


Empat industri yang paling banyak mendapat manfaat daripada pembelajaran mesin
Pembelajaran mesin ialah satu cabang kecerdasan buatan yang mempunyai potensi masa depan yang paling besar dan membawa manfaat terbesar kepada industri. Menurut laporan berkaitan, saiz pasaran pembelajaran mesin akan mencecah AS$96.7 bilion menjelang 2025. Itu akan menjadi peningkatan yang besar berbanding $6.8 bilion pada 2018.
Pada tahun-tahun akan datang, semakin banyak syarikat akan memilih teknologi pembelajaran mesin untuk meningkatkan perniagaan mereka.
Pembelajaran Mesin dalam Industri 4.0
Sepuluh tahun lalu, istilah Industri 4.0 dicipta untuk merujuk kepada proses pendigitalan dalam sektor perindustrian. Sejak itu, kami telah melihat semakin banyak syarikat dalam bidang yang berusaha melaksanakan teknologi canggih seperti IoT, blockchain dan semua cabang kecerdasan buatan: pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, kecerdasan kognitif, dsb.
Aplikasi teknologi seperti pembelajaran mesin dalam industri membantu meningkatkan produktiviti, kecekapan pembuatan dan membolehkan proses yang lebih pantas, lebih fleksibel dan lebih cekap.
Ke arah ini, EU mengambil langkah tegas ke hadapan. Pada Februari 2020, Suruhanjaya Eropah mengeluarkan "Kertas Putih mengenai Kepintaran Buatan". Seperti kata Presiden EU, strategi bersama semua negara EU bertujuan untuk menarik lebih daripada 20 bilion euro dalam pelaburan dalam kecerdasan buatan setiap tahun dalam tempoh sepuluh tahun akan datang. Angka ini dijangka dapat dicapai melalui sumbangan sektor swasta dan pembiayaan bersama negeri.
Pelaburan awam akan memacu kemajuan teknologi dalam Industri 4.0 dan industri elektronik, pembangunan teknologi pengkomputeran awan dan pelaksanaan kilang pintar.
Perniagaan daripada industri yang berbeza akan mendapat manfaat daripada kelebihan mengaplikasikan teknologi seperti pembelajaran mesin dalam industri mereka, tetapi yang paling penting, ia akan menjadi sebahagian daripada empat bidang strategik ini. teknologi , iaitu Seramik, Automotif, Pemasangan dan Pengurusan Tenaga dan Makanan.
Sektor perindustrian yang paling banyak mendapat manfaat daripada pembelajaran mesin
Syarikat dalam pasaran seramik, automotif, pengurusan tenaga dan makanan dan minuman telah pun mendapat manfaat Untuk merealisasikan kelebihan kecerdasan buatan melalui algoritma pembelajaran mesin.
Mereka melaksanakan teknologi yang membolehkan mereka meramalkan tingkah laku yang buruk dan salah, mengoptimumkan proses pengeluaran, menganalisis pasaran atau permintaan secara mendalam untuk memahaminya dengan lebih baik dan dengan itu lebih tepat Menyesuaikan diri dengan keperluan pelanggan. Semua ini dicapai melalui aplikasi pembelajaran mesin yang berbeza.
Bidang seramik
Dalam bidang seramik, kecerdasan buatan telah mula memainkan peranan utama. Algoritma pembelajaran mesin sudah digunakan, terutamanya dalam proses kawalan kualiti. Melalui pelbagai algoritma, adalah mungkin untuk meramalkan kelakuan bahan di bawah keadaan suhu yang melampau dan mengesan anomali dan kecacatan pada jubin.
Penyelidikan yang dijalankan dengan bantuan percubaan kecerdasan buatan untuk meramalkan kelakuan tidak normal bahan semasa pembuatan, menjadikannya mungkin untuk mengawal dan menggunakan komponen yang lebih tahan terhadap keadaan rintangan berbanding yang dikeluarkan pada masa ini .
