大赛背景 12月7日,在2017云栖大会•苏州峰会上,由阿里云与苏州高新区联合举办的天池工业AI大赛正式启动,大赛以工业智能制造中半导体产业为场景切入。半导体产业是一个信息化程度高的产业,高度信息化给数据智能创造了可能性。在机器学习、人工智能快速发展的今天,我们希望着由机器生产参数去预测产品的质量,来达到生产结果...
赛题数据已在天池数据集板块开放:https://tianchi.aliyun.com/dataset/140667 产品特性预测 赛题背景:半导体产业是一个信息化程度高的产业。高度的信息化给数据分析创造了可能性。基于数据的分析可以帮助半导体产业更好的利用生产信息,提高产品质量。现有的解决方案是,生产机器生产完成后,对产品质量做非全面的抽测,进...
1.比赛链接:天池工业AI大赛-智能制造质量预测,最终排名89/2529 2.Github链接:IntelligentMachine 3.博客地址:记第一次参加的数据挖掘比赛 比赛中所用的算法和技术回顾 特征工程 所有代码都包含在了github的项目中,都写为了独立的函数 去除错误列 去除数据中缺失值过多的列或行,参数得自己调整。 去除错误行 对于不...
为了减小工业数据噪声对常规机器学习模型的影响,我们设计了一个基于堆叠降噪自编码器(SDAE)进行预训练的深度神经网络去预测异常结果。其中在预训练阶段我们使用半监督的堆叠降噪自编码器对模型进行预训练能够自动提取鲁棒的特征,提升模型的稳定性。 <5>连续特征离散化 由于本题的特征为工业数据,存在漂移,不稳定等因素,...
天池工业AI大赛-智能制造质量预测(Baseline Part2) 详情 运行环境: Table of Contents 1 读取预处理之后的数据2 对数据进行预处理
天池工业AI大赛-智能制造质量预测思路和代码解读,以复赛为例。 文件说明: 思路介绍 介绍整体的思路 fusai_selectfeature_fujianguo.ipynb 预测测试集a时的特征选择程序,以及前期预测测试集b时的特征选择程序 train_and_testa.ipynb 预测测试集b时的特征选择程序 ...
天池工业AI大赛-智能制造质量预测半导体产业是一个信息化程度高的产业,高度信息化给数据智能创造了可能性。在机器学习、人工智能快速发展的今天,我们希望着由机器生产参数去预测产品的质量,来达到生产结果即时性以及全面性。更进一步的,可基于预先知道的结果,去做对应
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