29.03.2021 by Jigyasa Sakhuja, Michaela Lang

Od inteligentnych danych do sztucznej inteligencji

Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją? Poznaj ich podstawowe elementy i dowiedz się, jak uczenie maszynowe jest stosowane w NETZSCH Analyzing & Testing i sensXPERT®.

Po naszym wprowadzeniu do świata Big Data i Data Science w ogóle, chcielibyśmy zagłębić się w uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. Ponieważ terminy te są obecnie bardzo znane, ale nie wszyscy znają ich podstawy, zbadamy je bardziej szczegółowo, aby wyjaśnić ich podstawowe elementy.

Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe

Podsumowując, sztuczna inteligencja oferuje możliwość odtworzenia ludzkiego mózgu w maszynach. Generuje wiedzę opartą na doświadczeniu poprzez wydobywanie wymaganych informacji z ogromnych zbiorów istniejących danych maszynowych. Sztuczna inteligencja opisuje podsekcję informatyki, która koncentruje się na przenoszeniu ludzkiego myślenia i decyzji na poziom maszynowy. Pomysł ten nie jest niczym nowym i pojawił się już kilkadziesiąt lat temu. Ponieważ mamy teraz również warunki wstępne w zakresie wydajności sprzętu, możliwe jest wdrożenie tej teorii w rzeczywistości.

Dziedzina uczenia maszynowego jest częścią sztucznej inteligencji. Metody uczenia maszynowego automatycznie rozpoznają zależności i wzorce w zbiorze danych bez konieczności ich jawnego programowania. Po fazie szkolenia, w której te korelacje są uczone, zdobyta wiedza jest uogólniana i może być stosowana do nowych zestawów danych w celu generowania prognoz. W fazie szkolenia można zaimplementować różne algorytmy matematyczne.

Najbardziej znane są następujące podejścia:

Uczenie nadzorowane: W przypadku tej metody, zestaw danych large z pożądaną zmienną docelową jest prezentowany algorytmowi uczenia maszynowego. Za pomocą przykładowych danych algorytm identyfikuje korelację, która prowadzi do zmiennej docelowej. Dzięki takiemu nadzorowanemu podejściu algorytm może zastosować wyszkoloną logikę również do nowych podobnych danych i dokonywać prognoz na podstawie nieznanego zestawu danych. Przykładami zastosowań uczenia nadzorowanego są wykrywanie spamu w wiadomościach e-mail lub metody rozpoznawania obrazów.

Uczenie bez nadzoru: W tym typie uczenia nie jest znana zmienna docelowa. Algorytmowi dostarczany jest ogromny zestaw danych bez dodatkowych informacji o zmiennej docelowej. Celem jest niezależna identyfikacja struktury w zbiorze danych. Metoda ta jest często wykorzystywana do wyodrębniania klastrów w zbiorze danych i identyfikowania różnych klas, które posiadają określone właściwości. Przykładami nienadzorowanych aplikacji są systemy rekomendacji, wykorzystywane w wielu branżach w celu przekazywania użytkownikowi sugestii na podstawie jego zainteresowań. Z taką sytuacją można spotkać się nawet podczas codziennych zakupów online.

Uczenie ze wzmocnieniem: W tego typu technice uczenia się algorytmy uczenia maszynowego uczą agenta, aby był w stanie uczyć się w sposób interaktywny, wykorzystując informacje zwrotne dotyczące prób i błędów. Informacje zwrotne pochodzą z jego własnych działań i doświadczeń. W ten sposób agent uczy się, jakie działanie jest najlepsze w danej sytuacji, otrzymując nagrody zwrotne. Wzmacnia swoją wiedzę poprzez zdobywanie pozytywnych doświadczeń i uczy się o błędnych decyzjach poprzez karanie - w sensie symbolicznym. Uczenie ze wzmocnieniem może być wykorzystywane w wielu aplikacjach, między innymi w robotyce automatyki przemysłowej lub systemach wspomagania kierowcy.

Uczenie maszynowe w przemyśle i produkcji

Do tej pory skupiliśmy się na metodach uczenia maszynowego, ale równie ważne jest, aby wiedzieć, w jaki sposób metody te przynoszą korzyści przemysłowi i produkcji w zakresie automatyzacji i monitorowania procesów.

W dziedzinie kontroli procesów uczenie maszynowe może nawet pomóc w uzyskaniu wglądu w czasie rzeczywistym w zachowanie materiału przetwarzanego w celu wytworzenia określonego produktu. W połączeniu z podstawową wiedzą z zakresu materiałoznawstwa, algorytmy uczenia maszynowego mogą być stosowane do optymalizacji samego procesu produkcyjnego. Czujnik zintegrowany z formą wtryskową mierzy odpowiednie właściwości materiału, które opisują jego zachowanie podczas produkcji. Uczenie maszynowe można wykorzystać do przewidywania tego zachowania, zanim jeszcze wystąpi ono w procesie produkcyjnym. Jeśli czynniki wpływające, takie jak temperatura, wilgotność itp. zmienią się podczas produkcji, algorytm uczenia maszynowego może dostosować się do nowych warunków nawet w czasie bez ręcznej interakcji. Umożliwia to elastyczny wgląd w działający proces, a także zapewnienie jakości w czasie rzeczywistym i może pomóc zminimalizować liczbę wadliwych produktów.

Jak stosujemy uczenie maszynowe na NETZSCH

W NETZSCH Analyzing & Testing jesteśmy w trakcie osadzania wiedzy Machine Learning w dziedzinie kontroli procesów w ramach rozwiązania sensXPERT® rozwiązania. Analizując właściwości i zachowanie materiału, można przewidzieć jego optymalne utwardzenie. Dzięki zastosowaniu zaawansowanej analityki, różne branże mogą skorzystać z tego rozwiązania, zwiększając wydajność produkcji. Dzięki sensXPERT® producenci mogą zoptymalizować swój proces i zmniejszyć ilość odpadów poprzez połączenie nauki o materiałach i algorytmów uczenia maszynowego.

Ponieważ nasz cykl Big Data kończy się tym artykułem, chcemy podsumować to, co ostatecznie wiemy na ten temat. Omówiliśmy ogólnie Big Data, jego zastosowania, wpływ Big Data na branże i wyjaśniliśmy korzyści, jakie można osiągnąć dzięki jego zastosowaniom. Wprowadziliśmy termin Data Science i opisaliśmy różne analizy danych, a na koniec w tym artykule poznaliśmy podstawy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Jeśli nadal jesteś ciekawy, w jaki sposób stosujemy metody uczenia maszynowego i jeśli jesteś szczególnie zainteresowany uzyskaniem więcej informacji na temat rozwiązania sensXPERT®, możesz znaleźć więcej szczegółów na stroniesensXPERT .

Źródła