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35, 2019, 39-42
Maschinelles Lernen in der Produktion: Anwendungsgebiete und frei verfügbare Datensätze
Jonathan {Krauß}, Jonas {Dorißen}, Hendrik {Mende}, Maik {Frye}

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						@Article{Krauß+Dorißen+Mende+Frye,
							 
							Year= "2019", 
							Number= "4", 
							 Volume= "35", 
							Pages= "39-42", 
							Journal   = "Industrie 4.0 Management",
							 Title= "Maschinelles Lernen in der Produktion: Anwendungsgebiete und frei verfügbare Datensätze", 
							Author= "Jonathan {Krauß}, Jonas {Dorißen}, Hendrik {Mende}, Maik {Frye}", 
							Doi= "https://doi.org/10.30844/I40M_19-4_S39-42", 
							 Abstract= "Steigende Rechenleistungen und bessere Datengrundlagen bei gleichzeitig sinkenden Kosten für Rechen- und Speicherkapazitäten stellen die Basis für den Einsatz von Machine Learning (ML) in der Produktion dar. Herausforderungen bestehen in der Identifizierung aussichtsreicher Anwendungsgebiete, dem Erkennen der mit diesen verbundenen Learning Tasks sowie dem Aufdecken passender Datensätze. In diesem Beitrag werden daher folgende Fragen beantwortet: Welche Anwendungsgebiete in der Produktion bieten das größte Potenzial für den Einsatz von ML? Welche frei zugänglichen Datensätze eignen sich, um eigene Erfahrungen zu sammeln und welche Learning Tasks sind damit verbunden? Was sind Best Practices für die Anwendungsgebiete?", 
							 Keywords= "Machine Learning, Produktionstechnologie, Anwendungsgebiete, Use Cases, Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Big Data", 
							}
					
Jonathan {Krauß}, Jonas {Dorißen}, Hendrik {Mende}, Maik {Frye}(2019): Maschinelles Lernen in der Produktion: Anwendungsgebiete und frei verfügbare Datensätze. 354(2019), S. 39-42. Online: https://doi.org/10.30844/I40M_19-4_S39-42 (Abgerufen 20.11.24)
https://doi.org/10.30844/I40M_19-4_S39-42

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Abstract

Abstract

Steigende Rechenleistungen und bessere Datengrundlagen bei gleichzeitig sinkenden Kosten für Rechen- und Speicherkapazitäten stellen die Basis für den Einsatz von Machine Learning (ML) in der Produktion dar. Herausforderungen bestehen in der Identifizierung aussichtsreicher Anwendungsgebiete, dem Erkennen der mit diesen verbundenen Learning Tasks sowie dem Aufdecken passender Datensätze. In diesem Beitrag werden daher folgende Fragen beantwortet: Welche Anwendungsgebiete in der Produktion bieten das größte Potenzial für den Einsatz von ML? Welche frei zugänglichen Datensätze eignen sich, um eigene Erfahrungen zu sammeln und welche Learning Tasks sind damit verbunden? Was sind Best Practices für die Anwendungsgebiete?

Keywords

Schlüsselwörter

Machine Learning, Produktionstechnologie, Anwendungsgebiete, Use Cases, Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Big Data

References

Referenzen

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