Использование машинного обучения в IoT-шлюзах: архитектура и сценарии

В статье демонстрируются варианты архитектуры для решения задачи по поиску аномалий в работе оборудования на основе анализа потоков его телеметрии методами машинного обучения (Machine Learning, ML). Поясняется, как можно получить и запустить ML-модели на примере задачи предсказания отказов в работе электродвигателей. Автору хотелось, чтобы статья получилась максимально практической, полезной специалистам по индустриальной автоматизации, поэтому математические формулы опущены и в конце публикации приведены ссылки на исходный код решения.