Машинне навчання: технології та потенційне застосування у гірничих компаніях

- Zelinska, Snizhana (orcid.org/0000-0002-3071-5192) (2020) Машинне навчання: технології та потенційне застосування у гірничих компаніях E3S Web of Conferences. The International Conference on Sustainable Futures: Environmental, Technological, Social and Economic Matters (ICSF 2020) (166). стор. 1-5. ISSN 2267-1242

Text e3sconf_icsf2020_03007.pdf - Опублікована версія Download (1MB)

* Анотація

Впровадження систем машинного навчання в даний час є однією з найбільш затребуваних сфер людської діяльності на стику інформаційних технологій, математичного аналізу та статистики. Технології машинного навчання проникають у наше життя за допомогою прикладного програмного забезпечення, створеного за допомогою алгоритмів штучного інтелекту. Очевидно, що технології машинного навчання швидко розвиватимуться і стануть частиною людського інформаційного простору як у нашому повсякденному житті, так і в професійній діяльності. Однак побудова систем машинного навчання потребує великого трудового внеску фахівців у галузі штучного інтелекту та предметної області, де ця технологія має застосовуватися. У статті розглядаються технології та потенційне застосування машинного навчання на гірничих компаніях. У статті описані основні методи машинного навчання: навчання без нагляду, навчання діям, напівпідконтрольне машинне навчання. Визначено критерії для оцінки машинного навчання: швидкість роботи; час оцінки; реалізована точність моделі; простота інтеграції; гнучка розгортання в предметній області; простота практичного застосування; візуалізація результатів. У статті описано практичне застосування технологій машинного навчання та розглядається система диспетчеризації на гірничому підприємстві (на прикладі диспетчерської системи гірничо-транспортного комплексу «Кар'єр», що використовується для підвищення ефективності оперативного управління продуктивністю підприємства; підвищення надійності та спритності Записи та моніторинг комплексної роботи гірничо-транспортних комплексів. Також є перелік даних про продуктивність обладнання, які можуть зберігатися в базі даних і використовуватися як основа для обробки алгоритмами машинного навчання та отримання нових знань. Застосування технологій машинного навчання в майнінгу промисловість є перспективною і необхідною умовою підвищення ефективності видобутку та забезпечення екологічної безпеки Вибір оптимального технологічного процесу технологій гірничих робіт, вибір оптимального комплексу зачистки та гірничого обладнання, оптимальне планування гірничих робіт та контроль ефективності роботи гірничого обладнання. го e завдання, де можна використовувати технології машинного навчання. Однак, незважаючи на перспективність технологій машинного навчання, ця тенденція все ще залишається недостатньо вивченою і потребує подальших досліджень.

Тип ресурсу:	Стаття
* Ключові слова:	Машинне навчання, ML, гірнича промисловість
Класифікатор:	Загальний відділ. Наука та знання. Організація. Інформація. Документація. Бібліотечна справа. Установи. Публікації > 00 Загальні питання науки та культури > 004 Комп’ютерна наука і технологія. Застосування комп’ютера. Оброблення даних > 004.9 ІКТ ( інформаційні (комп’ютерні) технології ) Загальний відділ. Наука та знання. Організація. Інформація. Документація. Бібліотечна справа. Установи. Публікації > 5 Математика та природничі науки > 55 Геологія. Науки про землю
* Наукові установи:	Інститут інформаційних технологій і засобів навчання > Спільна лабораторія з ДВНЗ «Криворізький національний університет»
Внесення Користувача:	Сергій Олексійович Семеріков
Дата подачі на зберігання:	07 Трав 2020 18:53
Останнє оновлення:	07 Трав 2020 18:53
URI:	https://lib.iitta.gov.ua/id/eprint/720219

Downloads

Actions (login required)

Оглянути опис ресурсу