Цели и задачи дисциплины
Целью показать практические аспекты технологий, связанных с хранением, обработкой, подходами к анализу больших объёмов данных в металлургической промышленности.
Задачами данного курса является:
- изучение источников информации на объектах металлургического производства для анализа и формирования наборов данных для моделей машинного обучения в металлургии;
- приобретение теоретических и практических знаний в части сбора, обработки и хранения данных;
- приобретение навыков формирования наборов данных для моделей машинного обучения в металлургии.
Краткое содержание дисциплины
Краткое содержание дисциплины
В дисциплине «Сбор, анализ и формирование наборов данных для моделей машинного обучения в металлургии» изучаются алгоритмы управления технологическим процессом; технологические параметры металлургических процессов как источник данных для машинного обучения; датчики и исполнительные механизмы; средства автоматизации измерения физических величин. Рассматриваются вопросы анализа, систематизации и хранения данных технологических процессов и контроля качества готовой продукции. Изучаются принципы формирования наборов данных для машинного обучения.
Связь с другими дисциплинами. Искусственные нейронные сети Знать: принципы построения и типы искусственных нейронных сетей, принципы обучения искусственных нейронных сетей, требования к наборам данных для обучения и методы подготовки наборов данных для обучения, методы аугментации; Уметь ориентироваться в существующих библиотеках предобученных нейронных сетей, применять их для решения типовых задач, готовить наборы данных для обучения. Искусственный интеллект и машинное обучение Знать методы машинного обучения, задачи решаемые методами машинного обучения.