Машинное обучение
Машинное обучение (ML) — это подход, при котором программа не описывается правилами вручную, а обучается на примерах: модель получает размеченные снимки с дрона и сама подбирает параметры, чтобы находить дефекты изоляторов, технику на площадке или зоны стресса посевов на новых данных.
Для бизнеса это означает, что типовую инженерную задачу — просмотреть тысячи снимков ЛЭП или кровли — можно автоматизировать, если накопить и разметить данные о своих объектах.
Что такое машинное обучение
Модель — функция с миллионами настраиваемых параметров (весов). Обучение — подбор весов так, чтобы на обучающем датасете ответы модели совпадали с разметкой. Проверка — измерение точности на данных, которых модель не видела. Для изображений применяют свёрточные и трансформерные нейросети, для телеметрии — градиентный бустинг и рекуррентные модели.
Как устроен цикл обучения для дрона
Цикл замкнутый: данные с облётов улучшают модель, модель улучшает данные следующих облётов.
- Сбор снимков с объектов заказчика при регулярных облётах
- Разметка отраслевыми специалистами: что считать дефектом
- Обучение модели на сервере, проверка на тестовой выборке
- Оптимизация и инференс на бортовом компьютере
- Разбор ошибок, дообучение на новых примерах
Где применяется
Энергетика — классификация дефектов изоляторов и арматуры. Нефтегаз — аномалии на трубопроводах и резервуарах. Строительство — учёт техники, контроль требований безопасности. Сельское хозяйство — болезни и стресс посевов по мультиспектральным снимкам. Навигация — оценка движения и глубины по камере для полёта без GPS.
Ограничения и нюансы
Модель хороша настолько, насколько хорош датасет: редкие дефекты, зимние условия, новая камера требуют дообучения. Нужны контроль качества и понятные метрики — доля найденных и доля ложных срабатываний. Обучение — на сервере, на борту — только выполнение готовой модели.
AI Captain выполняет обученные модели на борту — детекцию и классификацию техники и людей в рамке контроля безопасности — и в расширенном пакете позволяет подключать и дообучать собственные модели заказчика. Данные для обучения накапливаются в Командном центре по сериям облётов.
Продукты: AI Captain
Частые вопросы
Чем машинное обучение отличается от искусственного интеллекта?
ИИ — широкое понятие об автоматизации интеллектуальных задач; машинное обучение — конкретный метод, при котором модель учится на данных.
Сколько времени занимает обучить модель под свои дефекты?
Основное время уходит на сбор и разметку данных — недели; само дообучение готовой модели занимает часы.
Машинное обучение — обучение моделей на размеченных снимках с дрона для автоматического поиска дефектов, техники и аномалий. Качество результата определяют данные и разметка, а выполнение модели переносится на борт.
Связанные термины: Датасет, Inference (инференс), YOLO, Искусственный интеллект в дронах, Компьютерное зрение (машинное зрение)