Bạn có biết: Sự khác nhau giữa Deep Learning và Edge Learning?

1. Deep Learning – Được thiết kế cho các ứng dụng phức tạp

Deep Learning (Học sâu) mô phỏng cách các tế bào thần kinh trong não người tăng cường và làm suy yếu các kết nối để tạo ra sự hiểu biết về hình ảnh. Khi triển khai học sâu,mạng lưới thần kinh được xây dựng từ các tập hợp hình ảnh lớn của các đối tượng tương tự. Bằng cách sửa đổi các kết nối bên trong và giữa các lớp này mỗi khi nó tiếp xúc với một hình ảnh mới, deep learning học cách xác định các điểm bất thường và phát hiện các lỗi.

Có khả năng xử lý các tập hợp hình ảnh lớn và chi tiết, học sâu rất lý tưởng cho các ứng dụng phức tạp hoặc tùy biến cao. Các ứng dụng như vậy đòi hỏi sức mạnh tính toán tiên tiến và khả năng đào tạo mạnh mẽ khi chúng tạo ra sự thay đổi đáng kể. Để giải thích cho biến thể này và nắm bắt tất cả các kết quả tiềm năng, hàng trăm hoặc hàng nghìn hình ảnh phải được sử dụng để đào tạo. Công nghệ học sâu phân tích các tập hợp hình ảnh mạnh mẽ một cách nhanh chóng và hiệu quả, mang đến giải pháp hiệu quả để tự động hóa các tác vụ phức tạp.

2. Edge Learning – Được thiết kế để dễ sử dụng

Sức mạnh của AI có thể được áp dụng cho các vấn đề trong tự động hóa nhà máy bằng cách nhúng kiến thức về các yêu cầu của ứng dụng vào các kết nối mạng thần kinh ngay từ đầu. Quá trình đào tạo trước này loại bỏ rất nhiều công việc tính toán, đặc biệt khi được hỗ trợ bởi các công cụ thị giác máy truyền thống. Kết quả cuối cùng là Edge Learning.

Edge Learning có thể được đào tạo trong vài phút, chỉ sử dụng từ năm đến mười hình ảnh. So sánh điều này với các giải pháp dựa trên học tập sâu, có thể yêu cầu đào tạo hàng giờ đến hàng ngày, sử dụng hàng trăm đến hàng nghìn hình ảnh. Bằng cách hợp lý hóa việc triển khai, công nghệ edge learning cho phép các nhà sản xuất tăng tốc nhanh chóng, trong khi vẫn duy trì sự linh hoạt và có thể dễ dàng điều chỉnh theo các thay đổi.

3. Edge Learning so với Deep Learning: Tóm tắt nhanh

Sự khác biệt giữa Edge Learning và Deep Learning

Hãy nghe chuyên gia của Cognex, Reto Wyss, Phó Chủ tịch Công nghệ AI tại Cognex, chia sẻ về cách công nghệ Edge Learning đáp ứng nhu cầu tự động hóa mạnh mẽ nhưng đơn giản để triển khai:

“Khách hàng của chúng tôi luôn rất hào hứng khi cuối cùng cũng giải quyết được những nhiệm vụ nan giải trước đây. Tuy nhiên, chúng tôi cũng lắng nghe phản hồi của họ về nỗ lực lớn để triển khai một ứng dụng mới. Điểm khó khăn lớn nhất là cần nhiều hình ảnh được gắn nhãn để huấn luyện mô hình cũng như yêu cầu số lượng lớn tính toán. Về cơ bản, họ cần một máy tính lớn có GPU.