Máy học là môn khoa học nhằm mục đích phát triển hầu như thuật toán và quy mô thống kê mà lại các hệ thống máy tính sử dụng để tiến hành các tác vụ phụ thuộc khuôn mẫu mã và suy luận mà lại không cần hướng dẫn cố thể. Các hệ thống máy tính áp dụng thuật toán thiết bị học để xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong quá khứ và khẳng định các khuôn chủng loại dữ liệu. Việc này chất nhận được chúng dự kiến kết quả đúng chuẩn hơn từ cùng một tập tài liệu đầu vào mang lại trước. Ví dụ: những nhà công nghệ dữ liệu hoàn toàn có thể đào tạo ra một ứng dụng y tế chẩn đoán ung thư từ hình ảnh chụp X-quang bằng cách lưu trữ hàng triệu ảnh quét và chẩn đoán tương ứng.
Bạn đang xem: Ưu điểm của việc sử dụng máy tính là gì
Máy học tập giúp những doanh nghiệp liên tưởng phát triển, tạo thành các loại thu nhập bắt đầu và giải quyết và xử lý những vấn đề mang tính thách thức. Dữ liệu là hễ lực liên quan tối đặc biệt đằng sau những quyết định của khách hàng nhưng theo truyền thống, các công ty sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn như bình luận của khách hàng hàng, nhân viên cấp dưới và bộ phận tài chính. Nghiên cứu của sản phẩm học giúp tự động hóa và buổi tối ưu hóa quy trình này. Bằng cách sử dụng ứng dụng phân tích cân nặng lớn dữ liệu ở tốc độ cao, những doanh nghiệp có thể đạt được công dụng nhanh hơn.
Ý tưởng bao gồm đằng sau technology máy học tập là mối quan hệ toán học tập sẵn bao gồm giữa ngẫu nhiên cách phối hợp dữ liệu đầu vào và kết quả nào. Quy mô máy học lừng chừng trước quan hệ này, nhưng hoàn toàn có thể dự đoán chúng nếu được cung cấp đủ tập dữ liệu. Điều này tức là tất cả các thuật toán đồ vật học hầu như được xây dựng dựa trên hàm toán học rất có thể chỉnh sửa. Cơ chế cốt lõi có thể được đọc như sau:
họ “đào tạo” thuật toán bằng phương pháp cho nó đầy đủ cách phối kết hợp dữ liệu đầu vào/kết trái (i,o) - (2,10), (5,19) với (9,31) Thuật toán giám sát và đo lường mối quan hệ nam nữ giữa đầu vào và công dụng là: o=3*i+4 Sau đó, bọn họ nhập tài liệu đầu vào là 7 và yêu cầu thuật toán dự đoán kết quả. Thuật toán có thể tự động xác định tác dụng là 25.Mặc dù đây là cách gọi cơ bản, vật dụng học triệu tập vào vẻ ngoài rằng toàn bộ các điểm tài liệu phức tạp hoàn toàn có thể được liên kết về khía cạnh toán học bởi vì các hệ thống máy tính, miễn sao những hệ thống này có đủ dữ liệu và năng suất điện toán nhằm xử lý dữ liệu đó. Vị vậy, độ đúng chuẩn của hiệu quả có mối đối sánh trực tiếp với cường độ tài liệu đầu vào.
Hãy cùng khám phá về vận dụng máy học tập trong một trong những ngành chính:
Sản xuất
Máy học rất có thể hỗ trợ gia hạn dự đoán, kiểm soát chất lượng và nghiên cứu thay đổi trong nghành sản xuất. Công nghệ máy học tập cũng giúp các công ty nâng cấp giải pháp hậu cần, bao hàm quản lý tài sản, chuỗi cung ứng và kho hàng. Ví dụ: gã khổng lồ3Mtrong ngành phân phối sử dụngmáy học tập để cách tân giấy nhám. Thuật toán sản phẩm công nghệ học giúp các nhà nghiên cứu và phân tích của 3M phân tích đông đảo thay đổi nhỏ về hình dạng, size và kim chỉ nan có thể cải thiện khả năng mài mòn và thời gian chịu đựng ra sao. Những lưu ý này đưa tin cho quá trình sản xuất.
