はじめに
あなたは、業務の一部として工業用のデバイスと機器を使用する製造会社で働いているとします。 これらのデバイスのいずれかが故障すると、会社の時間と費用に関して損失が生じます。 そのため、これらのデバイスのメンテナンスを実行することが重要になります。
シナリオ: 予測メンテナンス
使用状況などメンテナンスのニーズに影響を与えるさまざまな要素が多数あります。 同じデバイスは 1 つとしてありません。 積極的にメンテナンスを行うことで、デバイスが故障したときに会社が費やす時間と費用を最小限に抑えることができます。 この時点において、メンテナンスが必要なデバイスを手動で追跡しています。 会社が大きくなるにつれ、このプロセスは管理が困難になります。
センサー データを使用して、デバイスにメンテナンスが必要なタイミングを自動的に予測できるとしたらどうでしょうか?
機械学習は、これらのセンサーからの履歴データを分析するのに役立つ可能性があります。 さらに、機械学習には、マシンのメンテナンスを必要とするかどうかを予測するのに役立つ学習パターンも含まれることがあります。
あなたは .NET のスキルを活用し、Visual Studio などの使い慣れたツールを使用して、ソリューションを構築したいと考えていますが、機械学習の経験があまりありません。 その結果、.NET 用のオープンソースの機械学習フレームワークである ML.NET を使用することにしました。 また、フレームワークの Visual Studio 拡張機能である Model Builder を使用して、機械学習モデルを構築します。
学習内容
このモジュールでは、Model Builder とは何か、Model Builder を使用して機械学習モデルをトレーニングする方法、および .NET アプリケーション内でこれらのモデルを使用する方法について学習します。
主な目標
このモジュールの目的は、実際のビジネス上の問題を解決するための機械学習モデル使用プロセスについて示すことです。