FutureFix

การทำงาน

แอปการบำรุงรักษาตามการคาดการณ์ของเราใช้โมเดล LSTM เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาและคาดการณ์ความต้องการการบำรุงรักษาตามค่าที่อ่านได้จากเซ็นเซอร์ที่ผ่านมาและเมตริกการทํางาน LSTM โดดเด่นในการระบุรูปแบบตามลำดับเวลาและคาดการณ์ความต้องการการบำรุงรักษาในอนาคต

วิธีที่ Gemini API ช่วยเพิ่มความแม่นยำ:

การเพิ่มประสิทธิภาพตามบริบท: Gemini API ช่วยเสริมโมเดล LSTM ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมจากข้อมูลที่เป็นข้อความและตัวเลข ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพชุดข้อมูลที่โมเดล LSTM ใช้และทำให้คาดการณ์การบำรุงรักษาได้แม่นยำยิ่งขึ้น

การผสานรวมข้อมูล: Gemini API ช่วยผสานรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่เป็นข้อความและตัวเลข ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพชุดข้อมูลที่โมเดล LSTM ใช้และทำให้คาดการณ์การบำรุงรักษาได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริง: API จะแปลการคาดการณ์ที่ซับซ้อนเป็นคําแนะนําที่ชัดเจนและนําไปใช้ได้จริง ทําให้การคาดการณ์ของโมเดล LSTM มีประโยชน์มากขึ้นสําหรับการกําหนดเวลาการบํารุงรักษาและการตัดสินใจ

กล่าวโดยสรุปคือ Gemini API ช่วยเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์ของโมเดล LSTM ด้วยการเพิ่มข้อมูลเชิงลึกตามบริบท จดจํารูปแบบเพิ่มเติม และผสานรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อให้คาดการณ์การบํารุงรักษาได้แม่นยํายิ่งขึ้น