P47 - Mess- und Datenplanung für Modelle des maschinellen Lernens an Bestandsanlagen
- Event
- 16. Dresdner Sensor-Symposium 2022
2022-12-05 - 2022-12-07
Dresden - Band
- Poster
- Chapter
- Smart Sensors/Edge Computing/Künstliche Intelligenz in der Sensorik
- Author(s)
- C. Schnur, S. Klein, T. Schneider, A. Schütze - Universität des Saarlandes, Saarbrücken/D, A. Blum, R. Müller - Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik gGmbH, Saarbrücken/D
- Pages
- 215 - 217
- DOI
- 10.5162/16dss2022/P47
- ISBN
- 978-3-9819376-7-1
- Price
- free
Abstract
Um maschinelles Lernen im industriellen Kontext zuverlässig anwenden zu können, spielen neben den entsprechenden Algorithmen auch die Daten und deren Qualität eine entscheidende Rolle. Während die Algorithmen und deren Entwicklung momentan im Vordergrund stehen, wird den Daten, deren Erfassung und Annotation insbesondere in der Industrie nicht genügend Aufmerksamkeit gewidmet. In diesem Beitrag liegt der Fokus auf der produzierenden Industrie und speziell auf der Montage.