~~NOCACHE~~
====== Umelá inteligencia v automatizácii: Strojové učenie a hlboké učenie ======
 --- //27/09/2024 15:57 [[:AI]]//

Umelá inteligencia (UI) vnáša do automatizácie revolučné zmeny, a to najmä vďaka dvom kľúčovým technológiám: strojovému učeniu a hlbokému učeniu.

Tieto technológie umožňujú systémom učiť sa z dát a zlepšovať svoje schopnosti bez explicitného programovania, čím otvárajú nové možnosti v rôznych oblastiach priemyslu a každodenného života.

Strojové učenie v automatizácii

Strojové učenie je podmnožina UI, ktorá umožňuje počítačom učiť sa z dát a robiť predpovede alebo rozhodnutia na základe získaných poznatkov. V automatizácii sa strojové učenie využíva na:
   * Predikatívnu údržbu: Analýza historických dát o zariadeniach umožňuje predpovedať poruchy a plánovať údržbu vopred, čím sa zvyšuje spoľahlivosť a znižujú náklady.
   * Optimalizáciu procesov: Strojové učenie umožňuje nájsť najefektívnejšie nastavenia procesov, čo vedie k zvýšeniu produktivity a zníženiu nákladov.
   * Kontrolu kvality: Systémy založené na strojovom učení dokážu automaticky identifikovať defekty výrobkov, čím sa zvyšuje kvalita produkcie.
   * Robotiku: Strojové učenie umožňuje robotom učiť sa nové úlohy a prispôsobovať sa meniacim sa podmienkam.

Typy strojového učenia:
   * Dozorované učenie: Systém sa učí na dátach, ktoré sú označené správnymi odpoveďami (napr. klasifikácia obrázkov).
   * Neozorované učenie: Systém sa učí na neoznačených dátach a hľadá v nich skryté vzťahy (napr. zhlukovanie dát).
   * Zosilňovacie učenie: Systém sa učí interakciou s prostredím a maximalizáciou odmeny (napr. trénovanie robotov).

Hlboké učenie v automatizácii

Hlboké učenie je podmnožina strojového učenia, ktorá využíva neurónové siete s viacerými vrstvami na analýzu komplexných dát. V automatizácii sa hlboké učenie využíva na:
   * Spracovanie obrazu: Identifikácia objektov na obrázkoch, detekcia defektov, analýza videozáznamov.
   * Spracovanie prirodzeného jazyka: Rozpoznávanie reči, preklad textov, analýza sentimentu.
   * Autonómne vozidlá: Vnímanie okolia, plánovanie trasy, ovládanie vozidla.

Výhody hlbokého učenia:
   * Schopnosť spracovávať veľké množstvo dát: Hlboké neurónové siete dokážu spracovať obrovské množstvá dát, ktoré by boli pre tradičné metódy príliš náročné.
   * Automatické získavanie vlastností: Hlboké siete dokážu automaticky extrahovať relevantné vlastnosti z dát bez nutnosti manuálneho definovani  * Vysoká presnosť: Hlboké siete dosahujú vysokú presnosť pri riešení komplexných úloh.

Príklady využitia UI v automatizácii
   * Priemysel 4.0: Inteligentné továrne, predikatívna údržba, automatizácia výrobných procesov.
   * Autonómne vozidlá: Samoriadiace autá, drony.
   * Zdravotníctvo: Diagnostika chorôb na základe medicínskych obrazou, vývoj nových liekov.
   * Finančníctvo: Detekcia podvodov, analýza trhov.

{{:ai:1727446237419.jpg}}


Záver

Umelá inteligencia, najmä strojové učenie a hlboké učenie, prináša do automatizácie revolučné zmeny. Tieto technológie umožňujú systémom učiť sa z dát, prispôsobovať sa meniacim sa podmienkam a riešiť komplexné úlohy, ktoré boli doteraz vyhradené ľuďom. V budúcnosti môžeme očakávať ešte väčšie rozšírenie UI v rôznych oblastiach nášho života.
<dokuteaser>
=== Táto stránka bola navštívená: ===

Dnes: {{counter|today}} / Včera: {{counter|yesterday}}, Doteraz: {{counter|total}}

¯\_(ツ)_/¯
</dokuteaser>