Машинное обучение в промышленности

«Машинное обучение» является частью искусственного интеллекта и заключается в том, что машины учатся на реальных данных, не будучи запрограммированы для этого напрямую. В этом посте мы увидим, как использовать преимущества, которые эти алгоритмы могут принести отрасли.

Машинное обучение 

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта. (ИИ), который позволяет машинам обучаться с помощью алгоритмов. Эти алгоритмы учатся на реальных данных, с помощью которых создается модель. Эта модель позволяет предсказать, к какому классу или типу относятся новые данные.

В машинном обучении есть два типа:обучение с учителем и обучение без учителя.

В обучении с учителем данные должны быть правильно помечены классом, к которому они принадлежат, необходимо иметь набор данных с метками.

В случае обучения без учителя , данные вводятся в модель без какой-либо ссылки на класс, к которому они принадлежат, и этот же алгоритм классифицирует эти данные на основе их характеристик.

Этот тип алгоритмов машинного обучения позволяет обнаруживать закономерности и классифицировать новые данные из обученных моделей . Например, их можно использовать для обнаружения сбоев или принятия решений без необходимости вмешательства человека, что открывает множество возможностей для автоматизации процессов, которые были невозможны до появления алгоритмов такого типа.

Вот некоторые из необходимых этапы определить и реализовать проект на основе машинного обучения:

• Сбор данных :изображения, числовые данные, существующие базы данных и т. д. Требуются большие объемы данных.
• Создание набора данных из полученных данных. Для создания набора данных необходимо провести маркировку всех данных (обучение с учителем). Обычно эта задача выполняется вручную и довольно утомительна.
• Обучение моделей . Модель обучается на части данных из набора данных.
• Оценка модели . Чтобы получить поведение модели, она оценивается с новыми данными, которые не использовались во время обучения.

Машинное обучение и глубокое обучение

Несколько лет назад появилась ветвь машинного обучения, известная как глубокое обучение или Глубокое обучение. . Алгоритмы машинного обучения основаны, среди прочего, на уравнениях регрессии и деревьях решений. Однако алгоритмы глубокого обучения используют так называемые нейронные сети. которые в некотором роде пытаются имитировать функционирование нейронов в живых организмах. Они представляют собой набор нейронов, связанных друг с другом и выполняющих математические операции для извлечения параметров и характеристик, чтобы в конечном итоге получить результат классификации.

Глубокое обучение в компьютерном зрении

Компьютерное зрение в сочетании с глубоким обучением позволяет решать более сложные задачи, чем традиционное зрение, используя более надежные алгоритмы, основанные на методах обучения, предоставляемых глубоким обучением. С развитием этой технологии можно решать проблемы и разрабатывать решения, которые до сих пор были невозможны.

Эти типы приложений предназначены для сложных и меняющихся сред, характеристики которых невозможно извлечь с помощью традиционных алгоритмов. Они используются для распознавания символов. приложения, проверка поверхностных дефектов, приложения безопасности среди прочего.

В основном глубокое обучение позволяет расширять решения, ограниченные традиционными приложениями машинного зрения.

Возможные применения машинного обучения в промышленности

Приложения, основанные на алгоритмах машинного обучения, можно использовать в разных сферах и для решения самых разных задач.

• Системы качества :алгоритмы машинного обучения создают модели, позволяющие, например, обнаруживать дефекты в деталях. Дефекты типа поверхности при изготовлении, покраске и т. д. Они также позволяют проверять качество в процессе сборки, наличие или отсутствие деталей, проверять сварные швы и т. д.

• Производство :в производстве системы технического зрения и робототехника сочетаются с алгоритмами машинного обучения для улучшения процессов. и повысить производительность. Можно автоматизировать задачи с вариативностью, которые традиционный робот не мог бы выполнять сам по себе:распознавание и определение местоположения типов деталей, процессов и переменных путей и т. д. Это позволяет во многих случаях снизить затраты и повысить конкурентоспособность компаний.

• Техническое обслуживание машин и профилактическое обслуживание :анализируя данные (любого типа), полученные с разных машин, можно создавать модели, способные предсказать, когда произойдет отказ. Это служит для улучшения процессов и предотвращения сбоев до того, как машины сломаются. Избегайте простоев производства и сокращайте время профилактического обслуживания.

Способность этих алгоритмов машинного обучения обрабатывать большое количество данных позволяет отслеживать процессы и контролировать все их параметры, что позволяет избежать ошибок и сбоев и, следовательно, повысить конечное качество продукта.

Преимущества машинного обучения в отрасли

Как вы видели, использование алгоритмов машинного обучения имеет много преимуществ. Системы, основанные на этом типе алгоритма, более универсальны. и способны работать в изменяющихся условиях и адаптироваться к ним . Вы можете выполнять задания и решать задачи, связанные с компьютерным зрением, робототехникой. и анализ данных, среди многих других, что до появления этих алгоритмов было немыслимо. Все это делает приложения машинного обучения отличным союзником Индустрии 4.0, когда речь идет об автоматизации процессов.

Вот некоторые из очевидных преимуществ, которые можно получить от использования этих систем:

• Снижение количества отказов . Они позволяют обнаруживать сбои и уменьшать их количество, что напрямую влияет на качество процесса и его улучшение. Допущенные ошибки помогают улучшить процесс.
• Прогноз акций . Эти системы также позволяют предотвратить ошибки и сбои. Модели, созданные на основе данных, способны прогнозировать возникновение ошибки, что позволяет принимать превентивные меры, чтобы ее не возникало.
• Автоматизация процессов . С помощью этих алгоритмов процессы можно автоматизировать. это было бы невозможно без обучающих систем:проверки переменных , смена окружения и т. д.

Вы хотите использовать приложения, основанные на машинном обучении, в каком-либо из ваших проектов? Свяжитесь с нами!

 Связанные Проекты:

• Обнаружение дефектов в прессованных деталях

• Автоматическая система очистки кювет

• Система компьютерного зрения для считывания кодов с переменным размером цвета и шрифтом

• СИАРА