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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Feature Engineering for Machine Learning using a Software-Based Approach for Machining Operations

verfasst von : A. Dementyev, P. Kolar, M. Benesch, U. Teicher, R. Pätzold, S. Ihlenfeldt

Erschienen in: Production at the Leading Edge of Technology

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Dieses Kapitel befasst sich mit der entscheidenden Rolle des Feature Engineering (FE) im maschinellen Lernen für moderne Bearbeitungsvorgänge. Sie unterstreicht den Wandel hin zu Cyber-Physical Production Systems (CPPS) und die Notwendigkeit automatisierter Prozessoptimierung durch maschinelles Lernen. Die Autoren stellen die ADM-Software vor, ein spezialisiertes Werkzeug, das sowohl ML-Spezialisten als auch Verfahrenstechnikern die FE vereinfachen soll. Das Kapitel diskutiert die wichtigsten Prinzipien der FE, die Herausforderungen und die Vision einer prozessbasierten kausalen FE. Es bietet auch ein Anwendungsbeispiel für die Bewertung des Werkzeugverschleißes mittels ADM und zeigt die Fähigkeiten des Werkzeugs bei der Featureextraktion und -auswahl. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Bedeutung von FE bei der Verbesserung der Leistung und Zuverlässigkeit von ML-Modellen und des Potenzials von ADM bei der Überbrückung der Wissenslücke zwischen ML-Spezialisten und Verfahrenstechnikern.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Feature Engineering for Machine Learning using a Software-Based Approach for Machining Operations
verfasst von
A. Dementyev
P. Kolar
M. Benesch
U. Teicher
R. Pätzold
S. Ihlenfeldt
Copyright-Jahr
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-78424-9_58

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.