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製造業向けディープラーニングの基礎

What is Deep Learning Large

子供に家とは何かを説明するとき、四角い箱の上に三角の屋根を付けて、扉と窓を描いて「これが家だよ」と説明する方法があります。あるいは、様々な家の写真を見せることで、家とはどのような物かを理解できるようにするかもしれません。最終的には、例えばマンションのような同じような建物を見て、一戸建てとの違いを本質的に理解するかもしれません。

家の画像を見て家とは何かを学ぶこの方法は、例で学ぶと言います。このような手法がディープラーニング、特に製造業におけるディープラーニングの基本です。

ディープラーニングは、人工知能の1つであり、広範囲な機械学習の一部です。ディープラーニングは、タスクに特化したコンピュータアプリケーションをプログラミングするのではなく、構造化されていないデータを取得し、トレーニングデータに基づいてより正確な出力を行うためにトレーニングを行います。ディープラーニングアプリケーションは、明確なプログラミングを必要とせずに、絞り込んだタスクで学習し、解決します。

ディープラーニングは、将来的に人を助ける未来の技術ではありません。平凡な問題も、重要な問題も解決します。たとえば、顔認証で携帯電話のロックを解除したり、ソーシャルメディアの写真で友達を認証したりすることができます。ストリーミングビデオおよび音楽サービス、eコマースサイトで買い物をする場合の推奨エンジン、がんのような病気の診断を助ける医療画像、電子メールのスパム フィルタ、およびクレジット カード詐欺の検出などにも貢献しています。

ディープラーニング アプリケーションは、一連のデータで一貫して大規模に異常やばらつきを認識できます。これは、人間が本質的に持っている能力であり、違いを見つけたり、家とは何かを理解する能力で、これまで、コンピュータのプログラミングでは実現不可能とされてきた分野でした。

人間は継続作業において疲れやすい傾向にありますが、コンピュータはそうではありません。他の新興技術で利益を得るのに何年もかかるかもしれない方法より、ディープラーニングをマシンビジョンと組み合わせて適切なタイプのアプリケーションで実装できれば、工場や製造会社に利益をもたらすことができます。

ディープラーニング技術は、パターン予測や重要なビジネス上の決定に使われています。この同じ技術が、高度な製造工程で品質検査や欠陥検出、最終組立確認などの判断に使用されるようになっています。

ディープラーニングの多くはニューラルネットワークの仕組みを採用しています。ニューラルネットワークがトレーニングされると、トレーニングデータは最下層、入力層に供給され、後続の計算層を通過し、乗算して複雑な方法で加算され、最終的に出力層に到着するまで、徹底的に変換されます。これは、プログラムで家の写真を判別する場合の例です。

ディープラーニング技術の急成長は、現代のビデオゲームへの人気の高まりに関わりがあります。MITによると、今日のビデオゲームの複雑な画像と急速な進化には、それに対応できるハードウェアが必要です。その結果、1 つのチップに数千もの比較的シンプルな処理コアを収納したグラフィックス処理装置 (GPU) が作られました。研究者が GPU のアーキテクチャがニューラルネットのアーキテクチャと非常に似ていることに気づくのに時間はかかりませんでした。

この最新の高性能 GPU により、今日の 50 層ニューラルネットワークが可能になり、ディープラーニングアプリケーションが可能になりました。これにより、製造技術に、画像の認識、トレンドの区別、高度な予測判断など、新たな機能が加わります。

製造業におけるディープラーニング技術については、無料の eBook 「ディープラーニングとマシンビジョン」をダウンロードしてご覧ください。

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