作者：Smita Agarwal
没错，机器也能学习！简而言之，机器学习是指计算机化的机器能够学习如何进行预测和/或执行分类，而无需明确地进行教授或编程。机器和人一样，也有不同的学习风格和解决问题的方法。根据手头的任务，机器学习的方法也多种多样。
通过使用机器学习算法创建智能解决方案，可以在生产环境中提高生产率，提高效率和准确性。想象一下各种类型的预测方案。您可能在对制造业务的以下一些方面进行预测：
• 何时安排停机时间来维护工厂机器和配件？ • 在给定时间，生产线会产生多少废料？ • 为了满足节日期间的季节性需求，工厂该安排怎样的计划表？ • 针对客户运用了哪些销售策略？ • 下一次促销活动是否会触及正确的市场和受众？
您寻求的答案几乎总是基于过去的经验以及对目前和未来状况的洞察。过去的经验可能是在几天、几周甚至几年时间里收集的；对目前和未来状况的洞察则可能源自各种市场趋势、传感器数据、客户特征等。各种过去、现在和潜在未来的数据会综合起来进行预测。人为进行这些预测时，可能会有一定程度的不确定性和偏见。这类数据可以输入到机器学习算法中，创建出预测模型，利用模型不仅可以更准确地预测结果，而且随着时间推移，在有更多因素和特征添加到用于预测结果的知识库时，模型可以不断进化，从而取得更准确的预测结果。
一想到机器学习，我就不禁想到以前在中学学习代数的经历。代数一开始看会觉得很难，所以我一般会先阅读相关章节，研究大量例题。我采用的是试错法，反复检查自己的解答，练习大量类似的问题，直到我彻底掌握为止。
使用机器学习时，您需要大量高质量的训练数据或示例。通过试错法，可以尝试各种算法，使用测试数据验证结果，然后对各种数据集试用模型，以作为练习。有了正确的模型后，就可以将其用于各种相似的数据集。机器学习明显优于人为方法的一点是可无限制吸收数据，对数据的排列组合能力几乎无限。对于单靠人力无法解决的某一范围和规模的问题，正是机器学习一展所长之处。
就像人类可以学习各种方法一样，机器学习也可以使用多种算法和方法。其中最常见的类别是分类和回归，每种类别提供不同的结果。从根本上来说，分类是预测标签，而回归是预测数量。各种算法有利有弊，根据数据类型和预期的结果，可从中选择一种或多种算法。大多数算法要求将输入大量历史数据作为算法的示例，这需要管理和清除数据湖中通常存在的无数数据。
通过机器学习，企业能够优化和加快执行可重复过程，这类过程往往具有耗时、不准确的性质。此外，机器学习还支持计算机吸纳从各种支持 IIoT 的设备中积累的大量数据，并据此做出明智的决策和预测，如果这项任务由人力来完成，不仅十分困难，而且很耗时。
QAD Labs 正在探索和试验机器学习等先进技术，以期解决当今和未来的问题。我们有能力妥善应对各种行业颠覆性变革，帮助制造商直面由此带来的颠覆性挑战，随时协助制造商解决数字化、工业 4.0 及未来可能出现的各种难题。
我们一直在寻找更多实验室合作伙伴！无论是围绕机器学习、物联网、机器人过程自动化还是其他新兴技术开展的活动，QAD 都可提供平台和资源，共同推动客户的能力向前发展。如果您在推进技术的试验方面有相关需求或想法，请通过 [email protected] 与我们联系。
