COGNEX(코그넥스) 생산 활동을 위한 머신 러닝 소개

내용

딥러닝은 인공 지능의 하위 집합에 해당되며 보다 폭넓은 머신 러닝 분야의 일부입니다. 딥러닝은 인간이 프로그래밍하는 특정 작업 중심의 컴퓨터 애플리케이션 대신, 비구조화된 데이터를 받아서 스스로 학습하고 이 학습 데이터에

기초해서 보다 정확한 결과를 산출합니다. 딥러닝 애플리케이션은 명시적으로 작업을 프로그래밍하지 않고 보다

구체적인 범위의 작업을 학습하고 해결합니다.

 

딥러닝은 애플리케이션은 데이터 집합 내에서 지속적으로, 그리고 다양한 규모로 비정상적 요소와 변동을 인식할 수

있습니다. 차이점을 발견하거나 집이 무엇인지 이해하는 활동은 인간이 본능적으로 작하는 일이며 지금까지는 유연성 없는 프로그램에 기초한 컴퓨터 시스템은 잘하지 못하는 일이었습니다.

 

딥러닝 기술은 패턴을 예측하고 중요한 사업 결정을 내리기 위해 사용되고 있습니다. 또한 딥러닝 기술은 결함 감지

또는 최종 어셈블리 검사 등 품질 검사 및 다른 판단 기반 사용을 위해 첨단 생산 방식에서 사용됩니다.

 

딥러닝의 많은 부분은 신경망 연구에 기초하고 있고, 신경망이 학습될 때 학습 데이터는 입력 레이어에 해당하는 최하단

레이어에 투입하고 이후 연산 레이어를 통과하면서 복잡한 형식으로 곱셈과 덧셈이 동시에 수행되어 최종적으로는 출력 레이어에서 급격한 변환이 수행됩니다. 어떤 사진이 집인지, 아니면 강아지인지 프로그램이 결정하는 곳이 바로 이 지점입니다.

 

최신 고성능 GPU는 딥러닝 애플리케이션을 가능하게 한 50개 레이어에 달하는 신경망을 구현했습니다. 이러한 특징으로 생산 기술은 이미지를 인식하고 트렌드를 구분하며 보다 지능적인 예측과 결정을 가능하게 하는 놀라운 새로운

능력을 확보할 수 있습니다.

 

출처 : 코그넥스

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