Алгоритм машинного обучения для решения задачи кластеризации наборов информативных признаков состояния промышленного оборудования

Abstract

Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. Машинное обучение (Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способ- ных обучаться, который находится на стыке математической статистики, методов оптимизации и классических математиче- ских дисциплин, но имеет также и собственную специфику, связанную с проблемами вычислительной эффективности и пе- реобучения.