¿En qué se diferencia de las soluciones que tienen una única red neuronal?

Una única red neuronal podrá hacer predicciones aproximadas.
Por otro lado, una red neuronal multicapa realizará predicciones precisas y cada vez más optimizadas.

Identificar impurezas y defectos con aprendizaje profundo

Las impurezas o defectos que pueden identificarse con el ojo humano son difíciles de definir mediante algoritmos tradicionales.
¡Sin embargo, la plataforma de aprendizaje profundo de nuestras clasificadoras también resuelve este problema!

El aprendizaje profundo de Meyer se basa en una gran base de datos de muestras.
Inmediatamente será posible calibrar detalles complejos como:

• color;
• forma;
• texturas;
• etc.

¡Esto será sólo el comienzo!
En función de las necesidades del cliente, nuestra tecnología podrá aprender construyendo e iterando (repitiendo) modelos de selección cada vez más precisos.

Con el aprendizaje independiente se logra un análisis, identificación y selección precisos de materiales, satisfaciendo las necesidades de selección del cliente.