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背景：冶金中使用的机器学习技术包括监督学习，无监督的学习，强化学习和深度学习，每个学习都在优化生产过程的各个方面都发挥了作用。ML的好处包括提高效率，提高产品质量，减少停机时间和降低成本。但是，存在挑战，例如确保数据质量，管理冶金过程的复杂性以及将ML集成到现有系统中。冶金中的未来趋势包括自主系统的兴起，用于实时数据处理的边缘计算以及更先进的预测模型，以进一步优化复杂的过程。简而言之，ML正在通过使运营更有效，可持续和成本效益来改变工业过程冶金。但是，应对与数据质量，系统集成和过程复杂性有关的挑战对于最大程度地提高ML在现场的好处至关重要。
“机器学习和工业过程的研讨会...
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