🎛 Обзор открытых промышленных данных
Наверно, ни для кого не секрет, что промышленные данные часто являются закрытыми и не публикуются в открытых источниках. Владельцы настолько ценят свои данные, что даже до сих пор нет рынка промышленных данных. А область анализа данных и машинного обучения ну очень сильно опирается на открытые разработки, библиотеки, исследования и датасеты.

🌍В рамках популяризации DS/ML в промышленности я продолжаю делиться накопленными знаниями и предлагаю подборку отобранных датасетов для основных задач (по одному датасету на задачу):
• Tool wear detection - NASA Milling Dataset
• Process monitoring (changepoint detection) - SKAB
• Process monitoring (outlier detection) - NASA Shuttle Valve Data
• Product quality prediction - Bosch Production Line Performance
• RUL determining - NPP power transformer RUL
• Process characteristics forecasting - Ladle-furnace unit
• (Бонус) Industrial Cyber Attack detection - репозиторий сразу с 3мя датасетами

Но есть и более представительные подборки промышленных датасетов, например, эта и эта. Очень рекомендую!

🔁Наконец, в своем репозитории «ML в промышленности», который раньше содержал только кейсы, тоже начал собирать датасеты для полноты картины, а то в репозиториях выше отличные подборки, но недостаточно полные. Свой репозиторий планирую обновлять регулярно, так что подписывайтесь на гитхаб.