使用傳感器和其他設(shè)備收集各種垃圾的類型、重量等信息，這些數(shù)據(jù)將用于訓(xùn)練我司的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

在服務(wù)器上進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和格式化，于后續(xù)的分析和建模。

選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機(jī)、決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），在服務(wù)器上運(yùn)行訓(xùn)練程序生成預(yù)測模型。

通過對實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測與真實(shí)結(jié)果比較，評估模型的效果對其進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際系統(tǒng)中，通過服務(wù)器持續(xù)收集反饋信息以進(jìn)行進(jìn)步的優(yōu)化。

由于清潔制劑行業(yè)涉及到大量的化學(xué)成分和配方，因此通過服務(wù)器搭建學(xué)習(xí)來進(jìn)行復(fù)雜的化學(xué)反模擬和新產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。

在醫(yī)療領(lǐng)域，服務(wù)器搭建學(xué)習(xí)幫助我司快速處理大量醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)，提高疾病的診斷準(zhǔn)確率和治療效果。