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. 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.
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.
Mindezt rendkívül nagy pontossággal. Először nézzük meg, mi a mélytanulás Anélkül, hogy túlságosan belemennénk a részletekbe, beszéljünk legolcsóbb bináris opció GPU hardverről.
A Writer at Work / The Legend of Annie Christmas / When the Mountain Fell
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 a 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 idegi hálózatokon alapuló robotok kereskedelme 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….
