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Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour distinguer les plastiques dégradables des plastiques traditionnels
Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour distinguer les plastiques dégradables des plastiques traditionnels
Sacs d'emballage alimentaire, tasses à café, sacs plastiques..., les plastiques sont omniprésents dans notre quotidien. Ces dernières années, grâce à l'orientation des politiques nationales et à l'amélioration de la conscience environnementale des habitants, de plus en plus de personnes ont commencé à utiliser des produits en plastique dégradables.
C'est juste qu'il est difficile de distinguer efficacement ces produits en plastique dégradables des plastiques traditionnels en apparence si le processus de recyclage n'est pas bien fait, mai. contaminer le recyclage du plastique et réduire l’efficacité.
Des chercheurs de l'University College London (UCL) ont publié un article dans Frontiers in Sustainability dans lequel ils ont utilisé l'apprentissage automatique pour classer automatiquement différents types de plastiques compostables et biodégradables et les différencier des plastiques traditionnels.
Le professeur Mark Miodownik, auteur correspondant de l'étude, a déclaré : "La précision est très élevée et pourrait rendre cette technologie réalisable pour une utilisation dans les installations industrielles de recyclage et de compostage à l'avenir."
IT House a appris du rapport que les chercheurs ont utilisé l'intelligence artificielle pour classer les matières plastiques entre 5 mm fois 5 mm et 50 mm fois 50 mm.
Les plastiques traditionnels testés dans ce test sont principalement constitués de PP et de PET (principalement utilisés pour les contenants alimentaires et les bouteilles de boissons) ; les échantillons de plastique compostables et biodégradables sont principalement constitués de PLA et de PBAT, utilisés pour les gobelets ; couvercles, sachets de thé et emballages de magazines.
Les résultats ont montré un taux de réussite élevé : le modèle a atteint une précision parfaite pour tous les matériaux lorsque l'échantillon mesurait plus de 10 mm x 10 mm. Cependant, pour les matériaux dérivés de la canne à sucre ou les feuilles de palmier mesurant 10 mm x 10 mm ou moins, les taux de classification erronée étaient respectivement de 20 % et 40 %.
En regardant les fragments mesurant 5 mm x 5 mm, certains matériaux ont été identifiés de manière plus fiable que d'autres : pour les fragments LDPE et PBAT, le taux d'erreur de classification était de 20 % pour les deux matériaux issus de la biomasse : 60 % (canne à sucre) ; ) et 80 % (feuilles de palmier) respectivement.
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
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