簡介
您在製造公司工作，而該公司在業務上會使用工業裝置和設備。 當其中一台裝置中斷時，公司就得要花費時間和金錢。 這就是為什麼裝置維護如此重要。
案例：預測性維護
影響維護需求的因素有很多，例如使用量。 沒有任何裝置是相同的。 主動進行維護，可以幫助您的公司將裝置毀壞時所花費的時間和金錢降到最低。 到目前為止，您都是手動追蹤過哪些裝置需要維護。 隨著公司規模擴大，這個流程也會變得越來越難管理。
如果您可以利用感應器資料來自動預測裝置何時需要維護，那該有多好？
機器學習可以幫助您分析來自感應器的歷程記錄資料。 機器學習服務也包含學習模式，可協助您預測機器是否需要維修。
您想要利用您的 .NET 技能，並使用您熟悉的工具 (如 Visual Studio) 來組件解決方案，但是您在機器學習方面經驗不多。 因此，您決定使用 ML.NET 這個適用於 .NET 的開放原始碼機器學習架構。 您也會使用該架構的 Visual Studio 延伸模組 Model Builder 來建立您的機器學習模型。
您將學到什麼？
在此課程模組中，您將了解什麼是 Model Builder、如何使用它來定型機器學習模型，以及如何在 .NET 應用程式中使用這些模型。
主要目標是什麼？
此課程模組的目標，是說明利用機器學習模型來解決現實世界商務問題的流程。