Makine arızasını olmadan önce tahmin et
Kestirimci bakım eğitimi: sensör/telemetri verisi ve pencereli özellik mühendisliği, arıza sınıflandırma, dengesiz sınıf, kalan faydalı ömür (RUL) regresyonu ve sağkalım, Isolation Forest/autoencoder ile anomali tespiti, maliyet duyarlı değerlendirme ve durum…
Sensör verisiyle arıza tahmini, RUL ve anomali tespiti
Bu orta seviye eğitim, kestirimci bakımı (predictive maintenance) uygulamalı öğretir. Sensör ve telemetri verisinin hazırlanması, zaman pencereli özellik mühendisliği (hareketli istatistik, FFT/frekans öznitelikleri), etiketleme ve sızıntı riski; arıza sınıflandırması için lojistik regresyon ve ağaç tabanlı modeller işlenir. Ardından kalan faydalı ömür (RUL) regresyonu, sağkalım (survival) yaklaşımı; anomali tespiti (isolation forest, autoencoder, eşik), aşırı dengesiz sınıf, maliyet duyarlı değerlendirme ve bakım kararına (önleyici vs. arıza sonrası) bağlama uygulanır. Katılımcılar sensör verisinden arızayı önceden kestiren bir model kurar.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar sensör özellik mühendisliği, arıza sınıflandırma, RUL ve anomali eksenlerinde model kurar.
Orta Seviye — Kestirimci bakım: sensör ve telemetri verisiyle arıza tahmini, kalan faydalı ömür (RUL), anomali tespiti ve dengesiz sınıf modellemesinin uygulamalı ele alınması.
Katılımcılar gerçek benzeri sensör/telemetri veri setleri üzerinde Python ile arıza, RUL ve anomali modellerini kurup maliyet duyarlı değerlendirir.
Arızayı önceden tahmin ederek plansız duruşu ve maliyeti azaltırsınız.
RUL tahminiyle bakımı en uygun zamana planlarsınız.
Etiketsiz veride bile olağandışı davranışı erken yakalarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Dağılım, trend ve korelasyon kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Temel Python (pandas/numpy) aşinalığı beklenir.
Sınıflandırma/regresyon kavramına temel aşinalık avantajdır.
Sensör, varlık ve bakım süreçlerine aşinalık örnekleri anlamlı kılar.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Telemetriden pencereli ve frekans tabanlı özellikler üretirsiniz.
Arıza öncesi pencereyi sızıntısız biçimde etiketlersiniz.
Sınıflandırmayla arıza olasılığını önceden tahmin edersiniz.
Nadir arızalar için ağırlık ve örnekleme uygularsınız.
Kalan faydalı ömrü regresyonla tahmin eder ve yorumlarsınız.
Isolation Forest ve autoencoder ile etiketsiz anomali yakalarsınız.
Yanlış alarm/kaçırma maliyetiyle eşik ve metrik seçersiniz.
Tahmini önleyici ve durum bazlı bakım planına dönüştürürsünüz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
R ile zaman serisi analizi eğitimi: ts/xts nesneleri, STL ayrıştırma, ADF/KPSS durağanlık, ACF/PACF, ARIMA/SARIMA modelleme ve artık tanılaması.
Detayları Gör →
R ile tahminleme eğitimi: ETS, ARIMA/ARIMAX, TBATS, Prophet, hiyerarşik uzlaştırma, backtesting ve MASE/çapraz doğrulama ile doğruluk değerlendirmesi.
Detayları Gör →
Zaman serisi modelleme eğitimi: bileşenler, ARIMA ve üssel düzgünleştirme, lag/pencere özellikleriyle ML modelleri, zaman temelli doğrulama ve MASE.
Detayları Gör →
Veri dönüştürme eğitimi: biçim/şekil değişimi, zenginleştirme, şema doğrulama, mutabakat ve idempotent tekrarlanabilir dönüşüm boru hatları. SQL ve Python ile.
Detayları Gör →
Veri entegrasyonu sorun giderme eğitimi: bağlantı ve şema arızaları, schema drift, performans darboğazı, geç gelen veri, kalite hataları ve kök neden analizi.
Detayları Gör →