Deep Learning en de vele toepassingen ervan

In de afgelopen jaren is de populariteit en het gebruik van algoritmen op basis van Deep Learning toegenomen vanwege de veelheid aan velden waarin het mogelijk is om ze toe te passen en de goede resultaten die deze oplossing biedt.

Waar wordt Deep Learning voor gebruikt?

Het belangrijkste doel van de Deep Learning-algoritmen is om taken uit te voeren die een mens bijna automatisch zou uitvoeren, maar die complex worden voor een machine. Een voorbeeld zou zijn om alle elementen van een afbeelding te kunnen detecteren en identificeren . Tegenwoordig wordt Deep Learning beschouwd als de beste beeldclassificatie en vertegenwoordigt het de nieuwste stand van zaken in Computer Vision. Deze algoritmen zijn momenteel het meest gebruikt en het belangrijkste onderzoeksobject op dat gebied.

Waarop is Deep Learning gebaseerd en hoe werkt het?

Deep Learning is een tak van kunstmatige intelligentie die gebaseerd is op het gebruik van kunstmatige neurale netwerken. Deze neurale netwerken zijn geïnspireerd op de werking van neuronen in het menselijk brein. Op dezelfde manier waarop een neuron elektrische impulsen ontvangt en doorgeeft, ontvangt een kunstmatig neuron informatie die wordt getransformeerd en verzonden naar andere aangrenzende neuronen. Op deze manier wordt de informatie getransformeerd terwijl deze door alle neuronen wordt verzonden totdat deze het einde van het netwerk bereikt. Ten slotte zal het netwerk een output aanbieden met de resultaten die het heeft verkregen op basis van de gegevens die het als input heeft ontvangen, hoe het is opgeleid en het doel waarvoor het wordt gebruikt.

Het is noodzakelijk om het netwerk te trainen omdat het moet leren van de aan u verstrekte gegevens. Terwijl een netwerk met informatie wordt getraind, wijzigt het zijn neuronen totdat het in staat is om de juiste conclusies te trekken, zelfs met gegevens die niet eerder zijn verstrekt. Als we bijvoorbeeld afbeeldingen in een netwerk introduceren om aan te geven welke van hen honden zijn en welke niet, zal het netwerk uiteindelijk leren honden te vinden in elke nieuwe afbeelding die wordt aangeboden. Op deze manier kan Deep Learning worden toegepast op verschillende gebieden met meerdere doelen, van het lezen van manuscriptteksten tot het achterhalen van de leeftijd van een persoon op basis van een afbeelding.

In welke applicaties wordt Deep Learning gebruikt?

Momenteel wordt Deep Learning gebruikt in een groot aantal applicaties die dagelijks worden gebruikt, zoals de Google-vertaler; in virtuele assistenten zoals Siri, Cortana en Google Assistant, die Deep Learning-algoritmen gebruiken voor spraakherkenning; classificatie van e-mails en zelfs voor beveiligingssystemen die gebruik maken van gezichtsherkenning. Een ander gebied waar Deep Learning wordt toegepast, is zoiets complex als autonome auto's, die elke dag dichterbij komen om realiteit te worden.

In het geval van fabrieken kan het bijvoorbeeld worden gebruikt om nieuwe onderdelen te herkennen die niet eerder in het systeem zijn geïntroduceerd, omdat het Deep Learning-algoritme andere eerdere foto's heeft 'bestudeerd' waarin is aangegeven wat het is en wanneer een nieuw onderdeel in het systeem is geïntroduceerd, is dit herkend als zonder dat u het hoeft aan te geven.

Een andere zeer belangrijke toepassing in fabrieken is de islimme herkenning van defecten . Als het systeem eenmaal is getraind met verschillende defecten (vorm, grootte, geometrie …), is het mogelijk dat het systeem nieuwe defecten kan herkennen omdat het heeft geleerd wat het is. Het is een zeer interessante toepassing vanwege de variabiliteit van defecten, het is gebruikelijk om in eerste instantie niet alles te kunnen categoriseren.

Zoals we zien, is het werkterrein van Deep Learning erg breed, en het is in Industrie 4.0, met name in Computer Vision, waar meer mogelijkheden en grotere vooruitgang plaatsvinden. Deze algoritmen, gecombineerd met de Computer Vision, stellen ons in staat om taken uit te voeren zoals het meten van afstanden, het voorspellen van storingen, het detecteren van objecten of het lezen van teksten. Functies die tot nu toe menselijke tussenkomst vereisten en waarvoor een grote tijdsinvestering nodig was, konden dankzij Deep Learning worden geautomatiseerd.

Dit zijn slechts enkele van de vele toepassingen die Deep Learning ons vandaag biedt, en dat zullen er in de toekomst nog veel meer zijn, aangezien het een vakgebied is dat in volle expansie is en steeds meer toepasbaar is op meer vakgebieden en in staat is om complexere problemen op te lossen.

Wilt u Deep Learning toepassen in een van uw processen? Neem contact met ons op!

Meer weten over Deep Learning en de toepassingen ervan? Hier kun je een selectie van berichten in onze blog zien.

De rol van cobots in Industrie 4.0
Zijn kunstmatige zichtsystemen duur?

Wil je een van onze gerelateerde projecten weten?

Automatische reiniging van cuvetten
Snoeirobots voor wijnstokken
Projectbewaking op afstand
Aansluiting van batterijen met kunstmatig zicht
Variabele code-uitlezing