บทความ นี้ เสนอ วิธี การ ต่าง ๆ ที่ ใช้ ได้ จริง ซึ่ง มี การ ศึกษา และ คํานวณ ที่ เกี่ยว ข้อง กับ เรื่อง นี้
การกําหนดค่ารูปภาพในอุตสาหกรรม
เครือ ข่าย ประสาท แห่ง การ สร้าง ภาพ โดย เฉพาะ อย่าง ยิ่ง เครือ ข่าย ประสาท สัมฤ ทธิ ผล (CNN) ถูก ใช้ สําหรับ งาน ที่ เป็น ที่ ยอม รับ ของ ภาพ ใน การ ผลิต และ ควบคุม คุณภาพ.
ตัว อย่าง เช่น แบบ ซี เอ็น เอ็น สามารถ ทํา ให้ ความ แม่นยํา ของ การ ตรวจ พบ ข้อ บกพร่อง ของ ผิว ดิน ได้ ถึง 95%.
การซ่อมแซมก่อนกําหนด
Re re recore เครือข่ายประสาท (RNNs) และหน่วยความจําระยะสั้น (LSTM) เครือข่ายที่ใช้ทํานายความล้มเหลวของอุปกรณ์ พวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์
สมมุติ ว่า แบบ จําลอง แบบ แอล ส โต รม์ ทํานาย ความ ล้ม เหลว ด้วย ความ แม่นยํา 85%.
การจัดการบริการของลูกค้าอัตโนมัติ
พวก เขา จัด การ กับ การ สอบ ถาม, การ ขอ น้ํา, และ ปัญหา ที่ ซับ ซ้อน มาก ขึ้น.
ตัว อย่าง เช่น แช ตบอท ที่ มี ระบบ เครือข่าย ประสาท สามารถ แก้ ความ คล่อง ตัว ของ ลูก ค้า 70% ได้ โดย ไม่ ต้อง มี มนุษย์ เข้า แทรกแซง ปรับ ปรุง เวลา ตอบ รับ และ ลด ค่า ใช้ จ่าย ใน การ ดําเนิน งาน.
สรุป การ คํานวณ
- ความถูกต้องของข้อมูลการจดจําภาพ: 95%
- รายการ ที่ ถูก ระบุ ใน ชุด 1,000: 950 รายการ
- ความ ถูก ต้อง แม่นยํา ของ การ ทํานาย: 85%
- ความ ล้ม เหลว ที่ อาจ เกิด ขึ้น ได้: 8.5%
- อัตราการสืบค้นของลูกค้า:% 70%