29.03.2021 by Jigyasa Sakhuja, Michaela Lang

Dari Data Pintar hingga Kecerdasan Buatan

Apa perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan? Pelajari tentang komponen-komponen intinya dan jelajahi bagaimana Machine Learning diterapkan di NETZSCH Analyzing & Testing dan sensXPERT®.

Setelah perkenalan kami dengan dunia Big Data dan Data Science secara umum, kami ingin membahas lebih dalam tentang Machine Learning dan Artificial Intelligence. Karena istilah-istilah ini sudah sangat familiar saat ini, tetapi tidak semua orang mengetahui dasar-dasarnya, kami akan membahasnya secara lebih rinci untuk menjelaskan komponen-komponen intinya.

Kecerdasan Buatan vs Pembelajaran Mesin

Secara sederhana, Kecerdasan Buatan menawarkan kemungkinan untuk mereproduksi kemampuan otak manusia ke dalam mesin. Kecerdasan buatan menghasilkan pengetahuan berdasarkan pengalaman dengan mengekstraksi informasi yang dibutuhkan dari kumpulan data mesin yang ada. Kecerdasan buatan menggambarkan sebuah subbagian dari ilmu komputer yang berfokus pada pemindahan pemikiran dan keputusan manusia ke tingkat mesin. Ide ini bukanlah hal yang baru dan bahkan sudah muncul beberapa dekade yang lalu. Karena kita sekarang juga memiliki prasyarat di bidang kinerja perangkat keras, sangat mungkin bagi kita untuk mengimplementasikan teori ini dalam kenyataan.

Bidang Pembelajaran Mesin adalah bagian dari Kecerdasan Buatan. Metode pembelajaran mesin mengenali ketergantungan dan pola dalam kumpulan data secara otomatis tanpa diprogram secara eksplisit. Setelah fase pelatihan di mana korelasi ini dipelajari, pengetahuan yang diperoleh digeneralisasi dan dapat diterapkan pada kumpulan data baru untuk menghasilkan prediksi. Untuk tahap pelatihan, berbagai algoritma matematika dapat diimplementasikan.

Pendekatan-pendekatan berikut ini adalah yang paling dikenal:

Pembelajaran Terawasi: Untuk metode ini, set data large dengan variabel target yang diinginkan disajikan ke algoritma Machine Learning. Dengan bantuan data contoh, algoritme mengidentifikasi korelasi yang mengarah ke variabel target. Dengan pendekatan yang diawasi ini, algoritme dapat menerapkan logika yang telah dilatih juga pada data baru yang serupa dan membuat prediksi berdasarkan kumpulan data yang tidak diketahui. Contoh aplikasi pembelajaran terawasi adalah deteksi spam email atau metode pengenalan gambar.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Pada jenis pembelajaran ini, tidak ada variabel target yang diketahui. Satu set data yang sangat besar diberikan kepada algoritme tanpa informasi lebih lanjut tentang variabel target. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi struktur dalam kumpulan data secara mandiri. Metode ini sering digunakan untuk mengekstrak cluster dalam kumpulan data dan mengidentifikasi kelas yang beragam, yang memiliki properti tertentu. Contoh aplikasi tanpa pengawasan adalah sistem rekomendasi, yang digunakan di banyak industri untuk memberikan saran kepada pengguna berdasarkan minat masing-masing. Hal ini juga dapat Anda temui saat berbelanja online dalam kehidupan sehari-hari.

Pembelajaran Penguatan: Dalam jenis teknik pembelajaran ini, algoritma Machine Learning mengajarkan agen untuk dapat belajar secara interaktif dengan menggunakan umpan balik coba-coba. Umpan balik datang dengan tindakan dan pengalamannya sendiri. Dengan demikian, agen mempelajari tindakan apa yang terbaik untuk situasi tertentu dengan mendapatkan imbalan umpan balik. Ini memperkuat pengetahuannya dengan mendapatkan pengalaman positif dan belajar tentang keputusan yang salah dengan dihukum - dalam arti simbolis. Reinforcement Learning dapat digunakan dalam banyak aplikasi, antara lain, untuk robotika otomasi industri atau sistem bantuan pengemudi.

Pembelajaran Mesin dalam Industri dan Produksi

Sejauh ini, kami berfokus pada metode Machine Learning, tetapi sama pentingnya untuk mengetahui bagaimana metode ini membawa keuntungan bagi industri dan produksi untuk mengotomatisasi dan memantau proses.

Di bidang kontrol proses, Machine Learning bahkan dapat membantu memberikan wawasan waktu nyata tentang perilaku material yang sedang diproses untuk pembuatan produk tertentu. Dikombinasikan dengan pengetahuan dasar ilmu material, algoritme Machine Learning dapat diterapkan untuk mengoptimalkan proses manufaktur itu sendiri. Sensor yang terintegrasi dalam cetakan injeksi mengukur sifat material yang relevan yang menggambarkan perilaku material selama produksi. Machine Learning dapat digunakan untuk memprediksi perilaku ini bahkan sebelum terjadi dalam proses produksi. Jika faktor yang memengaruhi seperti suhu, kelembapan, dll., berubah selama produksi, algoritme Machine Learning dapat beradaptasi dengan kondisi baru bahkan dari waktu ke waktu tanpa interaksi manual. Hal ini memungkinkan wawasan yang fleksibel ke dalam proses yang sedang berjalan serta jaminan kualitas waktu nyata dan dapat membantu meminimalkan produk yang cacat.

Bagaimana kami menerapkan Machine Learning di NETZSCH

Di NETZSCH Menganalisis & Menguji, kami sedang dalam proses menanamkan pengetahuan Pembelajaran Mesin di bidang kontrol proses dalam lingkup sensXPERT® solusi. Dengan menganalisis sifat dan perilaku material, Pengawetan (Reaksi Pengikatan Silang)Secara harfiah diterjemahkan, istilah "crosslinking" berarti "jaringan silang". Dalam konteks kimia, istilah ini digunakan untuk reaksi di mana molekul dihubungkan bersama dengan memperkenalkan ikatan kovalen dan membentuk jaringan tiga dimensi. pengawetan optimal suatu material dapat diprediksi. Dengan penggunaan analitik tingkat lanjut, berbagai industri dapat mengambil manfaat dari solusi ini dengan meningkatkan efisiensi produksi. Dengan sensXPERT®, produsen dapat mengoptimalkan proses mereka dan mengurangi tingkat skrap dengan menyatukan ilmu pengetahuan material dan algoritme Pembelajaran Mesin.

Dengan berakhirnya seri Big Data kami dengan artikel ini, kami ingin merangkum apa yang akhirnya kami ketahui tentang topik ini. Kami telah membahas Big Data secara umum, kegunaannya, dampak Big Data dalam industri, dan kami menjelaskan manfaat yang dapat dicapai dengan aplikasinya. Kami memperkenalkan istilah Data Science dan menjelaskan berbagai analisis data dan terakhir dengan artikel ini, kami mempelajari dasar-dasar Machine Learning dan Artificial Intelligence. Jika Anda masih penasaran dengan bagaimana kami menerapkan metode Machine Learning dan jika Anda sangat tertarik untuk mendapatkan informasi lebih lanjut tentang solusi sensXPERT®, Anda dapat menemukan detail lebih lanjut di situs websensXPERT .

Sumber