Chăm sóc sức mạnh và công nghệ đời sống
Sự cải cách và phát triển như vũ bão của cảm ứng và thiết bị rất có thể đeo được đã tạo nên một lượng lớn dữ liệu về mức độ khỏe. Những chương trình vật dụng học phân tích tin tức này và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và điều trị trong thời gian thực. Các nhà phân tích máy học đang phát triển phương án phát hiện nay khối u ung thư và chẩn đoán những dịch về mắt, tác động đáng kể tới kết quả chăm sóc sức khỏe bé người. Ví dụ: Cambia Health Solutions thực hiện máy học để tự động hóa hóa và tùy chỉnh cách thức điều trị cho thiếu phụ mang thai.
Dịch vụ tài chính
Các dự án công trình máy học tập về tài thiết yếu giúp nâng cao khả năng phân tích rủi ro khủng hoảng và quy định. Technology máy học chất nhận được các nhà chi tiêu xác định cơ hội mới bằng cách phân tích diễn biến của thị phần chứng khoán, đánh giá các quỹ phòng hộ hoặc hiệu chỉnh danh mục tài chính. Cấp dưỡng đó, công nghệ máy học có thể giúp xác định các quý khách vay nợ có rủi ro khủng hoảng cao và giảm bớt dấu hiệu của hành động lừa đảo. Ví dụ: Nerd
Wallet, một công ty tài chủ yếu cá nhân, áp dụng máy học tập để đối chiếu các thành phầm tài bao gồm như thẻ tín dụng, ngân hàng và những khoản vay.
Bán lẻ
Ngành bán lẻ có thể thực hiện máy học tập để cải thiện dịch vụ khách hàng, làm chủ hàng tồn kho, bán hàng gia tăng và tiếp thị đa kênh. Ví dụ:Amazon Fulfillment (AFT)giảm được 40% túi tiền cơ sở hạ tầng bằng phương pháp sử dụng mô hình máy học để xác định hàng tồn kho đặt sai chỗ. Câu hỏi này góp họ triển khai lời hẹn của Amazon rằng một sản phẩm sẽ luôn có sẵn cho quý khách hàng và được giao đúng hẹn, tuy nhiên công ty phải xử lý hàng tỷ chuyến hàng trên thế giới mỗi năm.
Truyền thông cùng giải trí
Các doanh nghiệp giải trí tìm đến máy học tập để làm rõ hơn đối tượng người tiêu dùng mục tiêu của mình đồng thời cung cấp nội dung chân thực, được cá nhân hóa cùng theo nhu yếu của khách hàng hàng. Thuật toán máy học được triển khai sẽ giúp đỡ thiết kế trailer và những dạng lăng xê khác, từ bỏ đó lời khuyên nội dung được cá nhân hóa cho những người tiêu cần sử dụng và thậm chí còn là phù hợp hóa tiến trình sản xuất.
Ví dụ: Disney sử dụng technology máy học tập để tàng trữ thư viện nội dung đa phương tiện đi lại của mình. Những công thế máy học auto gắn thẻ, bộc lộ và sắp xếp nội dung đa phương tiện, cho phép biên kịch và họa sĩ diễn hoạt của Disney nhanh chóng tìm tìm và làm cho quen với những nhân đồ của Disney.
Tầm chú ý máy tính
Thị giác máy vi tính là một công nghệ tự động nhận biết và biểu đạt hình hình ảnh một cách đúng đắn và hiệu quả. Ngày nay, các hệ thống máy tính có thể truy cập nhiều hình hình ảnh và đoạn phim từ điện thoại cảm ứng thông minh, camera giao thông, hệ thống an toàn và những thiết bị khác. Ứng dụng thị giác máy tính sử dụng đồ vật học để giải pháp xử lý những tài liệu này một cách đúng đắn nhằm xác định đối tượng người sử dụng và dìm diện khuôn mặt, cũng giống như phân loại, đề xuất, thống kê giám sát và vạc hiện.
