• 在自动化控制系统中集成机器学习会面临哪些挑战?

    2020-01-02 16:15:27

    在考虑这个问题前,需要先解释一下机器学习的工作原理?;餮按邮褂孟钟惺萁醒盗返姆遣问P涂?。训练数据被送入到未经训练或经过部分训练的模型中,然后通过计算来确定是否与期望的结果有偏差。根据设定的数学规则更改模型的参数可以最大限度地减少误差?;餮爸械难盗饭滔嗟庇谝桓鑫蟛钭钚』?,因此在设置模型参数时,会让模型能够尽可能准确地复制训练数据?;∧P鸵材芄辉げ馕窗ㄔ谘盗肥葜械氖淙胧?,也就是说,模型可以泛化?;餮暗募记稍谟谘≡褡愎桓丛拥换峁蟮哪P?,模型仅使用少量训练数据就能够在整个相关输入数据范围内实现良好的概况。 

    EtherCAT
    将机器学习集成到自动化控制系统中所面临的关键技术挑战有如下几点: 

    – 数据科学家必须能够访问开放式接口(例如对于数据采集、训练和部署),以确??绮煌蚣艿幕ゲ僮餍?/span>
    – 机器学习必须足够简单,无需专业知识即可使用:换句话说,解决方案必须能够与现有的软件架构整合
    – 很多机器学习方法实质上并不精确,应该区别对待。对于不适合的解决方案,必须对其进行修改或直接放弃。这样可以保证用户训练好的算法是可靠的
    – 所应用的训练方法需要相当稳健,即使在有少量噪声数据的情况下仍然能够运行

    – 透明度和可展示性对很多企业来说都至关重要。他们的要求越复杂,正确理解所使用的算法就越重要。在这个领域,科研活动还有很长的一段路要走 

    若要将机器学习与实时自动化控制系统成功整合在一起,需要满足上述所有要求。


    原文出自:https://www.beckhoff.com.cn/cn/article/2019/20190905.htm

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