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그림 1은 Alliom을 사용하여 AI를 구현하는 단계를 보여줍니다. 이전 AL 개발은 "STEP01 : 사이트의 실제 데이터 준비"에서 "STEP03 : AI 모델 생성"에서 직접 연결되었습니다. Alliom은 위에서 언급 한 두 단계 사이에 "STEP02 : 데이터 작성"을 추가했습니다. 이것은 Alliom의 가장 좋은 기능입니다. 이 기능을 통해 고객은 비정상적인 데이터를 수집하기 어려운 상황에서도 필요한 학습 데이터를 스스로 생성 할 수 있으므로 사이트에서 많은 양의 데이터를 수집 할 필요가 없으므로 고객은 짧은 시간 내에 사이트에 고밀도 AI를 도입 할 수 있습니다. 38086_38349

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"Pseudo-waveform 생성 기능"으로 AI 소개의 장벽 인 "비정상적인 데이터 수집의 어려움"문제는 해결 될 수 있습니다. 약 10 개의 비정상 파형 데이터를 사용하면 짧은 시간 내에 많은 양의 의사 비정상 파형 데이터가 생성 될 수 있습니다 (그림 2). 이 기능은 수직 및 수평 축에서 노이즈 및 확장 및 수축과 같은 기본 파형 데이터에 여러 프로세스를 추가합니다. 이를 통해 기본 파형 데이터의 특징 (예 : 파형의 피크의 위치 및 크기 등)을 갖는 의사 파형 데이터의 생성이 가능합니다 (그림 3). 또한, 처리 매개 변수를 변경함으로써, 기본 파형 데이터에 가까운 의사 파형 데이터를 생성하거나 기본 파형의 변화와 함께 유사 파형 데이터를 생성하여 훈련 데이터의 변화를 제공하는 등 다양한 의사 파형 데이터를 생성 할 수 있습니다. 또한, 정상 및 비정상 파형을 모두 생성 할 수 있습니다. 40096mgm 바카라0444
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