업계의 머신 러닝

'머신 러닝'은 인공 지능의 일부이며 기계가 직접 프로그래밍하지 않고 실제 데이터에서 학습하는 것으로 구성됩니다. 이 게시물에서는 이러한 알고리즘이 업계에 가져올 수 있는 이점을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

머신러닝

머신 러닝은 인공 지능의 한 분야입니다. (AI) 기계가 알고리즘을 통해 학습할 수 있도록 합니다. 이러한 알고리즘은 모델이 생성되는 실제 데이터에서 학습합니다. 이 모델을 사용하면 새 데이터가 어떤 클래스 또는 유형인지 예측할 수 있습니다.

기계 학습 내에는 지도 학습과 비지도 학습의 두 가지 유형이 있습니다.

지도 학습에서 데이터는 데이터가 속한 클래스로 올바르게 레이블이 지정되어야 하며 레이블이 있는 데이터세트가 있어야 합니다.

비지도 학습의 경우 , 데이터는 그들이 속한 클래스에 대한 참조 유형 없이 모델에 입력되며, 이러한 데이터를 특성에 따라 분류하는 동일한 알고리즘입니다.

이러한 유형의 기계 학습 알고리즘은 학습된 모델에서 패턴을 감지하고 새 데이터를 분류할 수 있도록 합니다. . 예를 들어, 사람의 개입 없이 결함을 감지하거나 결정을 내리는 데 사용할 수 있으므로 이러한 유형의 알고리즘이 등장할 때까지는 불가능했던 프로세스를 자동화할 수 있는 많은 가능성이 열립니다.

다음은 필요한 일부입니다. 단계 머신 러닝 기반 프로젝트 식별 및 수행:

데이터 수집 :이미지, 수치 데이터, 기존 데이터베이스 등 많은 양의 데이터가 필요합니다.
데이터세트 생성 얻은 데이터에서. 데이터 세트를 생성하려면 모든 데이터의 레이블링(지도 학습)을 수행해야 합니다. 일반적으로 이 작업은 수동으로 수행되며 상당히 지루합니다.
모델 교육 . 모델은 데이터세트의 데이터 일부로 학습됩니다.
모델 평가 . 모델의 동작을 얻기 위해 훈련 중에 사용되지 않은 새 데이터로 평가됩니다.

머신 러닝 대 딥 러닝

몇 년 전 딥 러닝 또는 딥 러닝이라고 하는 머신 러닝의 한 분야가 등장했습니다. . 머신 러닝 알고리즘은 특히 회귀 방정식과 의사 결정 트리를 기반으로 합니다. 그러나 딥 러닝 알고리즘은 신경망으로 알려진 것을 사용합니다. 어떤 면에서는 살아있는 유기체에서 뉴런의 기능을 모방하려고 합니다. 그것들은 서로 연결되어 있고 수학적 연산을 수행하여 매개변수와 특성을 추출하여 최종적으로 분류 결과를 얻는 일련의 뉴런입니다.

컴퓨터 비전의 딥 러닝

딥 러닝과 결합된 컴퓨터 비전은 딥 러닝이 제공하는 학습 방법을 기반으로 하는 보다 강력한 알고리즘을 사용하여 기존 비전보다 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 이 기술의 발전으로 지금까지 실현 가능하지 않았던 문제를 해결하고 솔루션을 설계할 수 있습니다.

이러한 유형의 애플리케이션은 기존 알고리즘으로 특성을 추출할 수 없는 복잡하고 변화하는 환경을 위해 설계되었습니다. 문자 인식에 사용됩니다. 응용 프로그램, 표면 결함 검사, 보안 응용 프로그램 등.

주로 딥 러닝을 사용하면 기존 비전 애플리케이션으로 제한된 솔루션을 확장할 수 있습니다.

업계에서 기계 학습의 가능한 응용 프로그램

기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 응용 프로그램은 다양한 분야에서 매우 다양한 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다.

품질 시스템 :기계 학습 알고리즘은 예를 들어 부품의 결함을 감지할 수 있는 모델을 만듭니다. 제조, 도장 등의 표면 유형 결함. 또한 조립 공정의 품질 검사, 부품 유무, 용접 검사 등을 허용합니다.

제작 :프로덕션에서 비전 시스템과 로봇은 머신 러닝 알고리즘과 결합되어 프로세스를 개선합니다. 생산성을 높일 수 있습니다. 부품 유형, 프로세스 및 가변 경로 등을 인식하고 찾는 등 기존 로봇이 자체적으로 수행할 수 없었던 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 많은 경우 비용을 절감하고 기업의 경쟁력을 높일 수 있습니다.

기계 유지보수 및 예측 유지보수 :서로 다른 기계에서 얻은 데이터(모든 유형의)를 분석하여 언제 장애가 발생할지 예측할 수 있는 모델을 생성할 수 있습니다. 이는 기계가 고장나기 전에 프로세스를 개선하고 장애를 예방하는 역할을 합니다. 생산 중단 시간을 방지하고 예방 유지보수 시간을 줄입니다.

이러한 기계 학습 알고리즘이 많은 양의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 프로세스를 모니터링하고 모든 매개변수를 제어할 수 있으므로 오류와 실패를 방지하고 제품의 최종 품질을 높일 수 있습니다.

업계에서 머신 러닝의 이점

이미 보았듯이 기계 학습 알고리즘을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 이러한 유형의 알고리즘을 기반으로 하는 시스템은 더 다재다능합니다 변화하는 환경에서 작업하고 이에 적응할 수 있습니다. . 컴퓨터 비전, 로봇과 관련된 작업을 수행하고 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 알고리즘이 등장하기 전까지는 상상할 수 없었던 많은 데이터 분석. 이 모든 것이 기계 학습 애플리케이션이 프로세스 자동화와 관련하여 인더스트리 4.0의 훌륭한 동맹이 되게 합니다.

이러한 시스템을 사용하여 얻을 수 있는 몇 가지 분명한 이점은 다음과 같습니다.

실패율 감소 . 이를 통해 프로세스 품질 및 개선에 직접적인 영향을 미치는 실패 및 감소를 감지할 수 있습니다. 실수는 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.
주식 예측 . 또한 이러한 시스템을 통해 오류 및 오류를 방지할 수 있습니다. 데이터에서 생성된 모델은 오류가 발생할 시기를 예측할 수 있어 오류가 발생하지 않도록 예방 조치를 취할 수 있습니다.
프로세스 자동화 . 이러한 알고리즘을 사용하면 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 학습 기반 시스템 없이는 불가능합니다. 가변 검사 , 환경 변화 등

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