یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق

یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق

یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق

abb knx

ما در حال حاضر به سرعت در حال پیشرفت در استفاده از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هستیم، اصطلاحاتی که اغلب به جای یکدیگر تلقی می شوند.

هر دو مفهوم در هوش مصنوعی گنجانده شده‌اند که برای شناخت عمیق یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق باید آن‌ها را درک کنیم.

هوش مصنوعی چیست؟

abb knx

هوش مصنوعی که به عنوان هوش مصنوعی نیز شناخته می شود، فناوری است که قادر به تقلید از استدلال انسان است.

گاهی اوقات پیروی از یک فلوچارت منطقی به اندازه برنامه‌نویسی آن ساده است، یا کامپیوتری که تقریباً مانند یک انسان برنامه‌ریزی شده است و آن دانش را در موقعیت‌ها و سناریوهای جدید به کار می‌گیرد.

هوش مصنوعی شامل مفاهیم یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است که در ادامه به آنها خواهیم پرداخت.

فراگیری ماشین

abb knx

این شاخه ای از هوش مصنوعی است که شامل ایجاد الگوریتم هایی است که قادر به تغییر خود بدون دخالت انسان هستند.

این یک روش تجزیه و تحلیل داده ها است که بر اساس این ایده است که سیستم ها می توانند از این داده ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و بدون کمک یک انسان تصمیم بگیرند.

یادگیری عمیق

abb knx

یادگیری عمیق از یک کلاس خاص از الگوریتم ها به نام شبکه های عصبی استفاده می کند.

لایه های متعددی از این الگوریتم ها وجود دارد که هر کدام تفسیر متفاوتی از داده ها ارائه می دهند.

شبکه های عصبی در تلاشی برای تقلید از عملکرد شبکه های عصبی در مغز انسان کار می کنند. این مفهوم شامل تشخیص گفتار، تشخیص اشیا و شناسایی تصویر است.

این فناوری ها چگونه کار می کنند؟

abb knx

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی از داده‌های ارسالی به آنها یاد می‌گیرند و به این ترتیب، ماشین‌ها آموزش می‌بینند تا وظایف مختلف را به طور مستقل انجام دهند.

سپس، هنگامی که در معرض داده های جدید قرار می گیرند، با محاسبات قبلی سازگار می شوند و الگوها برای ارائه پاسخ های قابل اعتماد قالب گیری می شوند.

Deep Learning آن دسته از الگوریتم‌های پیچیده‌ای هستند که از مجموعه‌ای از لایه‌های متعدد «نرون‌ها» ساخته شده‌اند، که توسط مقادیر بسیار زیادی داده تغذیه می‌شوند،

که قادر به تشخیص تصاویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و یادگیری انجام وظایف بسیار پیشرفته بدون دخالت انسان هستند.

کاربرد اصلی الگوریتم های یادگیری عمیق، وظایف طبقه بندی، به ویژه تشخیص تصویر است.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در صنعت 4.0 چگونه اعمال می شود؟

abb knx

Industry 4.0 مسئول درج فناوری اطلاعات در صنعت به منظور انجام یک تحول دیجیتالی است که صنایع را هوشمند می کند.

اینجاست که یادگیری ماشینی وارد عمل می شود تا مدل هایی ایجاد کند که به داده های استخراج شده به لطف اینترنت اشیا یا اینترنت اشیا ارزش می بخشد و تصمیم گیری را بهینه می کند،

زیرا پیاده سازی این فناوری در صنعت به بهبود بهره وری، کارایی تولید کمک می کند و باعث می شود. فرآیندهای سریع تر، انعطاف پذیرتر و کارآمدتر.

هدف هر صنعتی ارائه محصولات یا خدمات با بالاترین کیفیت ممکن با کمترین هزینه ممکن است. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فناوری‌هایی هستند.

وظیفه تبدیل صنایع سنتی به صنعت 4.0 را بر عهده دارند و به تولیدکنندگان کمک می‌کنند تا به هدف اصلی خود دست یابند.

کاربردهای مختلفی از یادگیری ماشین در صنعت وجود دارد:

یادگیری ماشین در تولید، ساخت و کیفیت کاربرد دارد

abb knx

این فناوری راه حل های انعطاف پذیری را برای پیچیدگی سیستم های تولید ارائه می دهد.

اصطلاح سیستم‌های تولید هوشمند به نسل جدیدی از سیستم‌های تولیدی اشاره دارد که از نتایج تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی برای حل مشکلات مرتبط با کمبود اطلاعات استفاده می‌کنند.

