Idegi hálózatokon alapuló robotok kereskedelme
A felügyeleti rendszerek következő generációja A beruházások megtérülésének maximalizálása szempontjából elengedhetetlen tehát a hagyományos gépi látás és a mélytanulás közötti különbségek felkutatása, valamint annak megértése, hogy ezek a technológiák kiegészítik egymást — nem pedig versenyeznek egymással, vagy helyettesítik egymást.
Jelen cikk ezt a kérdéskört hivatott tisztázni.
- Opciót használjuk
- Forex analytics widget
- Hogyan lehet egyszerre több dollárt keresni az interneten
- Matrx eness bináris opciók áttekintéséhez
- Szerző: Anna A.
A mérnökök szeretik a technológiákat alkalmazni, és adaptálni azokat az ipari környezetekhez és korlátokhoz. Ezen technológiák egy részének vagy mindegyikének átvételére és kihasználására vonatkozó stratégiai tervezés kulcsfontosságúvá vált a feldolgozóiparban.
- Forex képzési intézmények
- Mélytanulás + gépi látás = a felügyeleti rendszerek következő generációja
- Miscellaneous in: Orvosi Hetilap Volume Issue 26 ()
- Dolgozzon otthonról mi működik
Fókuszáljunk most a mesterséges intelligenciára és a mélytanulásra épülő képanalízisre vagy a példákon alapuló gépi látásra. A hagyományos, szabályalapú gépi látásmóddal kombinálva az AI segíthet a robotizált összeszerelő egységeknek a megfelelő alkatrészek azonosításában, felismerheti, hogy egy alkatrész hiányzik-e, vagy nem megfelelően van-e felszerelve a termékre, és gyorsabban meghatározhatja, hogy ezek problémát jelentenek-e.
A beruházások megtérülésének maximalizálása szempontjából elengedhetetlen tehát a hagyományos gépi látás és a mélytanulás közötti különbségek felkutatása, valamint annak megértése, hogy ezek a technológiák kiegészítik egymást — nem pedig versenyeznek egymással, vagy helyettesítik egymást. Jelen cikk ezt a kérdéskört hivatott tisztázni. A mérnökök szeretik a technológiákat alkalmazni és adaptálni azokat az ipari környezetekhez és korlátokhoz. Ezen technológiák egy részének vagy mindegyikének átvételére és kihasználására vonatkozó stratégiai tervezés kulcsfontosságúvá vált a feldolgozóiparban.
Mindezt rendkívül nagy pontossággal. Először nézzük meg, mi a mélytanulás Anélkül, hogy túlságosan belemennénk a részletekbe, beszéljünk a GPU hardverről. A GPU-k grafikus feldolgozóegységek ezernyi viszonylag egyszerű feldolgozómagot gyűjtenek össze egyetlen csipbe.
Felépítésük az ideghálózatokhoz hasonlít. Egy ilyen architektúra alkalmazásával a mélytanulás lehetővé teszi konkrét feladatok megoldását anélkül, hogy kifejezetten arra programozták volna.
Az alapképzés során kifejlesztett elsődleges logikától kezdve a mély idegi hálózatok folyamatosan finomítják teljesítményüket, amint új adatokat kapnak. Ez a koncepció idegi hálózatokon alapuló robotok kereskedelme különbségek felismerésén alapszik: tartósan vizsgálja az adatkészlet változásait és szabálytalanságait.
Érzékeny, és reagál a kiszámíthatatlan hibákra. Az emberek minderre evolúciós okokból kiválóak.
A merev programozáson alapuló számítógépes rendszerek azonban nem jók ebben de a gyártósorok emberi ellenőreivel ellentétben a számítógépek nem fáradnak el, ha állandóan ugyanazt az iterációt végzik. A mindennapi életben a mélytanulás tipikus alkalmazásai az arcfelismerés a számítógépek feloldásához vagy az emberek fotókon történő azonosításához … ajánlási motorok a videó- és zeneszolgáltatások közvetítéséhez vagy az e-kereskedelemhez … spamszűrés e-mailekben… betegségdiagnosztika… hitelkártyacsalások felderítése….
Az emberek akkoriban már általában felismerték a gépek jelentőségét és fontosságát, de más-más módon viszonyultak hozzá: egyesek veszélyt láttak a gépekben, míg mások ígéretes lehetőségeket. Napjainkban, a mindenütt jelen lévő technológia korszakában és egy átmeneti szakasz közepén hasonló helyzet alakult ki, ezúttal az okos gépek és eljárások tekintetében. Mi az a robot?
