Table of Contents
তারা যে - যন্ত্র ব্যবহার করে থাকে, তাতে তথ্য বিশ্লেষণ এবং সেন্সর প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়, তা তারা যে ব্যর্থতার সম্ভাবনার আগেই সমাধান করতে সাহায্য করে ।
আনুমানিক প্রধানের মধ্যে টেকনলেটিক
এই সমস্ত যন্ত্রকে স্বাস্থ্য বিষয়ে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং এর প্রাথমিক পর্যায়ে সম্ভাব্য বিষয়গুলো শনাক্ত করতে সাহায্য করে ।
যন্ত্র শেখার অ্যালগরিদমগুলো এই তথ্যগুলোকে বিশ্লেষণ করে দেখে যে, আসন্ন ব্যর্থতার জন্য এই তথ্যগুলোকে চিহ্নিত করার জন্য মেশিন শেখার অ্যালগরিদমগুলো বিশ্লেষণ করে ।
বাস্তব-বিশ্ব-বিশ্ব কেস স্টাডিজ
উদাহরণস্বরূপ, একটা ধাতু কার্যকারী কার্যকারী উদ্ভিদের দ্বারা নিয়ন্ত্রিত সেন্সর ও যন্ত্র শেখার মডেলগুলো বাস্তবায়ন করার দ্বারা ৩০% সময়ের ব্যবধান কমিয়ে দেয় ।
এই কেস স্টাডিগুলো বাস্তব-বিশ্বে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কৌশলের কার্যকারিতা প্রদর্শন করে।
গণনায় অবদান রাখার উপকারগুলো
- [[F] স্বল্প সময়ের পর অনুমোদন করো:[FLT] [FLT] প্রথম বারের মতো অপ্রত্যাশিত সমস্যা অবিভাগ নির্ধারণের ক্ষেত্রে অপ্রত্যাশিত সমস্যা দেখা দিয়েছে ।
- [[[F]CR]COT] :[0]] [FLT]] সংরক্ষণ করা হয়:[FLT] শুধুমাত্র প্রয়োজন হলে প্রধান ব্যক্তিকরণ কাজ করা হয়।
- [[[F] অভিজ্ঞ যন্ত্রপাতিগুলো] জীবন:[[FFLT] সঠিক রক্ষণাবেক্ষণ প্রক্রিয়া দীর্ঘ সময় ধরে কাজ করে ।
- [[[F] নিরাপত্তার জন্য উপলব্ধ মান:[[F] বিপর্যয়ের আগে থেকেই বিভিন্ন বিষয়ে শনাক্তিকরণ সমস্যাগুলোকে চিহ্নিত করা যায় ।