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Analyse des sprays

L'apprentissage machine pour l'analyse des sprays


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Août 20



L'apprentissage machine 101 : Qu'est-ce que c'est ?

Réfléchissez à la façon dont vous utilisez votre ordinateur en ce moment. Vous êtes probablement en ligne, vous avez peut-être un programme Microsoft Office ouvert, vous avez peut-être envoyé un courriel aujourd'hui. Les ordinateurs exécutent ces fonctions et des centaines d'autres à chaque fois qu'ils sont allumés, et ils le font en utilisant des principes de fonctionnement appelés algorithmes.

Les algorithmes sont des instructions claires et bien conçues qui indiquent à l'ordinateur comment effectuer une tâche. Traditionnellement, ces algorithmes sont écrits et développés par des programmeurs ou des codeurs humains. Cependant, l'apprentissage machine est un concept révolutionnaire dans lequel les codeurs apprennent aux ordinateurs à se programmer eux-mêmes. Cela permet aux ordinateurs de prendre des données, puis d'en tirer des leçons, de les améliorer et d'agir en fonction de ces données sans être explicitement programmés pour le faire.

Pourquoi appliquer l'apprentissage machine ?

Le processus de développement des algorithmes est un goulot d'étranglement dans la programmation car la puissance de programmation de l'homme est limitée. Les ordinateurs, cependant, ont de puissantes capacités de reconnaissance de formes, ce qui leur permet d'explorer les données et de créer leurs propres algorithmes beaucoup plus rapidement qu'un humain ne peut le faire.

C'est là qu'intervient l'apprentissage machine. L'apprentissage machine donne aux ordinateurs la possibilité de créer des algorithmes et des programmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions à partir de données.

Comment nous utilisons les données et l'apprentissage machine pour l'analyse des aérosols

Les données que nous introduisons dans ces parcours d'apprentissage machine sont importantes et sont appelées source de données. La qualité, la fréquence et la durée de la source de données ont autant à voir avec le succès d'un projet d'apprentissage machine qu'avec les algorithmes eux-mêmes. Par conséquent, il est essentiel d'identifier les données en corrélation avec la variable que nous voulons prédire ou le programme que nous voulons créer. Alors, quelle est exactement la variable que nous voulons prédire ? Dans les services d'analyse et de recherche sur les pulvérisations, les tests de taille de goutte représentent près d'un tiers de nos services de test. Pouvons-nous donc créer un programme d'apprentissage automatique qui prédit ou estime la taille des gouttes ?

En une réponse simple - oui. Nous avons identifié un outil logiciel utile pour nous aider à décider quels algorithmes et donc quelles sources de données répondent à nos besoins. C'est le défi majeur de tout projet d'apprentissage machine : identifier les points de données saillants à exploiter et obtenir ensuite le plus de données possible. Les programmes d'apprentissage machine fonctionnent mieux avec beaucoup, beaucoup... et beaucoup de données de qualité. L'enseignement et le perfectionnement de ces points de données aideront nos programmes à apprendre et à créer des résultats plus précis et plus justes.

Spray Analysis Software

Ce n'est que le début. L'apprentissage machine ouvre de nombreuses possibilités pour tout, de la prédiction des buses de pulvérisation à l'optimisation et au dépannage des systèmes, en passant par l'intelligence artificielle.

Quel sera l'impact de l'apprentissage machine sur vos opérations quotidiennes ? Comment prévoyez-vous de tirer parti de l'apprentissage machine aujourd'hui ? Si vous souhaitez discuter de ce sujet plus en profondeur, veuillez nous contacter ou me contacter directement via LinkedIn.