15 Mar Machine Learning คืออะไร?
นั่นแสดงว่า ต้องทำการทดสอบ model นั่นเอง ด้วยข้อมูลที่ไม่ได้นำมาสร้าง model และข้อมูลนอกช่วงเวลา จะเห็นได้ว่า Model นั้นคือสิ่งที่สำคัญมาก ๆ สำหรับการแก้ไขปัญหา ด้วย Machine Learning แต่สิ่งที่สำคัญกว่า คือ การตั้งคำถาม และ กำหนดปัญหาที่ถูกต้อง ไม่เช่นนั้น ต่อให้ใช้วิธีการ และ algorithm จนได้ model ที่ดีเพียงใดก็ไร้ค่า ถ้าสร้างมาจาก คำถาม และ ปัญหาที่ผิด สุดท้ายแล้ว คุณคิดว่า Machine Learning คืออะไร? Article by Somkiat Puisungnoen To be Craftmanship
เนื่องจากหัวตัดพลาสมาผลิต" กรวย" ที่ร้อนและมีการแปลเป็นภาษาท้องถิ่นอย่างมากสำหรับการตัดพวกมันมีประโยชน์มากสำหรับการตัดและแผ่นเชื่อมในรูปทรงโค้งหรือมุม Mild steel cutting with Flash 101.
เครื่องกลึง CNC ที่ออกแบบมาเพื่อการใช้งานที่หลากหลาย เครื่องกัด CNC แนวตั้งที่มีความละเอียด เที่ยงตรง แม่นยำสูง เหมาะสำหรับงานหลากหลายอุตสาหกรรม เครื่องกัด CNC แนวนอนที่มีประสิทธิภาพในการกัดอย่างทรงพลังด้วยขนาดโต๊ะงานตั้งแต่ 400-1250 มม. เครื่องกัด CNC แนวตั้งชนิด 5 แกนที่สามารถกัดชิ้นงานหลาย ผิวหน้าเพื่อให้ได้ชิ้นงานที่มีคุณภาพ เครื่องจักร CNC เอนกประสงค์ (multi-tasking) ที่ถูกออกแบบมา เพื่อทำชิ้นงานได้อย่างสมบูรณ์แบบในเครื่องเดียว การผสมผสานเทคโนโลยีการเติมเนื้อโลหะแบบ 3D กับเครื่องจักร CNC ที่ทำงานได้หลากหลายหน้าที่ เครื่องเลเซอร์ที่ออกแบบโดยคำนึงถึงสิ่งแวดล้อม เพื่อให้เหมาะสมกับงานตัดที่มีความละเอียดสูง
ว่าแต่ Machine Learning มันจะเรียนรู้ คิดได้เอง และ แก้ไขปัญหาให้เราได้อย่างไรล่ะ? มีขั้นตอนการเรียนรู้เพื่อสร้าง model ของปัญหา ดังนี้ Feature extraction ข้อมูลที่จะใช้ในการสร้าง model สำหรับปัญหาที่ต้องการ Regularization ทำการให้น้ำหนักและความสำคัญของข้อมูลที่จะใช้ในการสร้าง model Cross-validation ทำการตรวจสอบความถูกต้อง model มาดูรายละเอียดกันหน่อย 1. Feature Extraction เป็นกระบวนการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบ ที่สามารถนำไปใช้งานได้ใน Machine Learning เช่นแปลงจากข้อมูล text และ image ไปอยู่ในรูปแบบชุดของตัวเลข วิธีการนี้จะช่วยลดขนาดข้อมูลที่ต้องประมวลผลลงไปอีกด้วย ซึ่งนั่นคือ การลด resource ที่ต้องใช้การประมวลผล เป็นสิ่งสำคัญมาก ๆ ในโลกของ Big Data 2. Regularization เมื่อเราทำการ extract feature ออกมาได้แล้ว จากนั้นเราต้องพิจารณาว่า อะไรคือสิ่งที่สำคัญต่อปัญหา อะไรคือสิ่งที่ไม่สำคัญ เช่น noise แต่บางครั้ง noise ก็มีความสำคัญนะ เป้าหมายของ Regularization คือ จัดการกับความซับซ้อนของ model นั่นคือ ลดข้อมูลที่ไม่จำเป็นออกไป เพื่อทำให้ได้ model ที่เรียบง่าย 3. Cross-validation เมื่อเราทำการสร้าง model ออกมาแล้ว เราต้องทำให้มั่นใจว่า model เหล่านั้นมัน ทำนาย ได้อย่างดีนะ!!
Recycling of waste | รีไซเคิลเศษเหลือทิ้ง การรีไซเคิลขยะเป็นวิธีปฏิบัติที่ได้รับการยอมรับเป็นอย่างดีในอุตสาหกรรมโลหะการ เศษโลหะและของเสียจากการผลิตอื่น ๆ จะถูกรวบรวมโดยบริษัทผู้ผลิตเองหรือโดยบริษัทผู้เชี่ยวชาญด้านการรีไซเคิลและส่งกลับสู่กระบวนการสกัดโลหะดิบต่อไป Knienieder กล่าวว่า นี่เป็นกระบวนการที่สำคัญและเป็นเรื่องธรรมดา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของโลหะมีค่าที่มีโคบอลต์และทังสเตนผสมอยู่ เช่นที่ Emuge ใช้ในการผลิตเครื่องมือ Sustainability has to move from a niche topic to be the central focus. (Source: Tobias Weinhold (Unsplash)) 6. Less lubrication | ลดใช้สารหล่อลื่น แนวโน้มความยั่งยืนอื่นในอุตสาหกรรมโลหะ: แทนที่จะใช้สารหล่อเย็นและสารหล่อลื่นอื่น ๆ ในปริมาณมากๆ ผู้คนกลับหันมาใช้สารหล่อลื่นในปริมาณน้อยลงเรื่อย ๆ เพราะยิ่งประหยัดน้ำมันแม้เพียงหนึ่งหยดในการขึ้นรูปชิ้นงานหรือการตัดเฉือนโลหะได้เท่ามากไหร่ก็ยิ่งประหยัดทรัพยากรได้มากขึ้น เทคโนโลยีนี้ได้ถูกนำไปใช้ในการผลิตแบบซีรีย์ในอุตสาหกรรมยานยนต์โดยเฉพาะ Knienieder กล่าวว่า มันเป็นหน้าที่ของผู้ผลิตเครื่องมือในการตระเตรียมเครื่องไม้เครื่องมือเพิ่มมากขึ้นสำหรับการใช้งานประเภทนี้ 7.
สอ เสถบุตร ความหมายของ machine tool จากพจนานุกรมเล่มอื่นๆ Tweets by andrewbiggs
-180 มม. สำหรับการตัดแบบแห้งและ 120 มม. สำหรับการตัดใต้น้ำ ได้ kerf ที่กว้างขึ้นเพียงเล็กน้อย การใช้พลังงานค่อนข้างสูง เลเซอร์ให้คุณภาพการตัดที่ดีกว่า มีราคาแพงกว่าระบบการตัดด้วย oxyacetylene เสียงรบกวนสูงในการตัดแบบแห้ง ติดตามอ่านตอนที่ 2 ทำความรู้จัก Plasma cutting ข้อเด่น ข้อดี ข้อเสีย (ตอนที่ 2) Sivadee "The most technologically efficient machine that man has ever invented is the book" – Northrop Frye
Sitemap | fromcoldtogold.com, 2024