Învățare automată pentru; eficiența energetică industrială

Învățarea automată, învățarea profundă, inteligența artificială, Big Data, rețeaua neuronală, algoritmii genetici ... tehnologia este utilizată zilnic în discursul de marketing și adesea într-un mod dur. Să aruncăm o privire asupra învățării automate și a interesului său pentru eficiența energetică industrială.

Definiție (e): Învățare automată

Învățarea automată sau învățarea statistică, este una dintre disciplinele Inteligenței Artificiale. Utilizează un set de metode și algoritmi pentru a dezvolta software autonom, capabil să învețe recunoaște stările unui sistem complex dintr-un istoric de date al sistemului observat.

Pot fi combinate mai multe tipuri de algoritmi (arbori de decizie, analize discriminante liniare, grupări etc.), inclusiv rețele neuronale, renumite pentru ambiția lor inițială de a reproduce funcționarea creierului uman. În ceea ce privește învățarea profundă, este o aplicație „simplă” (sic!) A rețelelor neuronale.

Aplicații: un spectru larg

Din punct de vedere funcțional, Machine Learning are două faze:

1- Învățarea inițială: realizat dintr-un set de date de intrare și, desigur, datele de ieșire corespunzătoare. Să luăm un exemplu din industria alimentară: ca starter, temperatura unui prăjitură proaspăt coaptă, umiditatea și temperatura ambiantă a laboratorului, dimensiunile tratamentului și o fotografie; la ieșire, conformitatea sau nu a acesteia și motivele refuzului său posibil (gătit, dimensiune, aspect ...). Această conformitate a fost evaluată „manual”.

2- Funcționare: algoritmul este apoi capabil să sugereze o valoare de ieșire, pe baza datelor de intrare furnizate acestuia. Pentru exemplul nostru: din datele colectate de senzori, aplicația îi spune mașinii ce cookie-uri trebuie aruncate și trimite bonurile doar în ambalaj. Notă: faza de operare poate include, de asemenea, caracteristici de învățare, pentru a rafina abilitățile algoritmului.

| Multe aplicații se referă percepția unui mediu complex și variat și/sau corp de date:

Recunoașterea obiectelor dintr-o imagine, indexarea imaginilor, recunoașterea vocii ...
Mașină autonomă.
Detectarea fraudei.
Diagnostic medical.
Analiză financiară.
Întreținere industrială preventivă/predictivă.