Deep Learning dan banyak aplikasinya

Dalam beberapa tahun terakhir, popularitas dan penggunaan algoritme berdasarkan Pembelajaran Mendalam telah meningkat karena banyaknya bidang di mana dimungkinkan untuk menerapkannya dan hasil bagus yang ditawarkan oleh solusi ini.

Untuk apa Deep Learning?

Tujuan utama dari algoritma Deep Learning adalah untuk mencapai tugas-tugas yang manusia akan lakukan hampir secara otomatis tetapi menjadi kompleks untuk mesin. Contohnya adalah dapat mendeteksi dan mengidentifikasi semua elemen gambar . Saat ini, Deep Learning dianggap sebagai pengklasifikasi gambar terbaik dan mewakili keadaan seni dalam Computer Vision. Algoritme ini adalah yang paling banyak digunakan saat ini dan menjadi objek utama penelitian di bidang tersebut.

Berdasarkan apa Deep Learning dan bagaimana cara kerjanya?

Deep Learning adalah salah satu cabang Artificial Intelligence yang berbasis pada penggunaan jaringan syaraf tiruan. Jaringan saraf ini terinspirasi oleh fungsi neuron di otak manusia. Dengan cara yang sama seperti neuron menerima dan mengirimkan impuls listrik, neuron buatan menerima informasi yang diubah dan dikirim ke neuron lain yang berdekatan. Dengan cara ini, informasi ditransformasikan saat ditransmisikan oleh semua neuron hingga mencapai ujung jaringan. Terakhir, jaringan akan menawarkan keluaran dengan hasil yang diperolehnya berdasarkan data yang diterimanya sebagai masukan, cara pelatihannya, dan tujuan penggunaannya.

Perlu untuk melatih jaringan karena perlu belajar dari data yang diberikan kepada Anda. Saat jaringan dengan informasi dilatih, ia memodifikasi neuronnya hingga mampu menarik kesimpulan yang benar, bahkan dengan data yang belum pernah diberikan sebelumnya. Misalnya, jika kita memasukkan gambar ke dalam jaringan yang menunjukkan mana di antara mereka yang anjing dan mana yang bukan, jaringan akan belajar menemukan anjing di gambar baru apa pun yang disediakan. Dengan demikian, Deep Learning dapat diterapkan di berbagai bidang dengan berbagai tujuan, mulai dari membaca teks manuskrip, hingga mengetahui usia seseorang berdasarkan sebuah gambar.

Di aplikasi apa Deep Learning digunakan?

Saat ini, Deep Learning digunakan di sejumlah besar aplikasi yang digunakan setiap hari, seperti penerjemah Google; di asisten virtual seperti Siri, Cortana dan Google Assistant, yang menggunakan algoritma Deep Learning untuk pengenalan suara; klasifikasi email dan bahkan untuk sistem keamanan yang menggunakan pengenalan wajah. Area lain di mana Deep Learning diterapkan, adalah dalam sesuatu yang kompleks seperti mobil otonom, yang setiap hari semakin dekat untuk menjadi kenyataan.

Dalam kasus pabrik, misalnya, dapat digunakan untuk mengenali suku cadang baru yang belum pernah diperkenalkan sebelumnya ke dalam sistem, karena algoritma Deep Learning telah 'mempelajari' foto-foto sebelumnya lainnya di mana telah ditunjukkan apa itu bagian dan ketika bagian baru telah dimasukkan ke dalam sistem, itu telah dikenali sebagai seperti itu tanpa harus menunjukkannya.

Aplikasi lain yang sangat penting di pabrik adalah ipengenalan cacat yang cerdas . Setelah sistem dilatih dengan cacat yang berbeda (bentuk, ukuran, geometri ...), ada kemungkinan bahwa sistem dapat mengenali cacat baru karena telah mempelajari apa itu. Ini adalah aplikasi yang sangat menarik karena variabilitas cacat, umumnya tidak dapat mengkategorikan semuanya pada awalnya.

Seperti yang kita lihat, bidang tindakan Deep Learning sangat luas, dan di Industri 4.0, khususnya di Computer Vision, di mana lebih banyak kemungkinan dan kemajuan yang lebih besar terjadi. Algoritme ini, dikombinasikan dengan Computer Vision, memungkinkan kita melakukan tugas seperti mengukur jarak, memprediksi kegagalan, mendeteksi objek, atau membaca teks. Fungsi yang, hingga saat ini, memerlukan campur tangan manusia dan yang membutuhkan banyak waktu, dapat diotomatisasi berkat Deep Learning.

Ini hanyalah beberapa dari banyak aplikasi yang ditawarkan Deep Learning kepada kita hari ini, dan itu akan lebih banyak lagi di masa depan karena ini adalah bidang yang dalam perluasan penuh dan semakin dapat diterapkan ke lebih banyak bidang dan mampu memecahkan masalah yang lebih kompleks.

Apakah Anda ingin menerapkan Deep Learning dalam setiap proses Anda? Hubungi kami!

Ingin tahu lebih banyak tentang Deep Learning dan aplikasinya? Di sini Anda dapat melihat pilihan posting di blog kami.

Peran Cobot di Industri 4.0
Apakah sistem penglihatan buatan mahal?

Apakah Anda ingin mengetahui proyek terkait kami?

Pembersihan otomatis kuvet
Robot pemangkas tanaman merambat
Pemantauan proyek jarak jauh
Sambungan baterai dengan penglihatan buatan
Pembacaan kode variabel