Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
Trepo
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä viite 
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Opinnäytteet - ylempi korkeakoulututkinto
  • Näytä viite
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Opinnäytteet - ylempi korkeakoulututkinto
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Machine learning methods for manufacturing

Mäkipörhölä, Miikka (2019)

 
Avaa tiedosto
1557832871.pdf (1.969Mt)
Lataukset: 



Mäkipörhölä, Miikka
2019

Tietojenkäsittelytieteiden tutkinto-ohjelma - Degree Programme in Computer Sciences
Informaatioteknologian ja viestinnän tiedekunta - Faculty of Information Technology and Communication Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2019-04-30
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-201905141643
Tiivistelmä
Machine learning methods have become increasingly popular with the release of numerous open-source tools and libraries. Nevertheless the adoption of these techniques for use in manufacturing has been limited in practice. Manufacturing is still mostly dependent on traditional statistical methods and tools, even though machine learning methods could be applied to data that is already being collected from measurements done during manufacturing processes.
The purpose of this thesis is to introduce four different machine learning methods, that could prove to be useful in a manufacturing setting, and several different methods relating to the preprocessing of data and preliminary data analysis. The machine learning methods introduced are support vector machines, random forests, neural networks and NARX (non-linear autoregressive exogenous) neural networks. The algorithms and the history behind the methods introduced are explained, along with suggestions for some popular implementations of the algorithms, and the performance of each the methods is evaluated using a domain appropriate dataset.
Knowledge of the machine learning methods introduced in this thesis are an important addition to the toolkit of anyone doing predictive analytics.
Kokoelmat
  • Opinnäytteet - ylempi korkeakoulututkinto [40481]
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Selaa kokoelmaa

TekijätNimekkeetTiedekunta (2019 -)Tiedekunta (- 2018)Tutkinto-ohjelmat ja opintosuunnatAvainsanatJulkaisuajatKokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste