Red neuronal
Una red neuronal es un modelo de aprendizaje automático inspirado vagamente en el cerebro, formado por nodos interconectados en capas que aprenden patrones a partir de los datos. Las redes neuronales sustentan la mayor parte de la IA moderna, incluidos los sistemas de aprendizaje profundo usados en la inspección por visión, la detección de anomalías y la predicción en la industria.
Al ajustar la fuerza de las conexiones entre nodos durante el entrenamiento, una red neuronal aprende a relacionar entradas (imágenes, señales de sensores, texto) con salidas (una clase de defecto, un fallo, una predicción). Las redes profundas con muchas capas destacan en patrones complejos e impulsan la inspección de calidad por visión artificial, la detección de fallos basada en vibraciones y la predicción de demanda o de fallos, aunque necesitan datos abundantes y de buena calidad para entrenarse bien.
Términos relacionados
Machine Learning (Industrial) · AI Vision Inspection (Machine Vision QC) · Anomaly Detection · Time-Series Forecasting