Ví dụ: Camp
Site là 1 trong những nền tảng phần mềm số 1 cho các trại hè. Những trại của họ tải lên hàng trăm hình ảnh hàng ngày nhằm kết nối cha mẹ với đòi hỏi trại của nhỏ họ. Việc tìm và đào bới kiếm hình ảnh của con cái tham gia trại đang trở thành một công việc tốn thời gian và gây khó tính đối với phụ vương mẹ. Camp
Site sử dụng máy học tập để tự động xác định hình ảnh và thông tin cho phụ huynh khi ảnh mới của con họ được thiết lập lên.
Các thuật toán rất có thể được phân các loại theo 4 biện pháp học tùy trực thuộc vào loại tài liệu đầu vào và hiệu quả kỳ vọng.
lắp thêm học có đo lường Máy học tập không có thống kê giám sát Máy học nửa đo lường và thống kê Máy học bức tốc1. Lắp thêm học tất cả giám sát
Các nhà kỹ thuật dữ liệu cung ứng cho thuật toán dữ liệu huấn luyện và đào tạo được thêm nhãn và xác minh để reviews mối tương quan. Tài liệu mẫu chỉ định cả đầu vào và công dụng của thuật toán. Ví dụ: Hình hình ảnh những chữ số viết tay được chú giải để đã cho thấy số khớp ứng với hình hình ảnh đó. Một hệ thống học bao gồm giám sát có thể nhận ra những cụm điểm hình ảnh vàhình dạng liên quan tới mỗi số, nếu như được hỗ trợ đủ ví dụ. Cuối cùng, khối hệ thống sẽ nhận ra các chữ số viết tay, có thể phân biệt giữa số 9 với 4hoặc 6và 8 một bí quyết đáng tin cậy.
Ưu điểm của học có đo lường và tính toán là tính đơn giản dễ dàng và thi công dễ dàng. Bí quyết học này rất hữu dụng khi dự đoán một trong những lượng tác dụng có giới hạn, phân loại dữ liệu hoặc phối hợp các tác dụng thu được từ bỏ 2 thuật toán lắp thêm học khác. Tuy nhiên, việc gắn nhãn hàng tập trung dữ liệu không tồn tại nhãn lại là thách thức. Hãy cùng khám phá kỹ hơn ngôn từ này:
thêm nhãn tài liệu là gì?Gắn nhãn dữ liệu là quá trình phân loại tài liệu đầu vào với cái giá trị kết quả được xác định tương ứng. Dữ liệu giảng dạy được gắn nhãn là bắt buộc so với cách học tất cả giám sát. Ví dụ: hàng triệu hình ảnh táo với chuối sẽ rất cần được gắn thẻ bằng từ “táo” hoặc “chuối.” Sau đó, ứng dụng máy học rất có thể sử dụng dữ liệu huấn luyện này nhằm đoán tên các loại hoa quả khi được cung cấp hình ảnh. Mặc dù nhiên, câu hỏi gắn nhãn mặt hàng triệu dữ liệu mới có thể là một trọng trách khó khăn và tốn những thời gian. Những dịch vụ tìm kiếm nguồn lực có sẵn từ chỗ đông người như Amazon Mechanical Turk có thể vượt qua giới hạn này của thuật toán học tập có tính toán ở một nấc độ làm sao đó. Những dịch vụ thương mại này hỗ trợ khả năng tiếp cận mối cung cấp lao động giá bèo rải rác khắp toàn cầu, giúp giảm sút thách thức trong việc thu thập dữ liệu.
2. Vật dụng học không tồn tại giám sát
Thuật toán học không có giám sát và đo lường được đào tạo và giảng dạy dựa trên dữ liệu không lắp nhãn. Các thuật toán này quét dữ liệu mới, cố kỉnh gắng thiết lập cấu hình kết nối có ý nghĩa sâu sắc giữa dữ liệu đầu vào và công dụng định sẵn. Chúng rất có thể phát hiện nay khuôn mẫu mã và phân các loại dữ liệu. Ví dụ: thuật toán không có giám sát có thể nhóm các nội dung bài viết từ nhiều trang tin tức khác nhau theo những mục phổ biến như thể thao, hình sự, v.v. Chúng hoàn toàn có thể dùng thủ tục xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thấu hiểu ý nghĩa sâu sắc và cảm hứng trong bài bác viết. Trong ngành chào bán lẻ, học không tồn tại giám sát hoàn toàn có thể tìm khuôn mẫu trong số đơn mua sắm chọn lựa của khách và cung cấp tác dụng phân tích dữ liệu, ví dụ như khách hàng có chức năng cao vẫn mua bánh mỳ nếu đã tải bơ.
