وتستخدم هياكل الشبكات العصبية على نطاق واسع في صناعات مختلفة لحل المشاكل المعقدة، وهي تتيح التشغيل الآلي وتحسين الدقة وتحسين العمليات إلى أقصى حد، وتقدم هذه المادة تطبيقات عملية مع دراسات الحالات الإفرادية والحسابات ذات الصلة.

الاعتراف بالصور الصناعية

وتستخدم الشبكات العصبية، ولا سيما الشبكات العصبية التصالحية، في مهام التعرف على الصور في مجال التصنيع ومراقبة الجودة، وهي تحدد العيوب في المنتجات وعمليات التفتيش الآلي.

فعلى سبيل المثال، يمكن لنموذج CNN أن يحقق دقة 95 في المائة في الكشف عن العيوب السطحية، وإذا كانت الدفعة تحتوي على 000 1 صنف، فإن العدد المتوقع من الأصناف المعيبة المحددة بشكل صحيح هو 950 صنفا، مما يقلل من وقت التفتيش اليدوي بدرجة كبيرة.

الصيانة الافتراضية

وتستخدم الشبكات العصبية المتكررة وشبكات الذاكرة القصيرة الأجل الطويلة الأجل للتنبؤ بإخفاقات المعدات، وهي تحلل بيانات الاستشعار عن الاحتياجات المتوقعة للنفقة.

يفترض أن نموذجاً للنموذج LSTM يتوقع حدوث إخفاقات بنسبة 85 في المائة، وإذا كان للآلة معدل فشل بنسبة 10 في المائة، فإن النموذج يمكن أن يقلل من وقت التعطل غير المتوقع عن طريق تحديد نسبة 8.5 في المائة من حالات الفشل المحتملة قبل حدوثها.

دائرة العملاء

:: الشبكات العصبية التي تُدرد قواناً من القوى والمساعدين الافتراضيين، حيث تقدم الدعم من العملاء على مدار الساعة، وتعالج الاستفسارات، وطلبات العمليات، وتصعيد المسائل المعقدة.

فعلى سبيل المثال، يمكن للحديث مع شبكة جديدة أن يحل 70 في المائة من الاستفسارات التي يقدمها العملاء دون تدخل بشري، وتحسين أوقات الاستجابة، وخفض التكاليف التشغيلية.

موجز الحسابات

  • دقة الاعتراف بالصور: 95 في المائة
  • المواد الطفيفة التي تم تحديدها في دفعة 000 1: 950
  • عدم دقة التنبؤ: 85 في المائة
  • حالات الفشل المحتملة منعت: 8.5 في المائة
  • معدل تسوية الاستفسارات عن العملاء: 70 في المائة