Deep Learning Grundlagen

Die Deep-Learning-Technologie wird in erweiterten Herstellungspraktiken im Bereich Qualitätsprüfung und sonstigen auf Entscheidungen beruhenden Anwendungen verwendet

Vom Handy in der Hosentasche bis hin zu selbstfahrenden Autos - die Verbrauchsgüterbranche hat sich längst die Leistungskraft der neuralen Netzwerke des Deep Learning zu Nutzen gemacht. Deep Learning ist zur grundlegenden Technologie geworden für:

Sprach-, Text- und Gesichtserkennung
Mobile und tragbare Geräte
Medizinische Diagnosen
Internetsicherheit

Die Deep-Learning-Technologie wird verwendet, um Muster vorherzusagen und wichtige geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Dieselbe Technologie wird nun in erweiterte Herstellungspraktiken im Bereich Qualitätsprüfung und sonstigen auf Entscheidungen beruhenden Anwendungsbereichen migriert.

Im Wesentlichen lehrt das Deep Learning Roboter und Maschinen das zu tun, was sonst von Menschen ausgeführt wird: Lernen am Beispiel. Neue, kostengünstige Hardware macht es möglich, bioinspirierte, mehrschichtige, „tiefe“ neurale Netzwerke bereitzustellen, die die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nachahmen. Beginnend mit der während des ersten Trainings entwickelten Core-Logik, sind neurale Netzwerke in der Lage, ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern, sobald sie neue Bilder, Sprache und Text verarbeiten. Die Produktionstechnologie erhält auf diese Weise beeindruckende neue Möglichkeiten, um Bilder zu erkennen, Trends zu unterscheiden und intelligente Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.