ADLINK：ポールマウントマルチアクセスエッジAIおよび機械学習ソリューション

人工知能（AI）は、2020年の最大の流行語の1つであり、その可能性を十分に活用し始めるにつれて、今後も人気が高まるでしょう。このテーマに不慣れな人にとって、「機械学習」を伴う「人工知能」の概念がほとんどの場合に見られるのはなぜだろうと思うかもしれません。 彼らは何ですか？それらはどう違いますか？それらは産業環境のどこに適用できますか？ なぜそれほど重要なのですか？ インダストリー4.0を通じて発生した他の多くの用語と同様に、人工知能と機械学習は、しばしば使いすぎて誤用されているようです。この記事では、マーケティングの誇大宣伝なしに違いを明らかにしようとしています。 AIとMLの定義 人工

組織はデータ品質を自動化してAIとMLを改善できますか？ 過去10年間で、企業は人工知能（AI）と機械学習（ML）がもたらす可能性を把握して解き放ち始めました。企業はまだ揺籃期にありますが、このテクノロジーがもたらす大きな影響を理解し始めており、より良い、より速く、より効率的な意思決定を支援しています。 もちろん、AIとMLは、企業がイノベーションを受け入れるのに役立つ特効薬ではありません。実際、これらのアルゴリズムの成功は、その基盤、具体的には高品質のデータと同じくらい良いものです。 これがないと、企業はAIとMLをインストールした非常に目的が失敗し、データの不良が効率と評判の両方の点

データサイエンティストは、データサイエンスプロジェクトの成功に不可欠です。しかし、彼らはそれを一人で行うことはできません。自動化ソリューションだけでなく、他のスキルセットからの支援も必要です。 データ、オイル それは現代の機械の歯車にグリースを塗ります。しかし、問題があります。組織は、この新しい力からビジネスの洞察を得るのに苦労しています。 供給不足 市場では、多くの企業顧客が非常に大きなデータサイエンスチームを構築しようとしています。データの爆発的な増加に対処するために数百人を雇おうとしている人もいます。顧客の入力からIoTデバイスに至るまでのソースで—これがメインチャネルになります。

今では誰もが機械学習について、そしてそれがどのようにすべてを変えるかについて聞いたことがあるでしょう。しかし、すべてを変え始める方法を知っている人はほとんどいません。このブログの手順を試したり、読んだりすることで、PLCnext コントローラーで物事を変更する方法を理解するのに役立つことを願っています。このブログでは、最初の ML モデルのトレーニング、ONNX 標準への変換、PLCnext コントローラーでのモデルの推論について説明します。圧倒されないように、有名な Iris データセットを使用してモデルを構築します。 始める前に、何を達成しようとしているのかを明確にする必要があります。そ