Aprendizaje
Proceso de aprendizaje de Pro Inspect
¿Cómo aprende?
Machine Learning
El proceso de aprendizaje de Pro Inspector consiste en 6 pasos y permiten una mejora continua.
1.
Capturar imágenes
Recopilar imágenes que contienen las anomalías visuales que se quieren detectar automáticamente.
2.
Crear conjunto de datos de entrenamiento
Etiquetar las imágenes y almacenarlas en el conjunto de datos de entrenamiento con el que entrenar el modelo de IA.
3.
Crear conjunto de datos de validación
Etiquetar las imágenes y almacenarlas en el conjunto de datos de validación con el que validar el modelo de IA.
4.
Entrenar el modelo
Entrenar el modelo con el conjunto de datos de entrenamiento usando las técnicas de machine learning más avanzadas.
5.
Validar el modelo
Validar el rendimiento del modelo usando un conjunto de datos de validación. Mejorar el rendimiento afinando los datos.
6.
Inspeccionar con el nuevo modelo
Descargar el nuevo modelo en el módulo inteligente para comenzar a usarlo en la inspección del procesador.
Construya un nuevo modelo de inteligencia artificial usando las técnicas más avanzadas de machine learning para lograr la máxima eficacia.
Proceso de aprendizaje en la nube. De esta forma, los nuevos modelos de IA se pueden refinar sin interrumpir la inspección que lleva a cabo el módulo inteligente.
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