Học không có đo lường và tính toán rất hữu ích trong bài toán phát hiện tại khuôn mẫu và sự bất thường, cũng như tự động nhóm tài liệu theo các hạng mục. Vày dữ liệu đào tạo không cần gắn nhãn yêu cầu việc thiết lập cấu hình học không giám sát và đo lường rất dễ dàng dàng. Những thuật toán này cũng có thể được sử dụng để làm sạch và xử lý dữ liệu nhằm tự động hóa dựng mô hình chuyên sâu hơn. Giới hạn của phương thức này là thuật toán chẳng thể đưa ra dự kiến chính xác. Cung cấp đó, phương pháp này cần yếu tự bóc tách biệt một số loại công dụng dữ liệu nắm thể.
3. Sản phẩm học nửa giám sát
Đúng như tên gọi của mình, cách thức này kết hợp cả học có giám sát và đo lường lẫn không có giám sát. Kỹ thuật này phụ thuộc vào một lượng nhỏ dữ liệu được gắn thêm nhãn và một lượng lớn tài liệu không gắn nhãn nhằm đào tạo những hệ thống. Đầu tiên, dữ liệu được thêm nhãn được thực hiện để đào tạo một trong những phần thuật toán sản phẩm học. Sau đó, thuật toán đã có đào tạo một phần sẽ từ bỏ mình gắn nhãn mang lại dữ liệu không được gắn nhãn. Quá trình này được điện thoại tư vấn là giả gắn nhãn. Tế bào hình tiếp đến được đào tạo và huấn luyện lại bằng hỗn thích hợp dữ liệu kết quả mà ko được lập trình rứa thể.
Ưu điểm của cách thức này là bạn không đề xuất một lượng lớn dữ liệu được đính thêm nhãn. Cách thức này rất hữu dụng khi thao tác làm việc với loại dữ liệu như các tài liệu dài với tốn quá nhiều thời gian để có người đọc với gắn nhãn.
4. Học tăng cường
Học tăng tốc là phương thức có quý giá thưởng được gắn thêm với các bước khác nhau mà thuật toán phải trải qua. Phương châm của quy mô là tích lũy nhiều điểm thưởng hết mức có thể và cuối cùng sẽ đạt được kim chỉ nam cuối. Hầu như các ứng dụng thực tế của học tăng tốc trong thập niên vừa qua nằm trong nghành nghề trò đùa điện tử. Những thuật toán học tăng tốc tiên tiến có được những kết quả tuyệt hảo trong những trò chơi truyền thống và hiện nay đại, thường xuyên có kết quả vượt xa kẻ địch con người của chúng.
Mặc dù phương thức này chuyển động tốt tuyệt nhất trong môi trường dữ liệu không chắc chắn là và phức tạp, nó hi hữu khi được thực hiện trong bối cảnh kinh doanh. Phương thức này không công dụng trong các tác vụ được khẳng định rõ và thiên kiến trong phòng phát triển bao gồm thể ảnh hưởng tới kết quả. Vì chưng nhà khoa học tài liệu là người xây đắp phần thưởng, họ rất có thể tác động tới kết quả.
Nếu công dụng của một hệ thống hoàn toàn có thể dự đoán được, khối hệ thống đó được coi là có tính tất định. Phần đông các ứng dụng phần mềm sẽ ý kiến một biện pháp có dự kiến với hành vi của người dùng, vậy nên bạn cũng có thể nói: “Nếu người dùng thao tác làm việc A, anh ta sẽ nhận được hiệu quả B.” tuy nhiên, thuật toán thứ học học tập hỏi trải qua việc quan gần kề và rút gớm nghiệm. Vày vậy, về bản chất, chúng mang tính chất xác suất. Câu trên giờ đưa thành: “Nếu tín đồ dùng thao tác A, bao gồm X% phần trăm việc B đã xảy ra.”
