엣지러닝 vs. 딥러닝 공장에 적합한 AI 경로 선택하기

주요 요점

머신 비전에서 딥러닝과 엣지러닝의 뚜렷한 장점과 사용 사례를 가지고 있습니다. 최고의 접근 방식은 특정 자동화 요구 사항에 맞는 접근 방식입니다.

엣지러닝: 배포가 빠르며 훈련에 5~10개의 이미지만 필요합니다. 과도한 계산 요구 없이 빠르고 적응 가능한 자동화에 이상적입니다.
딥러닝: 대규모 데이터 세트와 고급 신경망으로 복잡한 애플리케이션을 처리하며, 변동성이 큰 분야에 적합합니다.
비교: 엣지러닝은 단순성과 속도를 우선시하는 반면, 딥러닝은 강력한 컴퓨팅 성능으로 복잡한 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.

엣지러닝과 딥러닝은 모두 제조 및 물류 작업 전반에 걸쳐 다양한 애플리케이션을 자동화하는 데 사용할 수 있는 AI 기반 기술입니다. 그러나 이 두 가지 기술 간에는 중요한 차이점이 있으며 각각 고유한 특성이 있습니다.

딥러닝 - 복잡한 적용 분야를 위해 설계됨

딥러닝은 인간의 두뇌에서 뉴런이 연결을 강화하고 약화시켜 이미지를 이해하는 방법을 시뮬레이션합니다. 딥러닝을 배포할 때 신경망은 유사한 객체의 대규모 이미지 세트를 기반으로 구축됩니다. 딥러닝은 새로운 이미지에 노출될 때마다 이러한 레이어 내의 연결과 레이어 사이의 연결을 수정하여 이상 징후를 식별하고 결함을 감지하는 방법을 학습합니다.

대용량의 세부 이미지 세트를 처리할 수 있는 딥러닝은 복잡하거나 세심한 수준으로 맞춤 설정된 애플리케이션에 이상적입니다. 이러한 애플리케이션은 상당한 변형을 유입시키므로 고급 컴퓨팅 성능과 강력한 훈련 기능이 필요합니다. 이러한 변형을 고려하고 모든 잠재적 결과를 수집하려면 수백 또는 수천 개에 달하는 이미지를 훈련에 사용해야 합니다. 딥러닝은 방대한 이미지 세트를 빠르고 효율적으로 분석하여 정교한 작업을 자동화하는 효과적인 솔루션을 제공합니다.

엣지러닝 - 사용 편의성을 위해 설계됨

애플리케이션 요구 사항에 대한 지식을 처음부터 신경망 연결에 포함함으로써 AI의 성능을 공장 자동화의 문제에 적용할 수 있습니다. 특히 기존 머신 비전 툴의 서포트가 있을 경우 이 사전 훈련이 많은 계산 부하를 제거합니다. 최종 결과는 엣지러닝입니다.

엣지러닝은 몇 분 안에 5~10개의 이미지만 사용하여 훈련시킬 수 있습니다. 이를 수백에서 수천 개의 이미지를 사용하여 수 시간에서 수 일 간의 훈련이 필요할 수 있는 딥러닝 기반 솔루션과 비교해 보십시오. 엣지러닝은 배포를 간소화함으로써 제조업체가 빠르게 전환하는 동시에 민첩하게 변경 사항을 쉽게 조정할 수 있도록 지원합니다.