業界での機械学習

「機械学習」は人工知能の一部であり、機械が直接プログラムされることなく実際のデータから学習することで構成されています。この投稿では、これらのアルゴリズムが業界にもたらす利点をどのように使用するかを見ていきます。

機械学習

機械学習は人工知能の一分野です（AI）マシンがアルゴリズムを介して学習できるようにします。これらのアルゴリズムは、モデルが生成される実際のデータから学習します。このモデルにより、どのクラスまたはどのタイプが新しいデータであるかを予測できます。

機械学習には、教師あり学習と教師なし学習の2つのタイプがあります。

教師あり学習 データは、それが属するクラスで正しくラベル付けされている必要があります。ラベル付きのデータセットが必要です。

教師なし学習の場合、データは、それらが属するクラスに関する参照なしでモデルに入力されます。これは、これらのデータを特性に基づいて分類するのと同じアルゴリズムです。

このタイプの機械学習アルゴリズムは、パターンを検出し、トレーニングされたモデルから新しいデータを分類することを可能にします 。たとえば、人間の介入を必要とせずに障害を検出したり決定を下したりするために使用できます。これにより、このタイプのアルゴリズムが登場するまで不可能だったプロセスを自動化する多くの可能性が開かれます。

これらは必要なの一部です フェーズ 機械学習に基づいてプロジェクトを特定して実行するには：

データ取得 ：画像、数値データ、既存のデータベースなど。大量のデータが必要です。
データセットの作成 得られたデータから。データセットを作成するには、すべてのデータのラベル付けを実行する必要があります（教師あり学習）。通常、このタスクは手動で行われ、非常に面倒です。
モデルトレーニング 。モデルは、データセットからのデータの一部を使用してトレーニングされます。
モデルの評価 。モデルの動作を取得するために、トレーニング中に使用されていない新しいデータを使用してモデルが評価されます。

機械学習とディープラーニング

数年前、ディープラーニングまたはディープラーニングとして知られる機械学習の分野が登場しました。。機械学習アルゴリズムは、とりわけ回帰方程式と決定木に基づいています。ただし、深層学習アルゴリズムは、ニューラルネットワークと呼ばれるものを使用しますある意味で、生物のニューロンの機能を模倣しようとします。これらは相互に接続されたニューロンのセットであり、数学演算を実行してパラメータと特性を抽出し、最終的に分類結果を取得します。

コンピュータビジョンのディープラーニング

コンピュータービジョンとディープラーニングを組み合わせることで、ディープラーニングが提供する学習方法に基づくより堅牢なアルゴリズムを使用して、従来のビジョンよりも複雑な問題を解決できます。このテクノロジーの進歩により、これまで実現できなかった問題に対処し、ソリューションを設計することができます。

これらのタイプのアプリケーションは、従来のアルゴリズムでは特性を抽出できない複雑で変化する環境向けに設計されています。これらは文字認識で使用されますアプリケーション、表面欠陥の検査、セキュリティアプリケーションなど。

主に、ディープラーニングを使用すると、従来のビジョンアプリケーションに限定されたソリューションを拡張できます。

業界での機械学習の可能なアプリケーション

機械学習アルゴリズムに基づくアプリケーションは、さまざまな分野で使用でき、非常にさまざまな問題を解決できます。

品質システム ：機械学習アルゴリズムは、たとえば、部品の欠陥を検出することを可能にするモデルを作成します。製造、塗装などの表面タイプの欠陥。また、組み立てプロセスでの品質チェック、部品の有無、溶接の検査なども可能です。

生産：本番環境では、ビジョンシステムとロボット工学を機械学習アルゴリズムと組み合わせて、プロセスを改善します。生産性を向上させます。従来のロボットでは実行できなかった可変性のあるタスクを自動化することができます。たとえば、部品の種類、プロセス、可変パスなどを認識して特定します。これにより、多くの場合、コストを削減し、企業の競争力を高めることができます。

機械のメンテナンスと予知保全 ：さまざまなマシンから取得した（任意のタイプの）データを分析することにより、障害が発生する時期を予測できるモデルを生成できます。これは、プロセスを改善し、マシンが故障する前に障害を防ぐのに役立ちます。本番環境でのダウンタイムを回避し、予防保守時間を短縮します。

多数のデータを処理するこれらの機械学習アルゴリズムの機能により、プロセスを監視し、すべてのパラメーターを制御できるため、エラーや障害を回避できるため、製品の最終的な品質が向上します。

業界における機械学習のメリット

これまで見てきたように、機械学習アルゴリズムの使用には多くの利点があります。このタイプのアルゴリズムに基づくシステムは、より用途が広い 変化する環境で作業し、それらに適応する 。コンピュータビジョン、ロボット工学に関連するタスクを実行し、問題を解決できますそして、とりわけ、これらのアルゴリズムが登場するまでは考えられなかったデータ分析。これらすべてにより、機械学習アプリケーションは、プロセスの自動化に関してインダストリー4.0の優れた味方になります。

これらのシステムを使用することで得られる明らかな利点のいくつかは次のとおりです。

失敗の減少率 。これらにより、障害の検出とその削減が可能になり、プロセスの品質とその改善に直接影響します。行われた間違いは、プロセスの改善に役立ちます。
在庫予測 。これらのシステムは、エラーや障害を防ぐことも可能にします。データから作成されたモデルは、エラーがいつ発生するかを予測できるため、エラーが発生しないように予防措置を講じることができます。
プロセスの自動化 。これらのアルゴリズムを使用すると、プロセスを自動化できます これは、学習ベースのシステムなしでは不可能です。変数検査 、環境の変化など。

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