9、机器学习与语义技术在工业领域的应用

机器学习与语义技术在工业领域的应用

1. 机器学习在工业 4.0 中的应用

1.1 自编码器原理及应用

自编码器是一种用于数据压缩的机器学习模型。在自编码器中，(b) 代表偏置，向量 (W) 代表权重。L2 损失函数 (L) 通过公式 (L = ||x - \hat{x}||^2) 计算，该计算在每个训练周期结束时进行。计算出损失后，如同人工神经网络（ANN）一样，误差会进行反向传播，权重也会相应调整。

自编码器不仅可以用于数据压缩（数据在隐藏层被压缩），还能用于初始化有监督分类模型，此时解码器会被分类器替代。分类器可以接收提取的缩小特征向量 (Z)，仅基于 (Z) 进行准确分类。自编码器在工业的多个部门都有应用。

1.2 ANN 和 CNN 的实际应用

人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）的结合在实际中有广泛应用，许多行业为了提高效率和产品质量而采用这些技术。近年来，汽车行业在制造自动驾驶汽车时采用了 ANN 和 CNN 等机器学习技术。例如，领先的汽车企业特斯拉在其基于云的系统中应用了这些技术，帮助汽车根据不同情况进行驾驶和决策。

1.3 工业 4.0 与机器学习的影响

工业 4.0 时代已经改变了工业的过去格局，借助各种先进技术和机器学习技术，工业变得更加高效和定制化。机器学习通过各种技术和算法使工业更加自主。数字化和技术进步的影响将使生活更加简单和友好，这些发展为工业部门提供了快速扩张的机会。数字商业模式正在扩展现有的产品和服务，以确保工业的未来增长和发展。

1.4 未来展望

研究领域已经引入了“工业 5.0”的概念，随着先进技