다섯 단계를 통해 딥러닝 공장 자동화 프로젝트를 시작하는 방법

딥러닝 이미지 분석은 다양한 산업 분야에서 공장 자동화 기회를 제공하고, 표면 결함검사에서부터 다양한 부품의 정렬, 최종 어셈블리 검사, 제품 품질 등급 결정, 난이도 높은 텍스트 판독에 이르기까지 딥러닝 대응 비전 시스템은 다양한 새로운 애플리케이션을 처리할 수 있습니다. 

딥러닝은 예제 기반 알고리즘과 신경망을 이용해서 결함을 분석하고 물체 위치를 찾고 분류하며 인쇄된 표식을 판독합니다. 

다섯 단계로 딥러닝 구현하기
1. 적절한 기대 설정
2. 딥러닝의 투자효율성 기대
3. 자원 투입 계획 및 필요 마스터
4. 초기 파일럿 프로젝트를 통해 소규모로 시작
5. 단계별 프로젝트 접근 방식 진행

출처 : 코그넥스
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