Trong máy học, tính vớ định là một trong chiến lược được sử dụng khi áp dụng các phương pháp học được trình bày ở trên. Bất kỳ phương pháp huấn luyện và giảng dạy nào dù là giám sát, ko có thống kê giám sát hay cách thức khác đều hoàn toàn có thể mang tính vớ định, tùy ở trong vào tác dụng mong mong của doanh nghiệp. Câu hỏi nghiên cứu, quyết định về truy vấn xuất dữ liệu, cấu tạo và tàng trữ sẽ đưa ra quyết định việc kế hoạch tất định hay không tất định sẽ tiến hành áp dụng.
Xem thêm: Sạc Iphone 7 Plus Sạc Báo Phụ Kiện Không Hỗ Trợ Trên Điện Thoại Iphone
Cách tiếp cận vớ định triệu tập vào độ chính xác và trọng lượng dữ liệu tích lũy được, vậy nên công dụng sẽ được ưu tiên so với tính không chắc chắn. Phương diện khác, quá trình không tất định (hay xác suất) có phong cách thiết kế để làm chủ yếu tố xác suất. Những công cụ bao gồm sẵn được tích hợp vào thuật toán lắp thêm học sẽ giúp định lượng, khẳng định và đo lường và tính toán tính không chắc hẳn rằng trong quá trình học cùng quan sát.
Deep learning là một mô hình kỹ thuật thứ học được xuất bản mô phỏng theo óc người. Thuật toán deep learning phân tích tài liệu bằng cấu tạo logic tựa như như xúc tích và ngắn gọn của bé người. Deep learning sử dụng các hệ thống thông minh được điện thoại tư vấn là mạng nơ-ron tự tạo để xử lý thông tin theo lớp. Dữ liệu đi tự lớp nguồn vào này, trải qua không ít lớp mạng nơ-ron ẩn “sâu” trước khi đến được lớp kết quả. Những lớp ẩn bổ sung hỗ trợ năng lực học thừa xa những quy mô máy học tập tiêu chuẩn.
Mạng nơ-ron nhân tạo là gì?
Các lớp deep learning là những nút mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) chuyển động giống như nơ-ron thần gớm của con người. Những nút có thể là sự phối hợp giữa phần cứng với phần mềm. Mỗi phần trong một thuật toán deep learning được sinh sản thành từ các nút ANN. Mỗi nút, hay nơ-ron nhân tạo, liên kết với một nút không giống và gồm số giá trị liên kết tương tự như số ngưỡng. Nút gửi đi số cực hiếm dưới dạng tài liệu đầu vào cho nút của lớp tiếp theo sau khi được kích hoạt. Nút chỉ được kích hoạt nếu kết quả của nó vượt trên giá trị ngưỡng được chỉ định. Trường hợp không, dữ liệu sẽ không còn được truyền đi.
Thị giác máy tính là gì?
Thị giác laptop là ứng dụng thực tế của deep learning. Tương tự như trí tuệ tự tạo giúp máy tính xách tay suy nghĩ, thị giác sản phẩm tính có thể chấp nhận được máy tính nhìn, quan gần kề và bội nghịch hồi. Xe xe hơi tự lái sử dụng thị giác máy tính xách tay để “đọc” các biển báo giao thông. Camera của xe xe hơi ghi lại hình ảnh biển báo. Sau đó, hình ảnh này được gửi trao thuật toán deep learning trong xe. Lớp ẩn thứ nhất phát hiện những cạnh, lớp tiếp theo phân biệt màu, trong khi lớp thứ ba xác định chi tiết chữ cái trên biển khơi báo. Thuật toán dự kiến rằng đại dương báo ghi STOP (DỪNG) và xe ô tô sẽ bội phản hồi bằng phương pháp kích hoạt cách thức phanh.
Máy học với deep learning có giống nhau không?
Deep learning là một lĩnh vực “con” của dòng sản phẩm học. Thuật toán deep learning rất có thể được coi như phiên bản tiến hóa phức tạp và phức tạp về phương diện toán học của thuật toán sản phẩm học.