یادگیری ماشین در لجستیک اعمال می شود

abb knx

داده های تولید شده و صادر شده به لطف الگوریتم های مبتنی بر فناوری یادگیری عمیق مانند انسان ها پردازش و تفسیر می شوند.

یادگیری ماشین در تعمیر و نگهداری کاربرد دارد

abb knx

یادگیری ماشینی مسئول ایجاد مدل‌هایی از داده‌های عملیاتی به‌دست‌آمده، به منظور شناسایی ناهنجاری‌های احتمالی قبل از وقوع است.

به این کار تعمیر و نگهداری پیش‌بینی می‌شود و کاربرد آن یکی از مطمئن‌ترین راه‌ها برای جلوگیری از خرابی ماشین‌ها و آسیب رساندن به فرآیند تولید است.

یادگیری ماشین برای ایمنی اعمال می شود

abb knx

الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در امنیت سایبری عمدتاً برای تجزیه و تحلیل بدافزار و تشخیص نفوذ و پیشگیری استفاده می‌شوند.

یادگیری ماشین در ارگونومی کاربرد دارد

abb knx

سیستم های آنالیز حرکت برای ایجاد گزارش هایی در مورد حرکت مولد و ارگونومیک چگونه پروژه اتوماسیون خانه خود را برنامه ریزی کنیم؟ کارگر استفاده می شود.

این امر با سخت افزاری به نام MOCA که با نرم افزارهای مبتنی بر شبکه های عصبی تخصصی در پردازش تصویر و ویدئو یکپارچه شده است، به دست می آید.

اتوماسیون در صنعت 4.0

abb knx

ما در حال تجربه یک انقلاب صنعتی جدید از نظر اشکال تولید هستیم. این نه تنها به دلیل مکانیزاسیون،

بلکه به دلیل سیستم های کنترل و اطلاعات است که قادر به مدیریت فرآیندها و ماشین آلات پیچیده بسیار کارآمدتر و مقرون به صرفه تر از انسان هستند. به این سیستم ها اتوماسیون صنعتی 4.0 می گویند.

این چیست و چگونه کار میکند؟

abb knx

4.0 فن‌آوری‌های اتوماسیون، از طریق IIoT (“اینترنت صنعتی اشیا”) شبکه‌های ابزارها، دستگاه‌ها، ماشین‌ها، ربات‌ها و اطلاعات ابری را در زمان واقعی متصل،

کنترل و نظارت می‌کنند (از طریق “Cloud Monitoring”). به این ترتیب به آنها اجازه می دهد تا به طور خودکار یاد بگیرند، کار کنند و کار کنند، دخالت انسان را به حداقل می رساند و تولید را بهینه می کند.

نقش اتوماسیون در صنعت 4.0

abb knx

برای اینکه تولید خودکار ارزش خود را باز کند، باید به عنوان یک راه حل جامع اجرا شود که تمام فرآیندهای شرکت را در بر می گیرد و جریان اطلاعات را در تمام بخش های آن ممکن می سازد.

ارزش افزوده اتوماسیون Industry 4.0 دیگر صرفاً بر کارایی و سودآوری آن تمرکز نمی کند، بلکه بر افزایش انعطاف پذیری و بهبود قابل توجه کیفیت فرآیندهای تولید تمرکز می کند.

به طور قابل توجهی حاشیه خطا را کاهش می دهد. Digital Twins چرخه حیات فرآیند را کنترل می کند و مدل های مجازی را اعمال می کند که به عنوان مبنایی برای تصمیم گیری صحیح عمل می کند.

در فرآیندهایی که هنگام انجام کار توسط انسان، حاشیه خطا می‌تواند تا 10% برسد، یک پلت فرم اتوماسیون فرآیند می‌تواند آن را تا 0.00001% کاهش دهد.

مزایای اتوماسیون در صنعت 4.0

abb knx

مزایای اصلی اتوماسیون در Industry 4.0 به شرح زیر است:

بهره وری هزینه: هزینه های نیروی کار را کاهش می دهد، بخش هایی از فرآیندهایی را که نیازی به قضاوت انسانی ندارند،

تا از خلاقیت انسان برای به دست آوردن مهارت ها و فعالیت های جدید در صورت لزوم استفاده کند، خودکار می کند.

علاوه بر این، فناوری‌های واقعیت مجازی و/یا واقعیت افزوده فرآیندهای یادگیری را تسهیل می‌کنند و مدل‌های سازمانی مولد را بهبود می‌بخشند.

