Как работает обучение нейросетей на промышленных задачах?

Обучение нейросетей на промышленных задачах включает несколько этапов: radiotochki.net

1. Обучение на исторических данных. radiotochki.net Нейросети предоставляют большие объёмы информации о прошлых операциях. radiotochki.net Чем больше данных (и успешных, и неудачных), тем «умнее» она становится. radiotochki.net
2. Анализ текущей задачи. radiotochki.net Перед началом работы система получает информацию о новой детали: её 3D-модель, материал, выбранный инструмент, требования к качеству. radiotochki.net
3. Прогнозирование и выдача рекомендаций. radiotochki.net На основе своих «знаний» и данных о новой задаче нейросеть рассчитывает оптимальные режимы для каждого участка траектории инструмента. radiotochki.net

Эффективность нейросети напрямую зависит от качества и полноты данных, на которых она обучается и работает. radiotochki.net Чем лучше данные, тем точнее прогнозы. radiotochki.net

Обучение нейросети может быть проведено с учителем (supervised learning), когда модель обучается на размеченных данных, или без учителя (unsupervised learning), когда модель самостоятельно выявляет закономерности в данных. spravochnick.ru

Обучение нейронных сетей — сложный и наукоёмкий процесс. scienceforum.ru Для многих архитектур разработаны специальные алгоритмы обучения, которые позволяют настроить веса сети определённым образом. cyberleninka.ru Наиболее популярный из этих алгоритмов — метод обратного распространения ошибки (Error Back Propagation). cyberleninka.ru