Аналіз методів машинного навчання для прогнозування технічного стану обладнання

Abstract

У роботі проведено аналіз основних методів машинного навчання, що застосовуються для прогнозування технічного стану промислового обладнання. Розглянуто класичні алгоритми машинного навчання, зокрема метод опорних векторів, випадковий ліс та градієнтний бустинг, а також методи глибокого навчання — рекурентні нейронні мережі, мережі довгої короткочасної пам'яті та згорткові нейронні мережі.

This paper analyzes the main machine learning methods used for predicting the technical condition of industrial equipment. Classical machine learning algorithms, including Support Vector Machines, Random Forest, and