Nous rencontrons de plus en plus souvent l’apprentissage profond. Presque tous les magazines industriels, les magazines en ligne et de nombreux bulletins d’information en parlent. Vous aussi, vous en avez probablement entendu parler ou lu quelque chose. Souvent, il est seulement clair que l’apprentissage profond existe et que les succès peuvent être générés avec lui. Peut-être vous demandez-vous si vous pouvez également utiliser l’apprentissage en profondeur et quelles sont les possibilités qui s’offrent à vous. Qui ne voudrait pas améliorer davantage sa productivité et la qualité de ses produits ? Nous aimerions vous donner un aperçu du fonctionnement de l’apprentissage en profondeur. Ensuite, vous découvrirez également s’il est possible de l’utiliser dans votre entreprise.
L’apprentissage profond fait partie de l’apprentissage machine
En bref, l’apprentissage profond fait partie de l’apprentissage automatique. L’apprentissage machine est un terme générique pour la reconnaissance des formes par une machine. Les similitudes sont déterminées à partir de différents ensembles de données à l’aide d’un algorithme. Cependant, pour de nombreuses dimensions des données ou si les données disponibles sont trop peu nombreuses, la reconnaissance des formes avec cet algorithme est souvent problématique.
Les systèmes d’apprentissage profond sont constitués de réseaux de neurones. Elles peuvent couvrir plusieurs dimensions simultanément et sont idéales pour la reconnaissance et la classification des objets. Dans ces applications, plusieurs caractéristiques doivent être reconnues et attribuées en fractions de secondes. Ces réseaux neuronaux artificiels sont modelés sur le cerveau humain, qui est constitué de réseaux neuronaux naturels. Les nombreuses caractéristiques différentes sont, entre autres, appelées dimensions. Par exemple, une pomme a au moins la forme, la couleur et la tige comme dimension
Comment fonctionne l’apprentissage en profondeur ?
L’apprentissage approfondi consiste en différents réseaux possibles pour la reconnaissance et la classification des modèles. Dans le domaine de la vision artificielle, on utilise généralement le concept de réseaux convolutionnels profonds (DCN). Le DCN est le mieux adapté à l’analyse d’images. Avec un tel DCN, des tâches de reconnaissance de haute dimension deviennent possibles. Le réseau de classification est précédé d’un réseau de réduction dimensionnelle, car toutes les dimensions ne sont pas toujours nécessaires à la reconnaissance des produits. Ce réseau lit les données d’image pixel par pixel dans certains secteurs qui se chevauchent. Ce n’est qu’alors que les données sont classées dans un autre réseau.
C’est à cela que ressemble un DCN en théorie :
Le réseau Deep Learning reconnaît ainsi le produit à partir des images disponibles. Il peut également apprendre les différentes caractéristiques lui-même. Cependant, un système d’apprentissage automatique classique repose sur des données que vous avez saisies manuellement.
Cependant, le modèle d’apprentissage profond doit également être formé. Cela peut prendre beaucoup de temps. Sans le matériel adéquat, cela peut prendre des jours, voire des semaines. En utilisant un GPU, l’effort peut être réduit à quelques heures, car un GPU peut calculer plusieurs processus en même temps.
Comment pouvez-vous appliquer l’apprentissage approfondi ?
L’apprentissage approfondi est particulièrement utile lorsque vous souhaitez effectuer des tâches complexes de reconnaissance et de classification. Si vous utilisez déjà l’apprentissage automatique, mais que vous atteignez parfois vos limites, l’apprentissage approfondi peut être la bonne approche pour vous. L’apprentissage approfondi est particulièrement adapté aux applications médicales ou aux produits complexes, car il comporte souvent plusieurs dimensions.
Dans le secteur médical et des sciences de la vie, par exemple, l’apprentissage en profondeur peut être utilisé pour détecter automatiquement certaines cellules très facilement. C’est pourquoi l’apprentissage en profondeur est déjà utilisé dans la recherche sur le cancer. L’apprentissage en profondeur est également utilisé pour le contrôle de la qualité. Dans le cadre de l’automatisation, les produits qui ne répondent pas à vos normes de qualité peuvent être triés.
De quoi avez-vous besoin pour la mise en œuvre ?
Pour une mise en œuvre réussie du Deep Learning pour la reconnaissance et la classification des formes, vous avez besoin d’un matériel adapté et d’un logiciel de Deep Learning. Le matériel se compose d’un système de vision et d’un processeur graphique. Ce GPU est mieux situé sur une carte d’acquisition spéciale que vous pouvez installer dans presque tous les PC. Le système de vision peut alors être connecté au PC par l’intermédiaire de la carte d’acquisition d’images, tandis que la majeure partie du travail informatique est déjà effectuée dans la caméra et la carte d’acquisition d’images.
Si vous souhaitez créer un système encore plus compact et rentable, nous vous recommandons l’apprentissage approfondi intégré. Ce système est basé sur une combinaison de caméras au niveau du tableau et d’unités de traitement intégrées. Cela garantit des coûts unitaires faibles et une disponibilité opérationnelle rapide.
Nous serions heureux de pouvoir vous aider à exploiter encore davantage votre potentiel. N’hésitez pas à nous contacter si vous avez d’autres questions.