Réseau de neurones
Un réseau de neurones est un modèle d'apprentissage automatique vaguement inspiré du cerveau, fait de nœuds interconnectés en couches qui apprennent des motifs à partir des données. Les réseaux de neurones sous-tendent la plupart de l'IA moderne, dont les systèmes d'apprentissage profond utilisés en industrie pour l'inspection par vision, la détection d'anomalies et la prévision.
En ajustant la force des connexions entre nœuds pendant l'entraînement, un réseau de neurones apprend à associer des entrées (images, signaux de capteurs, texte) à des sorties (une classe de défaut, une panne, une prévision). Les réseaux profonds à nombreuses couches excellent sur les motifs complexes, alimentant l'inspection qualité par vision, la détection de défauts par vibration et la prévision de la demande ou des défaillances — mais ils nécessitent des données abondantes et de bonne qualité pour bien s'entraîner.
Termes liés
Machine Learning (Industrial) · AI Vision Inspection (Machine Vision QC) · Anomaly Detection · Time-Series Forecasting