Uczenie maszynowe
Rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego są częścią naszej usługi Digitizing Manufacturing, ale już teraz zapewniają zaawansowane modele danych i algorytmy dla półautomatycznych/zautomatyzowanych procesów.
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który obejmuje rozwój algorytmów i modeli zdolnych do uczenia się na podstawie danych. Pozwala komputerom identyfikować wzorce zachowań, przewidywać i stale poprawiać swoją wydajność bez konieczności ich wyraźnego programowania.
Obecnie uczenie maszynowe jest już wykorzystywane we wszystkich obszarach przemysłu i życia codziennego.
Uczenie maszynowe można podzielić na trzy główne typy:
1
Uczenie nadzorowane: w tej metodzie algorytmy są szkolone na oznaczonych danych, co oznacza, że model uczy się przewidywać, mapując dane wejściowe na pożądane dane wyjściowe. Jest szeroko stosowany w aplikacjach takich jak rozpoznawanie obrazów, filtrowanie spamu, wykrywanie błędów w procesie produkcyjnym, półautomatyczne etapy produkcji i systemy rekomendacji.
2
Uczenie bez nadzoru: polega na znajdowaniu wzorców w danych bez żadnych predefiniowanych etykiet. Klasteryzacja i wyszukiwanie obiektów to powszechne techniki w tej kategorii, które są często wykorzystywane w segmentacji klientów oraz wykrywaniu anomalii i wad w produkcji i jakości.
3
Reinforcement Learning : ten rodzaj uczenia się jest wykorzystywany do szkolenia agentów do podejmowania sekwencji decyzji w środowisku i czasie, aby osiągnąć określony cel. Znajduje zastosowanie w grach, robotyce i systemach autonomicznych.
Zastosowania i korzyści
- "Decyzje oparte na danych
- Spersonalizowane rozwiązania dla konkretnych klientów
- Zwiększenie wydajności i produktywności
- Monitorowanie stanu urządzeń produkcyjnych i konserwacja zapobiegawcza przed awarią sprzętu
- Wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym
- Przetwarzanie języka naturalnego - rozpoznawanie ludzkiej mowy, tekstu pisanego itp.
- Analiza rynku w celu identyfikacji zachowań klientów, działań konkurencji, trendów i proponowania rozwiązań.
- Innowacyjne rozwiązania, takie jak chatboty, wirusowi asystenci zakupów, wirtualna kontrola jakości
- Przewidywanie przyszłych trendów, działań konkurencji, rozwoju dostępności zasobów itp.
- Zautomatyzowane tworzenie planów produkcji
