Pembelajaran mesin di industri

'Pembelajaran mesin' adalah bagian dari kecerdasan buatan dan terdiri dari mesin yang belajar dari data nyata tanpa diprogram secara langsung untuk itu. Dalam postingan ini, kita akan melihat cara menggunakan keuntungan yang dapat dibawa algoritme ini ke industri.

Pembelajaran mesin 

Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan mesin belajar melalui algoritme. Algoritma ini belajar dari data nyata yang dengannya model dihasilkan. Model ini memungkinkan untuk memprediksi kelas apa atau tipe apa yang merupakan data baru.

Dalam pembelajaran mesin, kami menemukan dua jenis:pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan.

Dalam pembelajaran terawasi data harus diberi label dengan benar dengan kelas yang dimilikinya, perlu memiliki kumpulan data dengan label.

Dalam kasus pembelajaran tanpa pengawasan , data dimasukkan ke dalam model tanpa jenis referensi apa pun mengenai kelas tempat mereka berasal, dan algoritma yang sama yang mengklasifikasikan data ini berdasarkan karakteristiknya.

Jenis algoritme pembelajaran mesin ini memungkinkan untuk mendeteksi pola dan mengklasifikasikan data baru dari model yang dilatih . Misalnya, mereka dapat digunakan untuk mendeteksi kesalahan atau membuat keputusan tanpa perlu campur tangan manusia, yang membuka banyak kemungkinan untuk mengotomatisasi proses yang tidak mungkin sampai munculnya jenis algoritme ini.

Ini adalah beberapa yang perlu fase untuk mengidentifikasi dan menjalankan proyek berdasarkan pembelajaran mesin:

• Akuisisi data :gambar, data numerik, database yang ada, dll. Data dalam jumlah besar diperlukan.
• Pembuatan kumpulan data dari data yang didapat. Untuk pembuatan dataset perlu dilakukan pelabelan semua data (supervised learning). Biasanya tugas ini dilakukan secara manual dan cukup membosankan.
• Pelatihan model . Model dilatih dengan sebagian data dari kumpulan data.
• Evaluasi model . Untuk mendapatkan perilaku model, dievaluasi dengan data baru yang belum digunakan selama pelatihan.

Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam

Beberapa tahun yang lalu muncul cabang machine learning yang dikenal sebagai deep learning atau Deep learning . Algoritma pembelajaran mesin didasarkan pada persamaan regresi dan pohon keputusan, antara lain. Namun, algoritme pembelajaran mendalam menggunakan apa yang dikenal sebagai jaringan saraf yang dengan cara mencoba meniru fungsi neuron pada organisme hidup. Mereka adalah sekumpulan neuron yang terhubung satu sama lain dan melakukan operasi matematika untuk mengekstrak parameter dan karakteristik, untuk akhirnya mendapatkan hasil klasifikasi.

Pembelajaran mendalam dalam visi komputer

Computervision dikombinasikan dengan Deep learning memungkinkan pemecahan masalah yang lebih kompleks daripada visi tradisional, menggunakan algoritme yang lebih kuat berdasarkan metode pembelajaran yang disediakan oleh Deep learning. Dengan kemajuan teknologi ini, masalah dapat diatasi dan solusi yang dirancang yang selama ini tidak mungkin dilakukan.

Jenis aplikasi ini dirancang untuk lingkungan yang kompleks dan berubah di mana karakteristik tidak dapat diekstraksi dengan algoritma tradisional. Mereka digunakan dalam pengenalan karakter aplikasi, pemeriksaan cacat permukaan, aplikasi keamanan antara lain.

Terutama, deep learning memungkinkan Anda untuk memperluas solusi yang terbatas pada aplikasi vision tradisional.

Kemungkinan penerapan Machine learning di industri

Aplikasi berdasarkan algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan di berbagai sektor dan untuk memecahkan masalah yang sangat berbeda.

• Sistem kualitas :algoritme pembelajaran mesin membuat model yang memungkinkan, misalnya, mendeteksi cacat pada bagian. Cacat jenis permukaan dalam manufaktur, pengecatan, dll. Cacat ini juga memungkinkan pemeriksaan kualitas dalam proses perakitan, ada atau tidaknya suku cadang, pemeriksaan las, dll.

• Produksi :dalam produksi, sistem penglihatan dan robotika digabungkan dengan algoritme pembelajaran mesin untuk menyempurnakan proses dan meningkatkan produktivitas. Dimungkinkan untuk mengotomatisasi tugas dengan variabilitas yang tidak dapat dilakukan sendiri oleh robot tradisional:mengenali dan menemukan jenis suku cadang, proses dan jalur variabel, dll. Hal ini memungkinkan dalam banyak kasus untuk mengurangi biaya dan meningkatkan daya saing perusahaan.

• Perawatan mesin dan pemeliharaan prediktif :dengan menganalisis data (dari jenis apa pun) yang diperoleh dari mesin yang berbeda, model dapat dihasilkan yang mampu memprediksi kapan kegagalan akan terjadi. Ini berfungsi untuk meningkatkan proses dan mencegah kegagalan sebelum mesin rusak. Hindari waktu henti dalam produksi dan kurangi waktu pemeliharaan preventif.

Kemampuan algoritme pembelajaran mesin ini untuk memproses sejumlah besar data memungkinkan proses dipantau dan semua parameternya dikontrol, yang menghindari kesalahan dan kegagalan, dan karenanya meningkatkan kualitas akhir produk.

Manfaat Machine learning di industri

Seperti yang Anda lihat, penggunaan algoritma pembelajaran mesin memiliki banyak manfaat. Sistem yang didasarkan pada jenis algoritme ini lebih fleksibel dan mampu bekerja di lingkungan yang berubah dan beradaptasi dengannya . Anda dapat melakukan tugas dan memecahkan masalah yang terkait dengan visi komputer, robotika dan analisis data, di antara banyak lainnya, yang, hingga kemunculan algoritme ini, tidak terpikirkan. Semua ini menjadikan aplikasi pembelajaran mesin sebagai sekutu yang hebat dari Industri 4.0 dalam hal mengotomatisasi proses.

Beberapa manfaat jelas yang dapat diperoleh dari penggunaan sistem ini adalah:

• Pengurangan tingkat kegagalan . Mereka memungkinkan deteksi kegagalan dan pengurangannya, yang berdampak langsung pada kualitas proses dan peningkatannya. Kesalahan yang dibuat membantu meningkatkan proses.
• Prediksi saham . Sistem ini juga memungkinkan untuk mencegah kesalahan dan kegagalan. Model yang dibuat dari data mampu memprediksi kapan kesalahan akan terjadi, yang memungkinkan tindakan pencegahan diambil agar tidak terjadi.
• Otomasi proses . Dengan algoritme ini, proses dapat diotomatisasi yang tidak akan mungkin terjadi tanpa sistem berbasis pembelajaran:inspeksi variabel , mengubah lingkungan, dll.

Apakah Anda ingin menggunakan aplikasi berdasarkan pembelajaran mesin di salah satu Proyek Anda? Hubungi kami!

 Terkait Proyek:

• Deteksi cacat pada bagian yang ditekan

• Sistem pembersihan kuvet otomatis

• Sistem visi komputer untuk membaca kode variabel dalam ukuran warna dan font

• SIARA