Máy học cùng trí tuệ tự tạo có như thể nhau không?
Câu trả lời đơn giản dễ dàng là không. Mặc dù thuật ngữ đồ vật học với Trí tuệ nhân tạo (AI) hoàn toàn có thể được dùng sửa chữa cho nhau, chúng rất khác nhau. Trí tuệ tự tạo là thuật ngữ bao phủ cho những chiến lược cùng kỹ thuật khác biệt được áp dụng để đổi thay các bộ máy trở phải giống bạn hơn. AI bao hàm tất cả những thứ từ trợ lý sáng ý như Alexa cho robot hút bụi và xe xe hơi tự lái. Thiết bị học là một trong nhiều nhánh của trí thông minh nhân tạo. Mặc dù máy học tập là AI, không phải tất cả các vận động AI đều có thể được call là thiết bị học.
Máy học với khoa học dữ liệu có tương đương nhau không?
Không, thứ học với khoa học tài liệu không như thể nhau. Khoa học tài liệu là nghành nghề nghiên cứu thực hiện cách tiếp cận khoa học để trích xuất ý nghĩa và thông tin sâu sát từ dữ liệu. Những nhà khoa học tài liệu sử dụng một loạt các công cầm để so sánh dữ liệu, trong những số đó có thiết bị học. Các nhà khoa học dữ liệu nắm rõ bức tranh toàn cảnh xung quanh tài liệu như quy mô kinh doanh, miền và tích lũy dữ liệu, trong những khi máy học là quá trình điện toán chỉ xử lý tài liệu thô.
Hãy cùng tò mò những việc máy học hoàn toàn có thể và không thể làm được:
Ưu điểm của mô hình máy học:
hoàn toàn có thể xác định xu hướng và khuôn mẫu tài liệu mà con ngườicó thể bỏ qua. Có thể làm bài toán mà không đề xuất con người can thiệp sau thời điểm thiết lập. Ví dụ: lắp thêm học vào phần mềm an toàn mạng rất có thể liên tục tính toán và xác minh điểm phi lý trong lưu giữ lượng mạng nhưng mà không cần tài liệu đầu vào từ quản trị viên. Hiệu quả của sản phẩm công nghệ học gồm thể đúng đắn hơn theo thời gian. Rất có thể xử lý các định dạng tài liệu trong môi trường dữ liệu linh hoạt, trọng lượng lớn và phức tạp.Nhược điểm của mô hình máy học:
quá trình đào tạo ban đầu tốn kém và phải nhiều thời gian. Khó rất có thể triển khai nếu không có đủ dữ liệu. Là tiến trình nặng về năng lượng điện toán yêu thương cầu đầu tư chi tiêu lớn thuở đầu nếu hartware được thiết lập cấu hình ngay trong tổ chức. Diễn giải chính xác kết trái và loại bỏ tính không chắc chắn là mà không có chuyên gia hỗ trợ rất có thể là thử thách lớn.AWScung cấp cho máy học tập cho đa số nhà vạc triển, nhà khoa học tài liệu và người dùng doanh nghiệp.Dịch vụ Amazon Machine Learning cung cấp cơ sở hạ tầng gồm năng suất cao, máu kiệm chi phí và có thể mở rộng bài bản để thỏa mãn nhu cầu nhu mong của doanh nghiệp.
Mới bắt đầu?
Tìm hiểu vật dụng học với các thiết bị giáo dục đào tạo thực hành của shop chúng tôi như
AWS Deep
Racer,AWS Deep
Composervà
AWS Deep
Lens.
Đã gồm kho tàng trữ dữ liệu?
Sử dụng tính năng
Ghi nhãn dữ liệu trên Amazon Sage
Makercho các quy trình công việc gắn nhãn dữ liệu được tích thích hợp sẵn, hỗ trợ video, hình hình ảnh và văn bản.
Đã có khối hệ thống Máy học?
Sử dụng
Amazon Sage
Maker Clarifyđể phát hiện nay thiên loài kiến và
Trình gỡ lỗi của Amazon Sage
Makerđể đo lường và tối ưu hóa hiệu suất.
