Как я буду повторно обучать мою контролируемую модель обучения на основе результатов предыдущих входных данных?

Question

Предположим, у меня есть предварительно обученная контролируемая модель для обнаружения неисправностей в электродвигателе.

, который принимает входные данные как частоту, амплитуду и т. Д. И выводит как ошибку подшипника, ошибку смещения или другие ошибки.

    Inputs                          output

S.no  freq       amplitude         
1     9282         753      | -->     misalignment fault      
2     7287.98      627      |

предположим, что на моих электродвигателях есть какие-то датчики, которые отправляют данные на предварительно обученную модель и выдают ее как ошибку смещения.

если я хочу использовать этот прогноз для переобучения моей модели, как я буду это делать? откуда мне знать, что прогнозируемый результат действителен? или это не повлияет на производительность моей модели?

Я новичок в машинном обучении и нейронной сети, помощь будет оценена.

Answer 1

Вы используете предварительно обученную модель, ваши результаты предсказываются предварительно обученной моделью.Если вы передадите эти результаты обратно в предварительно обученную модель и переподготовите ееЭто не поможет вам улучшить производительность.Вам нужно будет подтвердить результаты.Вы можете выполнить 3 действия здесь.Оставьте правильный прогноз, удалите неправильный прогноз, исправьте неправильный прогноз.Вы можете сделать любой из трех или все.Это зависит от рабочей нагрузки, с которой вы можете справиться.