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생산 분야에서의 인공 지능 용어 설명

deep learning glossary brain

인공지능을 편안하게 이야기하려면 박사 학위가 분명 도움이 되긴 하지만 반드시 필요하지는 않습니다. 하지만 인공지능에 관련된 몇 가지 기본적인 용어와 개념을 안다면 최신 기술과 공장 자동화에서의 검사 방식 발전을 보다 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.

이 용어들은 공장 자동화를 위한 인공지능과 관련된 대화와 기사 중에 가장 자주 등장하는 것들입니다.

알고리즘: 컴퓨터가 목적을 달성할 수 있도록 지원하는 명령 및 계산 집합. 공장 자동화에서 알고리즘은 센서, 스캐너, 디지털 카메라에서 얻은 대규모 데이터 집합을 정리해서 비효율성을 확인시키고 품질을 강화시키며 개선 사항을 추천합니다. ‘학습’ 알고리즘은 사람의 개입 없이 생산 공정을 최적화하기 위해서 시행 착오 및 예제별 학습 방식을 사용합니다.

인공지능(AI): 사람에게 어려운 작업을 수행하기 위해 자동화를 이용해서 인간의 의사 결정 과정과 가장 흡사한 컴퓨팅 기술. AI 알고리즘은 인간으로 인한 오류를 줄이고 생산 난제를 예상하기 위해 이미지 인식과 자연어 처리와 같은 기술들을 사용할 수 있기 때문에 공장 자동화에서 중추적인 역할을 담당합니다.

빅 데이터: 진단 도구를 이용해서 고유한 인사이트를 얻기 위해 여러 출처에서 얻은 대규모 데이터 집합을 하나로 통합하는 기술. 학습 알고리즘이 인간의 의사 결정 방식을 흉내내고 정확한 예측을 하기 위해서는 엄청난 양의 정보가 필요하기 때문에 빅데이터가 AI의 근간을 구성합니다. 자동화된 공장은 빅데이터 진단을 이용해서 AI 이니셔티브에 정보를 제공합니다.

분류: AI 효율성을 개선하는 분리된 범주로 데이터를 구분하는 활동. 공장 자동화에서 데이터 수집 장치는 생산 환경을 스캔하고 기계 부품이나 전자 부품 같은 특정 물체를 인식합니다. AI 알고리즘은 생산 라인에서 이 물체들을 분류하고 적절한 목적지로 이동시킵니다.

클러스터링: 어떤 것은 유사하고 어떤 것은 다른지 결정하기 위해 데이터 포인트들을 클러스터로 분리하는 활동. 학습 알고리즘은 클러스터를 스캔해서 의미를 해석하고 적절한 활동 과정을 예측합니다. 예를 들어 클러스터링 알고리즘은 광학 스캔 장치에서 받은 데이터를 스캔해서 스캔이 제품 상의 결함을 감지할 때 어떻게 해야 하는지를 결정합니다.

데이터 정리/스크러빙: 학습 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 결함이 있는 데이터를 제거하는 활동. AI는 정확하고 신뢰도 높으며 일관성이 있는 데이터 출처를 가져야 하는 정교한 데이터 모델을 사용합니다. 불행하게도 데이터 수집은 중복이 있고 정확하지 않으며 시간적으로 유효하지 않거나 때로 유용하지 않은 정보를 생산합니다. 따라서 데이터 정리(또는 스크러빙)로 리스크를 줄이고 AI 정확성을 개선합니다.

딥러닝: 신경망과 예제 기반 학습 알고리즘을 이용해서 인간의 도움 없이 시간의 경과와 함께 스스로를 개선해 나가는 AI 방법론. 딥러닝 알고리즘은 데이터 처리 능력이 한계가 있는 규칙 기반 알고리즘과는 달리 데이터를 점점 더 많이 처리함에 따라 더 효율성이 증가합니다. 공장 자동화에서 딥러닝 알고리즘은 인간의 인지를 흉내내는 방식으로 - 하지만 훨씬 더 빨리 제품 결함을 표시할 수 있습니다.

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이미지 인식: AI를 이용한 디지털 이미지 내용 분석. 이미지 인식 알고리즘은 수 백 만개 픽셀을 스캔한 후 딥러닝을 적용해서 사람, 장소, 물건 등을 구분합니다. 이 기술은 자동화된 공장의 생산성을 크게 개선할 수 있는 바코드 스캔 및 자동화된 검사를 실현합니다. 참고: 머신 비전.

