Ci imbattiamo sempre più spesso nell'apprendimento profondo. Quasi tutte le riviste di settore, tutte le riviste online e molte newsletter ne parlano. Probabilmente ne avrà sentito parlare o ne avrà letto anche lei.
Spesso è chiaro solo che l'apprendimento profondo esiste e quali successi si possono generare con esso. Forse si sta chiedendo se anche lei può utilizzare l'apprendimento profondo e quali sono le opzioni a sua disposizione. Dopotutto, chi non vorrebbe migliorare ulteriormente la propria produttività e la qualità dei propri prodotti?
Vorremmo fornirle una panoramica su come funziona il deep learning. In seguito, si renderà conto se è possibile utilizzarlo anche per lei.
L'apprendimento profondo fa parte dell'apprendimento automatico
In breve, l'apprendimento profondo è una parte dell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è un termine generico per il riconoscimento automatico dei modelli. Le somiglianze vengono determinate da vari set di dati utilizzando un algoritmo. Tuttavia, il riconoscimento dei modelli con questo algoritmo è spesso problematico se i dati hanno molte dimensioni o sono troppo pochi.
I sistemi di apprendimento profondo sono costituiti dalle cosiddette reti neurali. Possono coprire diverse dimensioni contemporaneamente e sono ideali per il riconoscimento e la classificazione di oggetti. In queste applicazioni, diverse caratteristiche devono essere riconosciute e assegnate in frazioni di secondo.
Queste reti neurali artificiali sono modellate sul cervello umano, che è composto da reti neurali naturali.
Le dimensioni sono definite come, tra le altre cose, le molte caratteristiche diverse. Ad esempio, una mela ha come dimensioni almeno la forma, il colore e il gambo.
Come funziona l'apprendimento profondo?
L'apprendimento profondo consiste in varie reti possibili per riconoscere e classificare i modelli. Nel campo della visione artificiale, di solito si utilizza il concetto di reti convoluzionali profonde (DCN). La DCN è ideale per l'analisi delle immagini.
Con una DCN di questo tipo è possibile svolgere compiti di riconoscimento ad alta dimensionalità. La rete per la classificazione è preceduta da una rete per la riduzione delle dimensioni, in quanto non tutte le dimensioni sono sempre necessarie per riconoscere il prodotto. Questa rete legge i dati dell'immagine pixel per pixel in settori specifici, che si sovrappongono l'uno all'altro. Solo allora i dati vengono classificati in un'altra rete.
Questo è l'aspetto teorico di un DCN:
La rete di apprendimento profondo riconosce il prodotto dal materiale di immagine disponibile. Può anche imparare da sola le varie caratteristiche. Tuttavia, un sistema di apprendimento automatico convenzionale si basa sui dati inseriti manualmente.
Tuttavia, il modello di apprendimento profondo deve anche essere addestrato. Questo può richiedere molto tempo. Senza l'hardware giusto, questo può richiedere giorni o addirittura settimane. Utilizzando un processore grafico, l'impegno può essere ridotto a poche ore, poiché un processore grafico può calcolare diversi processi contemporaneamente.
Come può utilizzare l'apprendimento profondo?
L'apprendimento profondo è particolarmente utile se desidera eseguire compiti complessi di riconoscimento e classificazione. Se sta già utilizzando l'apprendimento automatico ma a volte raggiunge i suoi limiti, allora l'apprendimento profondo può essere l'approccio giusto per lei.
L'apprendimento profondo è particolarmente adatto per le applicazioni mediche o per i prodotti complessi, in quanto spesso ci sono diverse dimensioni.
Nel settore medico e delle scienze della vita, ad esempio, l'apprendimento profondo può essere utilizzato per riconoscere automaticamente cellule specifiche. Per questo motivo, l'apprendimento profondo viene utilizzato persino nella ricerca sul cancro.
L'apprendimento profondo viene utilizzato anche nel controllo qualità. Nell'ambito dell'automazione, i prodotti che non soddisfano gli standard di qualità possono essere eliminati.
Di cosa ha bisogno per l'implementazione?
Per un'implementazione di successo dell'apprendimento profondo per il riconoscimento e la classificazione dei modelli, sono necessari un hardware e un software di apprendimento profondo adeguati.
L'hardware consiste in un sistema di visione e in un processore grafico. Il processore grafico è meglio posizionato su uno speciale frame grabber, che può essere installato in quasi tutti i PC. Il sistema di visione può quindi essere collegato al PC tramite il frame grabber, mentre la maggior parte del lavoro di calcolo è già svolto nella telecamera e nel frame grabber. Questo frame grabber è disponibile singolarmente oppure il frame grabber CXP 12 è disponibile solo in combinazione con il Basler boost.
Se desidera optare per un sistema ancora più compatto ed economico, le consigliamo l'Embedded Deep Learning. Questo sistema si basa su una combinazione di telecamere a livello di scheda e unità di elaborazione integrate. Ciò garantisce costi unitari ridotti e una rapida disponibilità operativa.
Saremo lieti di aiutarla a realizzare ancora di più il suo potenziale. Non esiti a contattarci per qualsiasi altra domanda.
