Оператор порта собирает данные датчиков в реальном времени с больших кранов (скорость вращения, натяжение, энергия, вибрация, давление, температура) и хочет применить машинное обучение для прогнозного обслуживания. Какие выводы будут указывать на то, что решение для прогнозного обслуживания на основе машинного обучения является подходящим? (Выберите два.)

Решение для прогнозного обслуживания на основе машинного обучения подходит, когда есть достаточное количество качественных данных. Доступность детализированных данных датчиков за 3 года (правильный ответ) обеспечивает богатую основу для обучения модели, позволяя ей выявлять сложные закономерности, предшествующие отказам. Аналогично, наличие исторических записей, охватывающих большинство распространенных типов отказов (правильный ответ), критически важно, поскольку модель может учиться на реальных примерах и эффективно предсказывать эти отказы. Отсутствие многих точек данных или атрибутов (неправильный ответ) является серьезным препятствием для машинного обучения, так как приводит к неполным или предвзятым моделям. Если простые пороговые правила уже надежно предсказывают отказы (неправильный ответ), то машинное обучение может быть излишним и не принесет значительной дополнительной ценности. Наличие примеров отказов только для одной модели крана (неправильный ответ) ограничивает применимость модели к другим типам кранов, делая решение менее масштабируемым и полезным для всего парка.