Deep learning

Fonctionnement d'un logiciel basé sur le deep learning

ViDi Deep Learning Tools 4 examples locate, analyze, classify, read

Les réseaux neuronaux apprennent à partir d'exemples afin de prendre des décisions basées sur le jugement

Un logiciel basé sur le deep learning est entraîné sur un échantillon d'images étiquetées qui représentent les caractéristiques, anomalies et classes connues d'une pièce, de la même façon qu'un inspecteur humain. Une période d'apprentissage supervisée enseigne au système à identifier les défauts explicites. Pour les défauts qui se présentent sous plusieurs formes, le système s'entraîne de façon autonome, en mode non supervisé, à apprendre l'aspect normal d'un objet, ainsi que ses variations significatives mais tolérables.

Le logiciel crée un modèle de référence en fonction de ces images représentatives. Il s'agit d'un process itératif d'amélioration constante, durant lequel les paramètres peuvent être ajustés et les résultats validés jusqu'à ce que le modèle fonctionne comme souhaité. Lors de l'exécution, le logiciel extrait les données d'un nouvel échantillon d'images, et ses réseaux neuronaux localisent les pièces, détectent les anomalies et les classent.

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