对于不会说编程语言的用户我们开发了一个特殊的库。当您将此库连接到时您的模型将可以访问其功能。默认情况下它将像中可用的任何其他库一样工作。要使用该库只需将其对象添加到您的模型并指定文件的路径。然后在模型中的任意位置调用预测函数以获取文件中包含的模型的结果。请注意此附加库不用于训练而是用于使用已训练的模型的工作结果。有关库用和示例可以在的项目页面上找到。
库用于连接机器学习模型年月日泰勒沃尔夫亚当创新概览人工智能凸多面体形式的徽标和右侧的铭文。所有这一切都在渐变蓝色背景上。为了使仿真模型与真实系统相匹配可以在其中添加机器学习模型模型。基于中可用 电话号码列表 的模型的不同用例我们给出了几个具体示例模型取代了行程时间参数其值是静态的或作为分布给出。在真实数据上训练后它使用日期和时间来预测车辆在模型中的道路行驶时间。
为了提高维修厂仿真模型的准确性在其中内置了相同的模型该模型对真实工厂中传入零件的可维护性进行了分类。分析在真实系统中实施模型的有效性。为此在仿真模型中内置了一个可以控制设备运行的机器学习模型。然后使用模型中的动画和收集的统计数据您可以检查更改将如何影响系统。关于使用机器学习模型在所有这些情况下您首先需要获取数据对其进行预处理然后使用众多可用库等之一将其用于机器学习。