Detección de anormalidades y predicción de fallas utilizando aprendizaje profundo bayesiano explicativo: metodología y estudio de caso con datos industriales
Autores: Nor, Ahmad Kamal Mohd; Pedapati, Srinivasa Rao; Muhammad, Masdi; Leiva, Víctor
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Detección de anormalidades y predicción de fallas utilizando aprendizaje profundo bayesiano explicativo: metodología y estudio de caso con datos industriales
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Energía
Sectores industriales
Inteligencia artificial
IA explicativa
Pronóstico y gestión de la salud
Modelo bayesiano
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
La desconfianza, amplificada por numerosos incidentes relacionados con la inteligencia artificial (IA), es un problema que ha provocado que los sectores energético e industrial estén entre los adoptantes más lentos de métodos de IA.
Descripción
La desconfianza, amplificada por numerosos incidentes relacionados con la inteligencia artificial (IA), es un problema que ha provocado que los sectores energético e industrial estén entre los adoptantes más lentos de métodos de IA.