●AI는 데이터 특성을 카테고리로 자동 분류하는 데 사용되며 예측 토토 사이트 은행 조회은 정상과 다른 범주를 감지하여 이루어집니다. 플랜트를 예측할 때, 상태의 변화는 범주 일치 불균형으로 분류 된 정상 작동 데이터를 기반으로 감지됩니다.
●토토 사이트 감지의 감도 (새 범주의 편의성)를 결정하는 매개 변수 (정규화의 상한 및 하한)는 시스템에 의해 자동으로 계산되므로 자동으로 계산 된 값을 참조로 사용하여 감도를 쉽게 조정할 수 있습니다.
탐지 후, 요인 (온도 및 압력)에 기초한 정상, 비정상 및 사건의 내용을 학습함으로써 토토 사이트 은행 조회 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 설정을 모델로 변경할 필요가 없으며 모델이 순차적으로 발전합니다.또한 운영자의 메모를 작성하면 다음 번부터 이벤트를 피하고 처리하는 데 사용될 수 있습니다.
추가 학습을 통한 토토 사이트 은행 조회 정확도 향상의 예
■ 운영 조건, 유지 보수, 노화 또는 계절 토토 사이트의 토토 사이트로 인해 데이터 트렌드의 토토 사이트가 발생하는 경우
→ 비토토 사이트적이지 않으므로 카테고리는 토토 사이트적으로 등록됩니다. 미래의 거짓 긍정을 피하십시오
■ 데이터 트렌드의 변화를 토토 사이트 한 후 비정상의 원인이 발견되는 경우
→ 카테고리 번호 및 비토토 사이트 이벤트로 등록하십시오. 그 후, 동일한 범주가 발생하면 비토토 사이트적인 사건도 출력됩니다
