工业 AI：使用 TensorFlow Probability 预测已知的未知问题

文 / Venkatesh Rajagopalan，数据科学与分析总监和 Arun Subramaniyan，BHGE Digital 数据科学与分析部副总裁昨天，我们发布的此系列的第一篇文章中，我们介绍了我们的分析理念：将领域知识、概率方法、传统机器学习 (ML) 和深度学习技术结合起来，解决工业领域中某些最难以解决的问题。我们还用构建裂纹扩展混合模型的示例说明了此方法。与 Google 的 TensorFlow Probability (TFP) 团队和 Cloud ML 团队的持续协作加快了我们大规模开发和部署这些技术的速度。通过将物理知识与看似无关的技术相结合，并使用现代的可扩展软硬件部署它们，之前难以解决的问题现在都可以解决。在本文中，我们将展示分析方法的另一个应用，即使用新增可用信息更新现有模型。我们会使用《工程系统 ………………………………