Conclusiones clave
Existen ventajas distintivas y casos de uso del Edge Learning frente al Deep Learning en la visión artificial. La mejor estrategia será la que se adapte a sus necesidades específicas de automatización.
- Edge Learning: Rápido de implementar, que requiere solo de 5 a 10 imágenes para el entrenamiento. Ideal para automatización rápida y adaptable sin grandes necesidades computacionales.
- Deep Learning: Maneja tareas complejas con grandes conjuntos de datos, usando redes neuronales avanzadas para aplicaciones de alta variación.
- Comparación: El Edge Learning prioriza la simplicidad y la velocidad, mientras que el Deep Learning se centra en abordar desafíos complejos con un poder computacional robusto.
El Edge Learning y el Deep Learning son tecnologías basadas en IA que se pueden utilizar para automatizar una variedad de aplicaciones en las operaciones de fabricación y logística. Sin embargo, hay diferencias importantes entre estas dos tecnologías y cada una posee características exclusivas.
El Deep Learning está diseñado para aplicaciones complejas
Deep Learning simula la manera en que las neuronas del cerebro humano fortalecen y debilitan conexiones para generar una comprensión de las imágenes. Al implementar el Deep Learning, las redes neuronales se construyen a partir de grandes conjuntos de imágenes de objetos similares. Modificando las conexiones dentro de estas capas y entre ellas, cada vez que se expone a una nueva imagen, Deep Learning aprende a identificar anomalías y a detectar defectos.
Capaz de procesar conjuntos de imágenes grandes y detallados, el Deep Learning es ideal para aplicaciones altamente personalizadas o complejas. Dado que tales aplicaciones presentan importantes variaciones, es necesario que cuenten con un poder computacional avanzado y capacidades de entrenamiento sólidas. A fin de tomar en cuenta estas variaciones y captar todos los escenarios posibles, deben utilizarse conjuntos de cientos o miles de imágenes para el entrenamiento. El Deep Learning analiza conjuntos robustos de imágenes con rapidez y eficiencia, ofreciendo una solución eficaz para la automatización de tareas complejas.
Edge Learning - Diseñado para ofrecer facilidad de uso
El poder de la IA puede aplicarse a problemas de automatización industrial integrando desde el comienzo el conocimiento sobre requerimientos de aplicación en las conexiones de la red neuronal. Este entrenamiento previo disminuye significativamente las cargas computacionales, en particular cuando se respalda con herramientas tradicionales de visión artificial. El resultado final es el Edge Learning.
Las herramientas de Edge Learning pueden entrenarse en minutos, utilizando tan solo entre cinco a diez imágenes. Compare esto con las soluciones de Deep Learning, que pueden requerir horas o días de capacitación usando cientos o miles de imágenes. Al optimizar la implementación, Edge Learning permite a los fabricantes avanzar la producción rápidamente sin dejar de ser ágiles y con capacidad de adaptarse con facilidad a los cambios que surjan.
Edge learning frente a Deep Learning: un resumen rápido
Escuche a nuestro experto en la materia, Reto Wyss, vicepresidente de Tecnología de IA en Cognex, hablar sobre cómo el Edge Learning satisface la demanda de automatización poderosa, pero fácil de implementar.