Глубокое обучение и его многочисленные приложения

В последние годы популярность и использование алгоритмов, основанных на глубоком обучении, увеличились из-за множества областей, в которых их можно применять, и хороших результатов, предлагаемых этим решением.

Для чего используется глубокое обучение?

Основная цель алгоритмов глубокого обучения — решать задачи, которые человек выполняет почти автоматически, но которые становятся сложными для машины. Примером может быть возможность обнаруживать и идентифицировать все элементы изображения. . Сегодня Deep Learning считается лучшим классификатором изображений и представляет собой новейшее достижение в области компьютерного зрения. Эти алгоритмы являются наиболее используемыми в настоящее время и являются основным объектом исследований в этой области.

На чем основано глубокое обучение и как оно работает?

Глубокое обучение — это ветвь искусственного интеллекта, основанная на использовании искусственных нейронных сетей. Эти нейронные сети вдохновлены функционированием нейронов в человеческом мозгу. Точно так же, как нейрон получает и передает электрические импульсы, искусственный нейрон получает информацию, которая трансформируется и отправляется другим соседним нейронам. Таким образом, информация трансформируется по мере ее передачи всеми нейронами, пока не достигнет конца сети. Наконец, сеть предложит выходные данные с результатами, которые она получила на основе данных, которые она получила в качестве входных данных, того, как она была обучена, и цели, для которой она используется.

Сеть необходимо обучать, потому что ей нужно учиться на предоставленных вам данных. По мере обучения сети с информацией она модифицирует свои нейроны до тех пор, пока не сможет делать правильные выводы даже с данными, которые ранее не предоставлялись. Например, если мы введем в сеть изображения, указывающие, какие из них являются собаками, а какие нет, сеть в конечном итоге научится находить собак на любом новом предоставленном изображении. Таким образом, глубокое обучение можно применять в различных областях с разными целями, от чтения рукописных текстов до определения возраста человека по изображению.

В каких приложениях используется глубокое обучение?

В настоящее время Deep Learning используется в большом количестве приложений, которые используются ежедневно, таких как переводчик Google; в виртуальных помощниках, таких как Siri, Cortana и Google Assistant, которые используют алгоритмы глубокого обучения для распознавания голоса; классификации электронных писем и даже для систем безопасности, использующих распознавание лиц. Еще одна область, в которой применяется глубокое обучение, связана с чем-то таким сложным, как автономные автомобили, которые с каждым днем ​​все ближе становятся реальностью.

Например, в случае с заводами его можно использовать для распознавания новых деталей. которые ранее не были введены в систему, так как алгоритм глубокого обучения «изучил» другие предыдущие фотографии, на которых было указано, что это за деталь, и когда в систему была введена новая деталь, она была распознана как такое без необходимости указывать это.

Другое очень важное применение на фабриках – интеллектуальное распознавание дефектов. . После того, как система была обучена различным дефектам (форма, размер, геометрия…), вполне возможно, что система сможет распознавать новые дефекты, потому что она узнала, что это такое. Это очень интересное приложение, потому что из-за изменчивости дефектов обычно невозможно сначала классифицировать все.

Как мы видим, поле действия глубокого обучения очень широкое, и именно в Индустрии 4.0, в частности в компьютерном зрении, происходит больше возможностей и больших достижений. Эти алгоритмы в сочетании с компьютерным зрением позволяют нам выполнять такие задачи, как измерение расстояний, прогнозирование сбоев, обнаружение объектов или чтение текстов. Функции, которые до сих пор требовали вмешательства человека и для которых требовались большие затраты времени, могут быть автоматизированы благодаря глубокому обучению.

Это лишь некоторые из многих приложений, которые Глубокое обучение предлагает нам сегодня, и их будет намного больше в будущем, поскольку это область, которая полностью расширяется и все чаще применима к большему количеству областей и способна решать более сложные проблемы.

Вы хотите применить глубокое обучение в любом из ваших процессов? Свяжитесь с нами!

Хотите узнать больше о глубоком обучении и его приложениях? Здесь вы можете увидеть подборку постов в нашем блоге.

Роль коботов в Индустрии 4.0
Дороги ли системы искусственного зрения?

Хотите узнать о наших связанных проектах?

Автоматическая очистка кювет
Роботы для обрезки лозы
Удаленный мониторинг проекта
Подключение батарей с искусственным зрением
Чтение переменного кода