مزیت های رقابتی

abb knx

استانداردسازی و طراحی مجدد خودکار رویه ها، ثابت و دقیق ساختن آنها، قابلیت عملکرد 24/7. در نتیجه، افزایش بهره وری، ظرفیت و کیفیت فرآیند، به حداقل رساندن عدم دقت و هزینه خرابی.

مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری

abb knx

افزودن یا تغییر وظایف نیازمند آموزش برای یک اپراتور انسانی است، در حالی که ربات‌ها و دستگاه‌ها قابل تنظیم مجدد هستند.

می‌توانند با دقت در یک بازه زمانی محدود برنامه‌ریزی شوند، بنابراین اجرای فرآیند و زمان پاسخ کاهش می‌یابد.

کاهش زمان

abb knx

کاهش زمان پردازش اطلاعات. پلتفرم هایی که اتوماسیون با آنها کار می کند ظرفیت زیادی برای ذخیره سازی و مدیریت داده های حاصل از فرآیندها دارند.

حداکثر ایمنی

abb knx

خط تولید می‌تواند ماشین‌ها و/یا ربات‌ها را به وظایف خطرناکی که خطر بالایی برای کارکنان دارد اختصاص دهد.

علاوه بر این، کنترل های امنیتی جامع پیشرفته را می توان برای تجهیزات، قطعات، افراد و سیستم ها اجرا کرد. امنیت سایبری یکی از فناوری‌های ضروری برای حفظ حریم خصوصی شرکت‌ها است.

کنترل بهبودیافته

abb knx

این نوع فرآیندها نظارت و ثبت می شوند که «داده بزرگ» را تولید می کند. اطلاعات ارزشمندی برای شناسایی الگوها، بهبود فرآیندها و اجرای تغییرات برای جلوگیری از رویدادهای آینده.

علاوه بر این، بهینه‌سازی فرآیند دری را به روی «بیمه‌گذاری» باز می‌کند. این تمرکز زیرساخت کیفیت و ثبات داده ها را بهبود می بخشد و منجر به بهبودهای تحلیلی می شود.

چالش های اتوماسیون در صنعت 4.0
abb knx

اگرچه اتوماسیون 4.0 پتانسیل بالایی برای شرکت ها دارد، لازم است که از چالش های ناشی از این مدل کسب و کار جدید آگاه باشید و آنها را ارزیابی کنید:

سرمایه‌گذاری و زیرساخت
abb knx

تطبیق زیرساخت‌های موجود با زیرساخت جدید می‌تواند چالش بزرگی برای شرکت‌ها باشد، که برای دستیابی به زیرساخت‌های لازم و تصمیم‌گیری برای راه‌حل‌ها، باید مبالغ زیادی سرمایه‌گذاری کنند.

برنامه استراتژیک
abb knx

انتقال نه تنها به سرمایه گذاری در ماشین آلات و سخت افزار بستگی دارد، بلکه نیازمند زمان، تغییر ذهنیت،

تجزیه و تحلیل هوشمندانه و یک استراتژی دقیق است که اجرا را به حداکثر می رساند و از سرمایه گذاری سرمایه گذاری می کند.

عامل انسانی
abb knx

دستگاه های هوشمند دیگر ابزار کار نیستند، بلکه به نیروی کار هوشمند تبدیل شده اند، بنابراین پیش بینی می شود میلیون ها شغل در نتیجه فرآیندهای اتوماسیون از بین بروند.

بنابراین، جامعه و شرکت‌های بزرگ باید آموزش مداوم کارگران را تشویق کنند تا مهارت‌های دیجیتال مرتبط را که مکمل این نوع جدید صنعت است، توسعه دهند.

آینده صنعت 4.0
abb knx

حتی اگر بیشتر شرکت‌ها در سطح جهانی هنوز یک استراتژی جامع برای غوطه‌ور شدن در صنعت 4.0 ایجاد نکرده‌اند، حقیقت این است که در حال حاضر روند رونق پیشرفته‌تری وجود دارد.

صنعت 5.0. این برنامه بر شخصی سازی، خدمات فوری مشتری و ادغام بین افراد و “cobots” تمرکز دارد. هدف دستیابی به اختلاط بین توسعه فناوری و انسان است،

با هدف اصلی اینکه افراد و ماشین‌ها مکمل فعالیت‌هایشان باشند، به جای اینکه افراد جایگزین شوند. در این رویکرد برهم زننده،

آموزش و پرورش برای دستیابی به جامعه ای هوشمند نیازمند تغییر رویکرد سنتی خود است. مردم باید آموزش ببینند و واجد شرایط باشند تا در این مدل جدید جامعه فعال باشند.

IdLnVW
ارسال دیدگاه