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L'apprendimento profondo è una raccolta di sottoinsiemi di apprendimento automatico in cui gli algoritmi di rete neurale ispirati al cervello umano imparano da una grande quantità di dati attraverso diversi strati per la trasformazione non lineare. Le tecniche di dominio dell'apprendimento profondo permettono di estrarre automaticamente le caratteristiche dal set di dati di rilevamento dei guasti industriali. Poiché ha una forte capacità di apprendimento che può migliorare l'utilizzo del set di dati per l'estrazione delle caratteristiche. Determina il guasto dei processi industriali nei dati di input simulando il modo in cui il cervello umano rileva il guasto nei processi industriali.