29.03.2021 by Jigyasa Sakhuja, Michaela Lang

От интеллектуальных данных к искусственному интеллекту

В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом? Узнайте об их основных компонентах и изучите, как применяется машинное обучение на сайтах NETZSCH Analyzing & Testing и sensXPERT®.

После знакомства с миром Больших Данных и Data Science в целом мы хотели бы глубже погрузиться в Машинное обучение и Искусственный интеллект. Поскольку эти термины сегодня очень знакомы, но не все знают их основы, мы рассмотрим их более подробно, чтобы объяснить их основные компоненты.

Искусственный интеллект против машинного обучения

Проще говоря, искусственный интеллект дает возможность воспроизвести человеческий мозг в машинах. Он генерирует знания на основе опыта, извлекая необходимую информацию из огромных массивов существующих машинных данных. Искусственный интеллект - это раздел компьютерной науки, который занимается переносом человеческого мышления и решений на машинный уровень. Эта идея не нова и появилась еще несколько десятилетий назад. Теперь, когда у нас есть предпосылки в области аппаратной производительности, появилась возможность реализовать эту теорию в реальности.

Область машинного обучения является подразделом искусственного интеллекта. Методы машинного обучения распознают зависимости и закономерности в наборе данных автоматически, без явного программирования. После этапа обучения, в ходе которого изучаются эти взаимосвязи, полученные знания обобщаются и могут быть применены к новым наборам данных для создания прогнозов. На этапе обучения могут быть реализованы различные математические алгоритмы.

Наиболее известны следующие подходы:

Супервизорное обучение: В этом методе алгоритму машинного обучения предоставляется набор данных large с желаемой целевой переменной. С помощью данных примеров алгоритм определяет корреляцию, которая приводит к целевой переменной. При таком контролируемом подходе алгоритм может применять обученную логику и к новым аналогичным данным и делать прогнозы на основе неизвестного набора данных. Примерами применения контролируемого обучения являются обнаружение спама в электронной почте или методы распознавания изображений.

Неконтролируемое обучение: В этом типе обучения целевая переменная не известна. Огромный набор данных предоставляется алгоритму без дополнительной информации о целевой переменной. Цель состоит в том, чтобы самостоятельно выявить структуру в наборе данных. Этот метод часто используется для выделения кластеров в наборе данных и идентификации различных классов, которые обладают определенными свойствами. Примерами приложений без контроля являются рекомендательные системы, используемые во многих отраслях промышленности для того, чтобы давать пользователю предложения, основанные на его интересах. Это то, с чем вы можете столкнуться даже в повседневной жизни во время онлайн-покупок.

Обучение с подкреплением: В этом типе обучения алгоритмы машинного обучения учат агента учиться в интерактивном режиме, используя обратную связь методом проб и ошибок. Обратная связь поступает от его собственных действий и опыта. Таким образом, агент узнает, какое действие является наилучшим для определенной ситуации, получая вознаграждение за обратную связь. Он подкрепляет свои знания, получая положительный опыт, и узнает о неправильных решениях, получая наказание - в символическом смысле. Reinforcement Learning может использоваться во многих приложениях, в том числе в робототехнике, промышленной автоматизации или системах помощи водителю.

Машинное обучение в промышленности и производстве

До сих пор мы сосредоточились на методах машинного обучения, но не менее важно знать, как эти методы дают преимущества в промышленности и производстве для автоматизации и контроля процессов.

В области управления технологическими процессами Machine Learning может даже помочь в режиме реального времени получить представление о поведении материала, обрабатываемого для производства определенного продукта. В сочетании с фундаментальными знаниями в области материаловедения алгоритмы Machine Learning могут применяться для оптимизации самого производственного процесса. Датчик, встроенный в литьевую форму, измеряет соответствующие свойства материала, которые описывают его поведение во время производства. Машинное обучение может быть использовано для прогнозирования этого поведения еще до того, как оно произойдет в процессе производства. Если в процессе производства изменяются влияющие факторы, такие как температура, влажность и т. д., алгоритм машинного обучения может адаптироваться к новым условиям даже с течением времени без ручного вмешательства. Это позволяет гибко управлять текущим процессом, а также обеспечивать контроль качества в режиме реального времени и минимизировать количество бракованных изделий.

Как мы применяем машинное обучение на сайте NETZSCH .

На сайте NETZSCH Analyzing & Testing мы находимся в процессе внедрения знаний машинного обучения в области управления технологическими процессами в рамках решения sensXPERT® решение. Анализируя свойства и поведение материала, можно предсказать его оптимальное отверждение. Благодаря использованию передовой аналитики различные отрасли промышленности смогут извлечь выгоду из этого решения, повысив эффективность производства. С помощью sensXPERT® производители могут оптимизировать свои процессы и снизить количество брака, объединив материаловедение и алгоритмы машинного обучения.

Этой статьей мы завершаем цикл статей о Больших Данных и хотим подвести итог тому, что мы знаем об этой теме. Мы обсудили Большие данные в целом, их применение, влияние Больших данных на отрасли и преимущества, которые могут быть достигнуты благодаря их использованию. Мы ввели термин Data Science и описали различные виды аналитики данных, и, наконец, в этой статье мы познакомились с основами машинного обучения и искусственного интеллекта. Если вам все еще интересно узнать, как мы применяем методы машинного обучения, и если вы особенно заинтересованы в получении дополнительной информации о решении sensXPERT®, вы можете найти более подробную информацию на сайтеsensXPERT® .

Источники