사물인터넷(IoT): 머신 및 인간의 활동을 통해 실시간으로 인텔리전스를 수집하는 인터넷에 연결된 센서 네트워크. 연결 장치로는 휴대전화, 웨어러블, 비디오 카메라, 교통 모니터, 기계 및 생산 라인에 적용된 센서 등이 해당됩니다. IoT 센서는 머신 러닝을 구현하기 위해 필요한 방대한 규모의 데이터를 생성합니다.

머신 러닝: 사람이 프로그래밍을 하지 않고서도 결과를 개선할 수 있는 컴퓨팅 프로세스. 머신 러닝 알고리즘은 컴퓨터가 학습 결과를 생성하기 위해 수 백만번에 걸쳐서 합격 사례를 찾고 불합격 사례를 피하도록 학습시킵니다. 예를 들어 이미지 인식은 이미지를 수 백만 장 분석해서 디지털 사진에서 다양한 물체들을 구분합니다. 참고: 학습 데이터

머신 비전: 물체의 특정한 특징을 파악하는 규칙 기반 알고리즘. 머신 비전 기술은 광학 스캐너와 디지털 카메라의 데이터를 이용해서 생산 라인 상의 부품을 검사하고 유통 센터 내에서 바코드를 스캔합니다. 머신 비전 툴은 사람의 육안보다 훨씬 빠르게 작동하지만 딥러닝은 이러한 툴의 정확성과 효율성을 크게 개선시킵니다.

신경망: 인간의 신경계의 신경 구조에 영향을 받은 알고리즘과 데이터 노드. 신경망은 신경 세포가 정보를 받고 처리하며 다른 신경으로 전송하는 방식을 시뮬레이션합니다. 신경망 내 수 천 개의 처리 노드는 이미지, 텍스트, 언어 등과 같은 데이터에서 패턴을 찾습니다. 이러한 패턴을 이용해서 알고리즘이 작업 성공마다 매번 보다 잘 작동하도록 다음 번에 무엇을 할 것인지 결정합니다.

광학 문자 인식(OCR): 인쇄된 숫자, 문자, 글자를 의미 있는 디지털 데이터로 전환. OCR 기술은 수 십 년 이상 지난 기술이지만 여전히 공장 자동화와 제품 유통에서 중요합니다. 더군다나 AI 기술은 OCR 정확도를 큰 수준으로 개선함으로써 구부러짐, 찢어짐, 손상, 비닐 포장재로 가려진 상황에서 레이블 스캔을 수행할 수 있습니다.

로봇 공정 자동화(RPA): 생산 공정 자동화, 생산성 향상을 자동화하고 지루하고 반복적인 작업을 사람이 하지 않아도 되도록 하는 장치, 소프트웨어, 공정. RPA 장치에는 자동차 부품 용접이나 마이크로프로세서 조립과 같은 작업을 수행하는 로봇 팔이 포함됩니다. RPA 소프트웨어에는 이전에 사람이 입력해야 했던 공정을 자동화하는 알고리즘과 애플리케이션이 포함될 수 있습니다.

구조화 데이터 vs. 비구조화 데이터: 컴퓨터가 데이터의 의미를 이해하고 정확하게 처리하도록 지원하는 구분되는 프레임워크. 구조화된 데이터는 열, 행, 스프레드시트의 셀 등과 같이 일관적인 형식으로 저장됩니다. 비구조화 데이터는 워드프로세서 파일 내의 텍스트, 비디오 내의 픽셀과 같은 것들을 의미합니다. AI 알고리즘은 공장 자동화 시스템이 두 가지 유형의 데이터 모두에서 지식을 추출할 수 있도록 합니다.

군집 지능: 군집 내 개개인의 능력을 초월하는 지능을 얻기 위해 함께 작업하는 알고리즘 집단. 벌, 물고기, 새, 기타 다른 사회적 생물의 행동을 모델링한 군집 지능 시스템은 간단하고 특정한 작업을 개별 머신 러닝 알고리즘에 할당합니다. 이 알고리즘들이 협력하도록 함으로써 단일 알고리즘이 생성할 수 있는 것보다 훨씬 정교한 학습 결과를 얻을 수 있습니다. 참고: 신경망.

학습 데이터: AI 알고리즘에서 학습을 추진시키는 디지털 정보. 딥러닝 및 신경망 알고리즘은 좋은 데이터와 나쁜 데이터의 차이를 알아야 합니다. 학습 데이터는 이러한 차이를 알 수 있도록 합니다. 예를 들어, 자동화된 공장에서 디지털 이미지는 알고리즘이 결함이 있는 기계 부품을 파악하고 완성 제품에서 제거하도록 지원하는 학습 데이터를 제공합니다.

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