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2021年のディープラーニングのアプリケーションは何ですか？
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著者：ボルド
リンク：https：//www.zhihu.com/question/464195262/answer/1989106429
出典：Zhihu
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動揺してシンプルだと言ってください。ドイツのレーザー加工会社のコーポレート博士号（サービスの医師の国内と同様）。コンテンツソースは、私たちがコミュニケーションをとるときに行ったプレゼンテーションです。物語の背景は比較的長いです。レーザー切断は金属加工技術です。切断するときは、レーザーの焦点深度、飼料の量、ガス圧力の保護など、いくつかのプロセスパラメーターを決定する必要があります。処理中、これらのパラメーターは設定値から徐々に逸脱し、プロセスの品質が低下する可能性があります。これらのエラーを排除するには、マシンを調整する必要があります。ただし、既存のテクノロジーはすべてのプロセスパラメーターをリアルタイムで監視することはできず、多くの値は停止後にのみ決定できます。生産ラインの場合、停止コストは膨大です。したがって、プロセスパラメーターを監視し、キャリブレーション作業をタイムリーに整理するための方法が必要です。この医師のアプローチは実際には非常に直接的です。切断セクションの写真を撮り、CNNを使用してプロセスパラメーターを予測します。技術レベルは恥ずかしいことです。彼は彼自身のデータセットを確立しました。彼はVGGを変更しました。彼は最終的な完全な接続出力を使用して、すべてのパラメーターを直接返しました。彼は旅行します。彼はなった。自己構築データセットの正確な人々。コントロールグループとして、彼は企業の工芸の専門家と上級労働者を見つけて、写真に基づいてプロセスパラメーターを予測できるようにしました。ほとんどの人は、これは不可能であると直接言って、答えを与えることを拒否しました。少数の人々が頭皮で答えを選び、精度はニューラルネットワークの精度よりもはるかに低かった。たとえ彼がすべてのトレーニングセットを人間の専門家に示したとしても、人間の専門家はニューラルネットワークの精度からはほど遠いものでした。これは彼の最初の貢献、特別なデータセット、および人間の専門家よりはるかに強いプロセスパラメーター推定ネットワークです。その後、彼は別の一歩を踏み出し、既存の視覚化された方法を使用して、切断セクションの予測値（ピクセルレベルマーク）に最大の貢献度で領域をマークしました。ここに来て、彼は専門家と労働者に少量の視覚化の結果を示しています。その結果、画像予測プロセスパラメーターに従って、専門家と労働者の精度が大幅に増加しました。これは彼の2番目の貢献です。視覚化方法では、ニューラルネットワークに人間にクラフトパラメーターを予測するように教えます。最後の話は、エンタープライズが結果を非常に重要視し、研究開発に続き、生産に投資する準備ができていることです。そして、この医師は、レーザー処理の分野で多くの論文を収穫しました（CNNの精度は、この分野の従来の方法に押しつぶされています）。ソタを磨き、注意を変えてストーリーテリングの物語を変える人と比較して、この医師の方法は、スパイシーな目を簡単にすることができます。しかし、それは実際の作業のワークピースです。さらに、自己構築のデータセットと多数のアンケート調査も非常に努力しています。それに固執するのは簡単ではありません。尊敬。