신경망이 생산 검사를 지원하는 방법

인공 신경망이란 무엇일까요?
인공신경망은 인간의 두뇌가 작동하느 방식을 모방하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 인공 신경망 내 각 프로그램은 기본적인 연산만 수행할수 있고, 수많은 노드들을 서로 연결함으로써 전체적인 연산 능력은 각 부분들의 단순합보다 더 증가합니다. 인공 신경망 내 각 프로그램은 뉴런이라고 부르며 이 뉴런덜은 무작위 개수로 지정된 다른 뉴런들과 연결되어 있고, 뉴런들 사이에서 보다 강력하고 보다 효율적인 연결이 형성될수록 인공 신경망은 보다 잘 작동합니다.

인공 신경망을 이용해서 수행할 학습 방법
- 지도 학습 : 이 학습 전략으 컴퓨터가 학습할 레이블을 지정한 데이터 집합이 존재하며 알고리즘이 데이터 집합과 일치하는 원하는 결과를 얻을 때까지 수정되기 때문에 가장 간단합니다. 

- 비지도 학습 : 레이블 적용 데이터가 존재하지 않는 경우 사용되고, 인공 신경망이 데이터 집합을 분석하며 비용 함수가 해당 인공 신경망이 목표에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알려줍니다. 그 후 인공 신경망은 알고리즘의 정확성을 개선하기 위해 조정을 수행합니다. 

- 강화 학습 :  알고리즘에서 인공 신경망은 긍정적인 결과에 대해서는 강화되며 부정적인 결과에 대해서는 벌칙이 적용되어 시간을 경과에 따라 인공 신경망이 이에 따라 학습됩니다. 

생산 검사에서 대한 인공 신경망의 영향
자동차의 부품 회사가 자사에세 생산하는 범퍼에서 긁힘을 확인하려고 한다고 하고, 범퍼 위에 잠재적으로 긁힘이 생길 위치를 파악을 할 수 잇는 방법은 조재하지 않습니다. 긁힘을 찾아서 식별하는 작업은 긁힘이 깊을 수 도 있고 얕을 수도 있고 길 수도, 짧을 수도 있으며 표면 위의 어느 곳이라도 발생할 수 있기 때문에 머신 비전 애플리케이션으로는 효율적으로 프로그래밍을 할수 없습니다. 

출처 : 코그넥스
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