Muốn tiến hành deep learning?
Sử dụng tính năng
Đào tạo phân tán trên Amazon Sage
Makerđể tự động hóa đào tạo ra các mô hình học sâu độ lớn lớn.Đăng cam kết một thông tin tài khoản miễn phíđể ban đầu hành trình sản phẩm công nghệ học của chúng ta ngay hôm nay!
sản phẩm giải pháp thông tin cung ứng Đối tác reviews
188 laptop công nghiệp NISE3800E với NISE3900E xúc tiến trong vận dụng chuyên dụng
Máy tính công nghiệp lắp đặt lên trên các phương tiện...
Tích hợp sản phẩm công nghệ tính chuyên được dùng trong hệ thống đo lường trạm quạt thông gió làm việc hầm lò khai thác than
Hiện nay, các mỏ than hầm lò nghỉ ngơi Việt Nam...
Máy tính công nghiệp có quạt gồm thực sự lọc được hết những vết bụi với thiết kế Air
Filters?
Máy tính công nghiệp gồm quạt là thuật ngữ dùng...
Nền tảng và thương mại dịch vụ thông minh của hathanhmobile.com - Smart Signage - Smart City
Trình phát biển hiệu kỹ thuật số cung cấp các...
Nội dung chính
Máy tính công nghiệp với Máy tính thương mạiCấu tạo và kĩ năng của PC công nghiệpPC công nghiệp được thực thi ở đâu?Ứng dụng thực tiễn của PC công nghiệp
Ưu điểm của IPC cùng với PC thông thường
Máy tính công nghiệp với Máy tính mến mại
Hệ thống PC cấp công nghiệp hoặc PC nhúng có phong cách thiết kế để sử dụng trong các môi trường mà khối hệ thống PC cấp chi tiêu và sử dụng / thương mại không cân xứng với vận dụng - cho dù đó là năng suất tổng thể cần thiết hay thậm chí là là các điều kiện môi trường xung quanh. Hoàn toàn có thể có một số vì sao khác, đặc biệt là khi các yêu cầu rõ ràng là cần thiết cho:
Độ tin cậy; chuyển động 24/7 và kĩ năng mở rộngTuổi thọ của nguồn cung cấp cấpTản nhiệt hiệu quả được cung cấp thông qua thiết kế khối hệ thống tùy chỉnhHoạt cồn trong dải nhiệt nhiệt rộng; môi trường xung quanh khắc nghiệt nóng, lạnh, ẩmBảo vệ chống lại nguồn năng lượng điện kém hoặc sai trái địnhViệc setup vị trí trường đoản cú xa đang được cung cấp là khó khăn về khả năng duy trì và bảo dưỡngMáy tính công nghiệp được thiết kế với để cung cấp khả năng tái diễn của giải pháp và do đó là độ tin cậy thường được cung cấp trên thời hạn sử dụng lâu dài 3-5 năm với cùng 1 chương trình sửa chữa thay thế chạy sau bọn chúng khi hình dạng máy PC đạt đến thời hạn EOL). Một model khác sẽ tự động thay thế mô hình tương từ bỏ về footprint, cung cấp các tính năng tựa như với hiệu quả cải thiện thông qua những văn minh trong technology bộ xử lý, kết nối và các lựa lựa chọn ngoại vi như bộ nhớ hoặc bộ lưu trữ.
PC công nghiệp sử dụng các tập lệnh tinh vi về độ tin tưởng - chẳng hạn như x86 (Intel hoặc AMD) hoặc các tập lệnh rút gọn gàng (RISC) - chip xử lý ARM là một trong ví dụ điển hình.
