Halvautomatisk klassificering inom CAD-systemet NX
-
Förbehandling av data: De extraherade uppgifterna kan behöva rensas och överföras till ett lämpligt fält. Det kan handla om att normalisera data, fylla i saknade värden och andra bearbetningssteg.
-
Förutsägelse och klassificering: När modellen har tränats kan den användas för att förutsäga klassen för nya, omärkta CAD-objekt. Detta steg skulle vara den "halvautomatiska" delen av processen eftersom det kan göras utan mänsklig inblandning.
-
Verifiering och anpassning: I vissa fall kan mänskliga ingenjörer granska och justera de klassificeringar som gjorts av modellen. Detta kan bidra till att förbättra modellens noggrannhet och säkerställa att den gör korrekta och meningsfulla klassificeringar.
Det är viktigt att notera att dessa steg är starkt beroende av de specifika kraven i projektet och de tillgängliga uppgifterna. Det finns också många olika ML-tekniker och algoritmer som kan användas för klassificering, beroende på hur komplex uppgiften är och vilken typ av data som finns tillgänglig.
