Глубокое обучение: трансформация отраслей интеллектуальной автоматизацией

В последние годы популярность и использование алгоритмов, основанных на Глубоком обучении, увеличились из-за множества областей, в которых их можно применить, и хороших результатов, которые предлагает это решение.

Для чего используется Глубокое обучение?

Главная цель алгоритмов Глубокого обучения — достичь задач, которые человек выполнял бы почти автоматически, но которые становятся сложными для машины. Пример — способность обнаруживать и идентифицировать все элементы изображения. Сегодня Глубокое обучение считается лучшим классификатором изображений и представляет собой передовой уровень в Компьютерном зрении. Эти алгоритмы наиболее используются в настоящее время и являются главным 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 работой нейронов в человеческом мозге. Так же, как нейрон получает и передает электрические импульсы, искусственный нейрон получает информацию, которая трансформируется и отправляется к другим смежным нейронам. Таким образом, информация трансформируется по мере передачи всеми нейронами до достижения конца сети. Наконец, сеть предложит выход с результатами, которые она получила на основе данных, полученных как вход, того, как она была обучена, и цели, для которой она используется.

Необходимо обучать сеть, потому что ей нужно учиться из предоставленных вам данных. По мере обучения сети с информацией, она модифицирует свои нейроны до тех пор, пока не станет способной делать правильные выводы, даже с данными, которые не были ранее предоставлены. Например, если мы введем изображения в сеть, указывая, какие из них собаки, а какие нет, сеть в итоге научится находить собак в любом новом изображении, которое будет предоставлено. Таким образом, Глубокое обучение может применяться в различных областях с множественными целями, от чтения рукописных текстов до определения возраста человека на основе изображения.

В каких приложениях используется Глубокое обучение?

В настоящее время Глубокое обучение используется во множестве приложений, используемых ежедневно, таких как Google Translate; в виртуальных ассистентах, 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. Другая область, где применяется Глубокое обучение, — это что-то такое сложное, как автономные автомобили, которые каждый день ближе к реальности.

В случае заводов, например, это может использоваться для распознавания новых деталей, которые не были ранее введены в систему, так как алгоритм Глубокого обучения «изучил» другие предыдущие фото, в которых было указано, что такое деталь, и когда новая деталь была введена в систему, она была распознана как таковая без необходимости указывать это.

Еще одно очень важное приложение на заводах — интеллектуальное распознавание дефектов. После того как система обучена с разными дефектами (форма, размер, геометрия…), возможно, что система сможет распознать новые дефекты, потому что она научилась, что это такое. Это очень интересное приложение из-за вариативности дефектов, часто бывает невозможно классифицировать все сразу.

Как мы видим, поле действия Глубокого обучения очень широко, и в Индустрии 4.0, в частности в Компьютерном зрении, происходят больше возможностей и большие достижения. Эти алгоритмы, объединенные с Компьютерным зрением, позволяют нам выполнять задачи, такие как измерение расстояний, предсказание сбоев, обнаружение объектов или чтение текстов. Функции, которые до сих пор требовали человеческого вмешательства и для которых требовались большие инвестиции времени, могут быть автоматизированы благодаря Глубокому обучению.

Это лишь некоторые из множества приложений, которые Глубокое обучение предлагает нам сегодня, и их будет еще больше в будущем, так как это область в полном расширении и все более применима к большему числу областей и способна решать более сложные проблемы.

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 выбор 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 винограда
Удаленный мониторинг проекта
Подключение батарей с компьютерным зрением
Чтение переменных кодов