CTGAN for generating synthetic data for Predictive Maintenance

خطوات تنفيذ (CTGAN) للصيانة التنبؤية:

1- تحميل البيانات ومعالجتها:

ا ) تحميل البيانات من ملف CSV واستكشاف مجموعة البيانات.

ب) استبدال التصنيفات الفئوية بتصنيفات رقمية لتسهيل المعالجة.

ج) إجراء عملية normalization بناءً على الأنماط المختلفة أو الفئات المختلفة لتحضيرها للتدريب.

2- التطبيع حسب النمط:

ا ) تطبيع البيانات داخل أنماط محددة لضمان اتساق مقياس الميزات.

ب) قد يتطلب ذلك تجميع البيانات حسب فئات معينة (مثل أنواع الآلات أو ظروف التشغيل) وتطبيق تقنيات تطبيع خاصة بكل فئة.

3- تعريف هيكل CTGAN:

ا ) تعريف نماذج ال generator و ال discriminator باستخدام مكتبة TensorFlow أو Keras.

ب) تصميم النماذج لتكون مشروطة بمعلومات إضافية (مثل النمط أو النوع) لإنشاء بيانات اصطناعية مخصصة لكل نمط.

4- تدريب شبكة CTGAN:

ا ) إعداد حلقة التدريب حيث يتم تحديث الGenerator و ال Discriminator بشكل متكرر.

ب) تنفيذ (Loss Functions) لتوجيه GANs نحو إنتاج بيانات واقعية، و تمييز البيانات الحقيقية من البيانات الاصطناعية بدقة.

5- تقييم النموذج وتصور النتائج:

ا ) إنتاج بيانات اصطناعية باستخدام CTGAN المدربة ومقارنتها بالبيانات الحقيقية.