Aplicación imprescindible en la producción industrial más innovadora
En SYSMAQ trabajamos áreas tan importantes para la innovación industrial como son el Machine Learning y Deep Learning, conceptos traducidos como Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo.
Aplicaciones que permiten a las máquinas controlar la producción a alta velocidad, detectando cualquier imperfección o fallo en la línea, gracias a su capacidad para aprender «viendo» datos.
Sistemas de Deep Learning integrados capaces de reconocer e interpretar cualquier forma, tamaño, textura… aumentando la producción, con la mayor eficiencia y precisión y minimizando el uso de recursos.
En SYSMAQ desarrollamos aplicaciones de Deep Learning adaptadas a las necesidades de tu empresa, nuestro equipo de ingenieros, programadores y técnicos disponen de una alta cualificación y amplia experiencia para implementar la mejor solución tecnológica en tu empresa.
¿Qué es el Machine Learning (Aprendizaje automático)?
De una manera muy resumida podemos decir que el Machine Learning es el enlace entre el Big Data y la Inteligencia Artificial.
La misión del Machine Learning es la de proporcionar a las máquinas capacidad de aprendizaje.
Con la creación de sistemas inteligentes las máquinas aprenden de forma autónoma viendo datos sin necesidad de ser programadas para ello y mejorando su actuación con la experiencia.
El entrenamiento de los algoritmos, analizando datos reales, les permiten aprenden a gestionar gran cantidad de datos con la finalidad de identificar patrones complejos y detectar en ellos cualquier irregularidad o deficiencia, llegando incluso a tomar decisiones.
Dentro del Machine Learning encontramos el Deep Learning, más específico de las redes neuronales artificiales.
¿Qué es el Deep Learning (Aprendizaje Profundo)?
Al Machine Learning podemos enseñarle gracias a la aportación de datos reales, el Deep Learnig tiene capacidad para aprender por sí mismo, esta es la principal diferencia entre los dos conceptos.
El Deep Learning consiste en un sistema de aprendizaje por capas, las redes neuronales artificiales aprenden por niveles de capas, cuanto mayor es el número de capas mayor es el número de datos para gestionar y organizar y mayor será la exactitud de los parámetros que el sistema configure.
Un entrenamiento sin supervisión humana que genera grandes tasas de éxito.
Esta forma de aprender de una manera jerarquizada está consiguiendo en la actualidad unos niveles de precisión sin precedentes.
Con la Inteligencia Artificial se consiguió procesar los datos de una manera similar al cerebro humano, pero el Deep Learning va mucho más allá permitiendo a las máquinas «razonar», llegar a sus propias conclusiones y tomar decisiones superando a los humanos.