Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки

Это рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Бонусом, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях.

Четвертая задача: Предсказание отказа оборудования

Что нужно сделать:
По данным с датчиков (температура, давление, вибрация) предсказать, сломается ли устройство

Как можно сделать:
▪️ Поработать с временными окнами: считать среднее, дисперсию, тренд;
▪️ Обозначить целевую переменную: 1 — поломка в ближайшие N часов, 0 — всё ок;
▪️ Обучить: бустинг, Random Forest, LSTM.

Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/stephanmatzka/predictive-maintenance-dataset-ai4i-2020

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях.

Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside