利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)更好地跨行業(yè)部署自動(dòng)化

Forrester預(yù)測(cè)，過去幾年，許多企業(yè)都在智能自動(dòng)化方面進(jìn)行了投資，該行業(yè)將繼續(xù)從2016年的2.5億美元增長(zhǎng)到2023年的120億美元。隨著越來越多的公司認(rèn)識(shí)到并接受人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的潛力，以擴(kuò)大價(jià)值創(chuàng)造，企業(yè)正在逐漸重塑。將 AI 和 ML 與業(yè)務(wù)集成的公司能夠?qū)ζ潢P(guān)鍵流程（產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)和分銷、質(zhì)量檢查、訂單履行、資源管理、營(yíng)銷、客戶關(guān)系和管理等）進(jìn)行前所未有的快速變革。

人工智能 （AI） 包括廣泛的尖端技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí) （ML）、深度學(xué)習(xí) （DL）、光學(xué)字符識(shí)別 （OCR）、語音識(shí)別等，與機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合，可為多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域的組織創(chuàng)建智能自動(dòng)化。

讓我們看看其中一些技術(shù)如何幫助全球各行各業(yè)在其業(yè)務(wù)中實(shí)施自動(dòng)化。使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行異常檢測(cè)

通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行的異常檢測(cè)可以廣泛用于自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行狀況監(jiān)控，方法是借助智能傳感器設(shè)備檢測(cè)振動(dòng)、聲音、溫度等各種屬性的異常。這對(duì)于識(shí)別設(shè)備的早期磨損并避免災(zāi)難性損壞非常有用。它可以捕捉到人眼可能錯(cuò)過的最小缺陷。數(shù)據(jù)不斷從傳感器收集，并使用不同的技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理，例如數(shù)據(jù)清理，集成，轉(zhuǎn)換和減少數(shù)據(jù)挖掘?？梢愿鶕?jù)提取特征所需的屬性類型選擇技術(shù)，并根據(jù)特征應(yīng)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來檢測(cè)異常。

通過深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)更智能、更安全的汽車

對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車來說，識(shí)別道路上的物體/行人至關(guān)重要，無論是白天還是黑夜，晴朗還是有霧/多云的天氣。為了自動(dòng)駕駛汽車的成功，汽車公司將先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)與熱成像技術(shù)相結(jié)合。在熱像儀捕獲的圖像數(shù)據(jù)集上實(shí)施深度學(xué)習(xí)算法，可以在任何天氣條件下和一天中的任何時(shí)間識(shí)別行人。根據(jù)行人/物體的距離，它可以覆蓋圖像的較大部分或圖像的較小部分。很少有深度學(xué)習(xí)算法，如Fast R-CNN或YOLO，可以通過執(zhí)行以下步驟從很遠(yuǎn)的距離識(shí)別行人/物體：

將圖像分類為行人/汽車/物體等類別

查找特定類所在的圖像區(qū)域

這項(xiàng)技術(shù)增強(qiáng)了汽車行業(yè)，使自動(dòng)駕駛汽車在道路上更安全、更高效，從而確保其成功。

使用基于 OCR 的自動(dòng)視覺檢測(cè)對(duì)制造進(jìn)行自動(dòng)化質(zhì)量控制

傳統(tǒng)上，制造工廠的質(zhì)量控制（QC）由人類專家執(zhí)行。但是，在自動(dòng)化視覺檢測(cè)系統(tǒng)上運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)算法的幫助下，通過根據(jù)訓(xùn)練期間提供給算法的圖像識(shí)別好的和壞的制造產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了QC過程的自動(dòng)化。它可以重復(fù)、一致且無任何損耗地識(shí)別制造缺陷。這在涉及火災(zāi)、化學(xué)品等的危險(xiǎn)制造環(huán)境中尤其有用，在這些環(huán)境中，人員接觸不安全。OCR是另一種使用深度學(xué)習(xí)來識(shí)別字符的技術(shù)。在制造過程中，自動(dòng)化由于疲勞或隨意行為而出現(xiàn)人為錯(cuò)誤的流程非常有用。這些活動(dòng)包括驗(yàn)證批號(hào)、批號(hào)、有效期等。各種CNN架構(gòu)，如LeNet，Alexnet等，可用于這種自動(dòng)化，也可以定制以達(dá)到所需的精度。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)銀行決策

對(duì)于世界各地的銀行業(yè)來說，放貸是一項(xiàng)巨大的業(yè)務(wù)。貸款的價(jià)值以及是否批準(zhǔn)貸款完全取決于個(gè)人或企業(yè)償還貸款的可能性。因此，確定信譽(yù)是該業(yè)務(wù)成功的最重要決定。除了信用評(píng)分外，還考慮了申請(qǐng)人年齡、收入、債務(wù)收入比等各種其他參數(shù)來做出這些決定，這使得整個(gè)過程非常復(fù)雜和耗時(shí)。為了節(jié)省時(shí)間并加快流程，可以使用經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如隨機(jī)森林和支持向量機(jī) （SVM））來預(yù)測(cè)和分類申請(qǐng)人的信譽(yù)。決策中涉及的所有參數(shù)的數(shù)據(jù)可用于使用上述算法訓(xùn)練監(jiān)督 ML 模型，并且訓(xùn)練后的模型可用于預(yù)測(cè)貸款是否應(yīng)該受到制裁。這可以簡(jiǎn)化申請(qǐng)人的分類，并有助于貸款制裁決策。

正如我們所看到的，AI – ML不再是未來。此時(shí)此地，創(chuàng)造了機(jī)器與人類協(xié)作的新愿景，并將企業(yè)推向新的高度。VOLANSYS 機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)可幫助各個(gè)工業(yè)領(lǐng)域的組織開發(fā)基于專有或開源算法/框架的定制解決方案，這些算法/框架可在云和邊緣處理數(shù)據(jù)并運(yùn)行復(fù)雜的算法。我們的團(tuán)隊(duì)使用最新的工具和技術(shù)幫助構(gòu)建、訓(xùn)練、驗(yàn)證、優(yōu)化、部署和測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這可確保更快地制定決策、提高生產(chǎn)力、業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化以及更快的業(yè)務(wù)異常檢測(cè)。

審核編輯：郭婷