Box PC, Panel PC...được sử dụng trong số ứng dụng siêng dụng
Cấu tạo thành và hào kiệt của PC công nghiệp
Tất cả những PC công nghiệp đều sở hữu chung một triết lý kiến tạo cơ bạn dạng là cung ứng một môi trường xung quanh được điều hành và kiểm soát cho những thiết bị điện tử được thiết lập để tồn tại trong những ứng dụng mà bọn chúng được giao trách nhiệm xử lý. Những thành phần năng lượng điện tử của chúng rất có thể đã được chọn lựa để có tác dụng chịu được nhiệt độ chuyển động cao hơn các thành phần thương mại dịch vụ điển hình. Sau đây hathanhmobile.com đã chỉ là một trong những tính năng tiêu biểu được tìm thấy trong PC công nghiệp:
Vỏ kim loạiCác nguyên tố hình thức nhỏ tuổi càng tốt để hỗ trợ cho kích thước nhỏ gọn.Một vỏ bọc bao hàm điều kiện nhằm gắn trong môi trường xung xung quanh nó (ví dụ: DIN rail, 19″ rack, VESA wall mount, panel mount, rear mount, giá bán treo phía sau)Các chiến thuật nhiệt độ vận động rộng - ví dụ, -40 mang lại 75°CCác cách thức làm mát thay thế như ko quạt (thụ động), ko khí cưỡng dâm (chủ động), chất lỏng cùng dẫn
Hỗ trợ và duy trì card mở rộng thông qua những giao diện như PCIe, mini PCI và M.2EMI Filter nâng cao
Tăng cường đảm bảo (bảo vệ kháng xâm nhập) như bụi, hơi ẩm, xịt nước áp lực đè nén cao hoặc ngâm nước trả toàn
Đầu nối MIL-SPEC hoặc MIL-MIL tròn kín
Nguồn điện cấp cao hơn
Quyền truy vấn có kiểm soát vào I/O thông qua việc sử dụng những nắp truy cập
Bao gồm bộ hẹn giờ đo lường và thống kê để cấu hình thiết lập lại hệ thống auto trong trường đúng theo khóa phần mềm
PC công nghiệp được thực hiện ở đâu?
Một vài tiêu chuẩn khác được liệt kê vào bảng dưới đây:
| Item | Máy tính công nghiệp | Máy tính tiêu dùng |
| Target thị phần hướng đến | Người dùng quy mô mập trong ngành / công ty / chủ yếu phủ | Chủ yếu để áp dụng cá nhân |
| Môi trường hoạt động | Môi trường làm việc bất lợi Thời gian làm việc dài (24/7) Nhiệt độ trong công ty và kế bên trời trở thành động, độ ẩm, độ rung sốc, nhiễu điện từ... | Môi trường thao tác làm việc ổn định Thời gian làm việc ngắn, vào nhà, nhiệt độ được kiểm soát |
| Ứng dụng | Liên quan cho an ninh, giám sát, sản xuất, truyền thông, y tế, giao thông vận tải vận tải, kiểm soát và điều hành công nghiệp. | Văn phòng, gia đình |
| Pre-use test | Dài (6 tháng - 2 năm) | Ngắn |
| Vòng đời | Dài hơn (3-7 năm) | Ngắn rộng (9 tháng ~2 năm) |
| Thông số kỹ thuật | Bán tiêu chuẩn hóa / thiết lập cấu hình (định cấu hình cấu hình thiết lập theo yêu thương cầu mong muốn của khách hàng hàng) | Tiêu chuẩn chỉnh hóa |
| Dịch vụ cung - cầu | Nhấn mạnh tay vào nguồn cung ứng dài hạn cùng dịch vụ cung cấp kỹ thuật sau phân phối hàng | Không có cung và cầu dài hạn / ít cung ứng kỹ thuật sau phân phối hàng |
Trọng tâm của yêu ước sản phẩm | Yêu cầu quality ổn định lâu dài; không theo đuổi xu hướng sớm nhất và tiên tiến nhất như cấp cho tiêu dùng. | Liên tục cập nhật xu hướng mới nhất và nhanh nhất với những chức năng. |
Nhu mong sản xuất | Sản xuất linh hoạt, số lượng nhỏ hơn | Tính kinh tế theo quy mô, sản xuất con số lớn |
| Thời gian dự trữ linh kiện | Dài | Ngắn |
| Sự trung thành với chủ của khách hàng | Cao | Thấp |
| Giá | Cao hơn | Thấp hơn |
| Mẫu sản phẩm ứng dụng | Một phần của cục bộ hệ thống ứng dụng | Sản phẩm cuối cùng |
