머신러닝 더 알아보기
머신러닝을 엔지니어링에 적용하면 더 빠른 유한 요소(FE) 모델 구축부터 제조 프로세스 최적화, 물리학 기반 시뮬레이션의 더 정확한 결과까지 다양한 응용 프로그램을 지원하는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 이 기술 컬렉션을 통합하는 것은 엔지니어링 분야에서 비교적 새로운 일이지만 알테어는 제품 디자이너와 엔지니어 모두가 목표를 달성할 수 있도록 이 분야에서 발전했습니다.
인공지능, 머신러닝 및 제품 디자인
머신러닝은 기업이 자동으로 전력선 손상을 감지하고, 온라인으로 제품을 구매하기에 가장 좋은 시기를 예측하고, 효과적인 사기 감지 시스템을 구축하는 데 도움이 되어 우리 삶의 안전과 편의성을 추가합니다. 대부분의 사람들은 머신러닝을 인공 지능과 연관 짓습니다. 하지만 차이점은 무엇일까요?
다양한 유형의 머신러닝
머신러닝의 세계에는 지도 학습 및 비지도 학습 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있는 여러 기술과 모델이 있습니다. 이러한 방법론들을 활용하여 다양한 응용 프로그램을 탐색하고 최적화하여 더 빠른 워크플로우, 최적화된 설계 및 더 정확한 예측을 제공할 수 있습니다.
분류 및 회귀
지도 학습을 추가로 탐색하여 제품 설계자는 사용 가능한 데이터와 당면한 문제에 따라 분류 또는 회귀 기술을 선택할 수 있습니다. 머신 러닝을 레이블이 지정된 데이터 세트에 적용하거나 데이터를 특성화하기 위한 일반적인 수학 함수를 생성할 수 있는지 알아보십시오.
클러스터링 및 이상 탐지
머신러닝은 사람의 감독 없이도 작동하여 데이터 세트에서 패턴이나 이상 값을 식별할 수 있습니다. 엔지니어가 제품 설계를 개선하기 위해 클러스터링 및 이상 탐지를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보십시오.
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한국알테어