Sebaliknya, dengan mengenal pasti corak yang salah, mereka boleh mengesan anomali dalam produk mereka lebih awal, mengurangkan bahan terbuang dan meningkatkan keuntungan.
Hari ini, kami telah mendapati bahawa beberapa syarikat menggunakan teknologi ini dan menggunakannya dalam industri ini atau bidang lain. Pertama, mereka adalah syarikat dalam industri seramik, porselin dan lantai.
Bidang automotif
Dalam bidang automotif, kecerdasan buatan juga semakin digunakan untuk menambah baik proses perindustrian. Automotif dan semua industri berkaitan menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan perolehan mereka. Industri menggunakan teknologi ini untuk analisis ramalan ketahanan komponen dan mengenal pasti anomali dan kecacatan pada peringkat awal.
Satu lagi aplikasi pembelajaran mesin dalam industri automotif ialah pengoptimuman rantaian bekalan. Ini adalah peluang yang baik untuk menambah baik proses pengeluaran bagi syarikat dalam industri automotif. Dalam pengertian ini, mereka menyediakan, antara fungsi lain, kawalan yang lebih baik ke atas tahap inventori yang diperlukan di kemudahan yang berbeza.
Semakin banyak syarikat automotif memanfaatkan pembelajaran mesin untuk meningkatkan proses pengeluaran mereka.
Pengurusan Pemasangan dan Tenaga
Dalam bidang pemasangan dan pengurusan tenaga, kecerdasan buatan memacu kemajuan besar melalui pembelajaran mesin. Pengenalan teknologi ini dalam bidang ini adalah membangunkan rangkaian pintar atau grid pintar. Rangkaian jenis ini akan menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk menjalankan analisis masa nyata untuk melaraskan bekalan elektrik dengan lebih baik bagi memenuhi permintaan dengan mengenal pasti corak penggunaan dan memintas sebarang kegagalan atau penipuan yang mungkin berlaku sepanjang rantaian bekalan.
Kemajuan lain dalam pengurusan tenaga akan melibatkan pengurusan yang lebih baik dan pengoptimuman rangkaian, perkhidmatan dari pintu ke pintu, pengoptimuman harga, ramalan pertumbuhan mengikut wilayah, mengenal pasti penggunaan dan puncak permintaan atau tertentu. pelanggan atau bandar Tingkah laku.
Aplikasi teknologi AI dalam pengurusan tenaga bandar membawa kelebihan yang berbeza kepada individu dan perusahaan. Menurut satu kajian, grid pintar akan menjimatkan kira-kira $14 bilion dalam kos tenaga menjelang 2022. Banyak syarikat dalam industri sudah pun meraih faedah ini dengan menggunakan platform pembelajaran mesin termaju untuk meningkatkan pengurusan tenaga di bandar.
Sektor makanan
Dalam sektor makanan, kecerdasan buatan melalui algoritma pembelajaran mesin membantu mengurangkan kos dan meningkatkan kualiti. Ia melakukan ini dalam semua bidang termasuk industri makanan dan minuman dan industri katering. Ini membolehkan industri memperoleh banyak kelebihan utama untuk meningkatkan perniagaannya. Salah satu kekuatan ini ialah menganalisis pasaran makanan untuk memahami trend pengguna dan dengan itu menyesuaikan diri dengan keperluan sebenar pelanggan.
Satu lagi aplikasi pembelajaran mesin berkaitan dengan meningkatkan kebersihan dalam kilang pengeluaran. Ia boleh digunakan untuk mengesan sama ada mesin itu kotor dan memerlukan pembersihan, atau untuk memantau dan memeriksa kebersihan semua pekerja yang terlibat dalam rantaian pengeluaran.
Pembelajaran mesin juga digunakan dalam industri untuk mengoptimumkan rantaian bekalan makanan dan minuman. Hari ini, banyak perniagaan dalam industri makanan mendapat manfaat daripada kecerdasan buatan, atau lebih khusus, pembelajaran mesin.
Atas ialah kandungan terperinci Empat industri yang paling banyak mendapat manfaat daripada pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
