Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Applications of AI for Predictive Maitenance

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F23%3A10252584" target="_blank" >RIV/61989100:27740/23:10252584 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://events.it4i.cz/event/158/" target="_blank" >https://events.it4i.cz/event/158/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Applications of AI for Predictive Maitenance

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Using machine or deep learning to predict specific imminent events can be useful for many applications, like predicting the failure of a hard disk or unexpected downtime of a compute node. Such events can be considered anomalies that occur unexpectedly and rarely. Hence, it is a challenge to train machine and deep learning models for these due to lack of appropriate training data.This course covered three different methods, using XGBoost, Long Short-Term Memory (LSTM), and Autoencoders. For each, detailed hands-on exercises were provided to learn how to use these methods and how to select and pre-process training data for them.

  • Název v anglickém jazyce

    Applications of AI for Predictive Maitenance

  • Popis výsledku anglicky

    Using machine or deep learning to predict specific imminent events can be useful for many applications, like predicting the failure of a hard disk or unexpected downtime of a compute node. Such events can be considered anomalies that occur unexpectedly and rarely. Hence, it is a challenge to train machine and deep learning models for these due to lack of appropriate training data.This course covered three different methods, using XGBoost, Long Short-Term Memory (LSTM), and Autoencoders. For each, detailed hands-on exercises were provided to learn how to use these methods and how to select and pre-process training data for them.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/MC2301" target="_blank" >MC2301: National Competence Centres in the framework of EuroHPC Phase 2 - EUROCC 2</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů