Praktyczne wykorzystanie algorytmów XGBoost, LightGBM i CatBoost w systemach MES do wykrywania awarii. Opis metod analizy danych, klasyfikacji stanów maszyn (produkcja, awaria, postój planowany i nieplanowany) oraz implementacji powiadomień w czasie rzeczywistym, minimalizujących przestoje.

Projekt Ollama to otwarte, bezpłatne oprogramowanie umożliwiające uruchamianie lokalnych modeli AI typu LLM (duże modele językowe) na własnym komputerze lub serwerze. Dzięki niskim wymaganiom sprzętowym, oprogramowanie to jest dostępne dla średnich i małych firm, oferując dostęp do 93 modeli AI bez większych ograniczeń.

Dowiedz się, jak krok po kroku zintegrować API GPT-4 z aplikacją webową, aby wykorzystać zaawansowane funkcje analizy danych. Przykład w Pythonie i Flasku, oraz ustawienia i bezpieczeństwo danych.