目前人工智能技術(shù)在快速發(fā)展階段，應(yīng)用領(lǐng)域不僅僅包括互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，工業(yè)領(lǐng)域中也有諸多應(yīng)用需要使用機器學習來進一步提高效率與挖掘數(shù)據(jù)價值。利用機器學習技術(shù)可以在某些工業(yè)領(lǐng)域極大的節(jié)省成本與提高效率。

手機在人們生活中被廣泛使用，隨著而來的是社會對于手機的需求也是不斷上升的過程。手機的質(zhì)量直接影響到了上游客戶成品的合格率、手機自身產(chǎn)品的口碑以及用戶對于手機的體驗感。所以手機出廠次品檢測是十分重要的，對于工廠每天量產(chǎn)的十分龐大手機數(shù)量，有效的檢測次品的系統(tǒng)可以大大提高產(chǎn)品的合格率以及所需的檢測時間與成本。我們通過采集傳感器對于手機各方位的監(jiān)控，產(chǎn)生大量的檢測數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上利用機器學習的技術(shù)對數(shù)據(jù)進行預處理與特征工程，獲取得到有效實驗數(shù)據(jù)。再利用機器學習技術(shù)來搭建一個手機質(zhì)量檢測系統(tǒng)來提高次品檢測的效率與合格率。