AI即服務：使用無代碼/低代碼工具快速擴展機器學習概念驗證 | #BAS22

目錄

1. 介紹
2. 製作無程式碼的快速機器學習概念驗證 (POC)
3. 介紹雲端工具
4. 製作機器學習解決方案
5. Deloitte的資料科學家背景
6. AWS是我們的首要合作夥伴
7. KTM和品管挑戰
8. 製程的流程
9. 即時偵測焊點問題的重要性
10. 手動偵測的問題及成本
11. AWS機器學習服務介紹
12. 使用Amazon Recognition自動偵測焊點問題
13. 具有低程式碼的AI服務
14. 擴增資料集的重要性
15. 製作人工圖片增增加資料集大小
16. 測試資料集的效能
17. 該專案的迅速進行
18. 參考資料

無程式碼的快速機器學習概念驗證 (POC)：自動偵測焊點問題

近年來，機器學習在產業領域的應用日益普及。其中，自動偵測焊點問題是一個重要且具挑戰性的課題。在這篇文章中，將逐步介紹我們如何使用無程式碼的方式進行機器學習概念驗證，並使用Amazon Recognition進行焊點問題的自動偵測。

1. 介紹

嗨大家好！我很榮幸在這次的Arabic Data AI Summit上與大家分享我們進行的概念驗證專案。我們公司是AWS的高級合作夥伴，提供專業的雲端服務。在過去的一年中，我們與KTM這家知名的機車製造商合作，開展了一個關於焊點品管的概念驗證專案。在這個專案中，我們利用AWS的AI服務Amazon Recognition進行焊點問題的自動偵測。在接下來的20分鐘，我將為大家介紹這個概念驗證專案的內容。

2. 製作無程式碼的快速機器學習概念驗證 (POC)

在這個專案中，我們選用無程式碼的方式進行快速機器學習概念驗證 (POC)。這種方式非常適合初次嘗試的專案，因為不需要撰寫任何程式碼，並且可以在AWS的控制台上完成所有操作。

首先，我們需要收集有缺陷與沒有缺陷的焊點圖片。然後，將這些圖片上傳至Amazon Recognition，進行圖片標註。透過標註，我們可以告訴Amazon Recognition在圖片中的哪個位置有缺陷。接著，按下開始訓練按鈕，Amazon Recognition將根據我們提供的圖片和標註資訊，自動訓練出一個模型。

在經過一段時間的訓練後，我們可以評估這個模型的表現。如果表現不夠好，我們可以追加更多的圖片進行再訓練。透過這種無程式碼的方式，我們可以快速且輕鬆地嘗試不同的機器學習概念，並判斷是否值得進一步投入。

3. 介紹雲端工具

我們公司是AWS的高級合作夥伴，提供專業的雲端服務。作為AWS的合作夥伴，我們具備多項認證和能力，包括遷移合作夥伴、ESO認證和GDPR合規認證。這些能力讓我們能夠為客戶提供一站式的雲端解決方案。

我們的專案中使用了AWS的AI服務Amazon Recognition來處理焊點問題的自動偵測任務。Amazon Recognition是一個低程式碼的AI服務，意味著您不需要寫任何程式碼，只需透過AWS的控制台操作即可。對於剛開始進行機器學習的專案來說，這種低程式碼的方式非常適合，讓您可以輕鬆地進行快速概念驗證。

4. 製作機器學習解決方案

在我們與KTM合作的專案中，焦點是解決他們在製程中遇到的焊點問題。在製程中，焊接過程可能出現焊點飛濺的情況，這會對產品品質造成影響。目前，他們使用人工方式進行焊點檢測，但這既費時又費力。

我們進行了一個概念驗證，試圖利用機器學習和Amazon Recognition自動偵測焊點問題。這個專案的目標是在焊接後能夠快速且準確地偵測出所有的焊點問題，以便能夠及時進行處理。

5. Deloitte的資料科學家背景

在概念驗證專案中，我們借助了Deloitte的資料科學家的專業知識和經驗。Deloitte是全球領先的專業服務機構之一，擁有豐富的資料科學專案經驗。作為Deloitte的前資料科學家，我帶著我的專業知識和經驗參與了這個概念驗證專案，以確保其順利進行並取得最佳結果。

6. AWS是我們的首要合作夥伴

我們公司是AWS的高級合作夥伴，與AWS有著密切的合作關係。作為AWS的合作夥伴，我們擁有豐富的AWS專業知識和經驗，並通過AWS的多項認證。

在這個概念驗證專案中，我們選擇了使用AWS的機器學習服務Amazon Recognition來進行焊點問題的自動偵測。Amazon Recognition是AWS提供的一個強大的機器學習服務，可以幫助我們快速建立起自己的機器學習模型。

7. KTM和品管挑戰

KTM是一家知名的機車製造商，在其生產過程中遇到了焊點品管的挑戰。在機車的生產過程中，焊接是一個關鍵的步驟。如果焊接不到位或出現焊點問題，將對產品質量和性能產生負面影響。

目前，KTM使用的是手動方式進行焊點的檢測。但這種方式不僅費時費力，而且存在人為差異性。為了提高效率和品質，他們希望能夠引入自動化的焊點檢測解決方案。

8. 製程的流程

在機車的生產過程中，焊接是一個關鍵的步驟。簡單來說，焊接是將兩個金屬部件通過熱能熔接在一起，以實現強大和持久的連接。

在焊接過程中，可能會出現焊點飛濺的問題。焊點飛濺是指焊接過程中產生的金屬粒子或碎片飛濺到焊點周圍的情況。這些焊點飛濺可能會對產品質量和外觀造成負面影響。

目前，KTM使用的是手動方式進行焊點檢測。在焊接完成後，工人需要進行目視檢查，以確定焊點是否存在飛濺問題。如果發現焊點問題，則需要將焊點清理並進行再次處理。

然而，這種手動方式存在著一些問題。首先，手動檢測需要大量的人力資源，且速度較慢。其次，由於人為因素和視覺限制，手動檢測的準確性可能會有所不足。

9. 即時偵測焊點問題的重要性

焊點問題的即時偵測對於提高生產效率和品質非常重要。如果能在焊接後立即偵測到焊點問題，就可以及時進行處理，避免將有瑕疵的產品投入下一個製程階段。

目前，KTM使用的是手動方式進行焊點檢測。這種方式對人力資源有較高的要求並且速度較慢，且可能存在人為差異性。如果沒有能夠及時偵測到焊點問題，有瑕疵的產品可能會進入下一個製程階段，導致更大的成本與資源浪費。

10. 手動偵測的問題及成本

目前，KTM使用的是手動方式進行焊點檢測。這種方式需要大量的人力和時間，且存在著一定的風險和人為差異性。如果沒有能夠及時偵測到焊點問題，有瑕疵的產品可能會進入下一個製程階段，導致更大的成本與資源浪費。

此外，手動偵測還需要進行焊點清理和再次處理，這不僅增加了生產工時，還會導致產品交付的延遲。

11. AWS機器學習服務介紹

為了解決焊點品管的問題，我們使用了AWS提供的機器學習服務Amazon Recognition。Amazon Recognition是一個強大的機器學習服務，可以幫助我們快速建立起自己的機器學習模型。

使用Amazon Recognition，我們可以輕鬆地建立起一個自動偵測焊點問題的模型。我們只需上傳焊點圖片並標註焊點位置，Amazon Recognition就可以根據這些圖片和標註資訊自動訓練出一個模型。

使用Amazon Recognition的優勢是可以快速且準確地進行焊點問題的偵測。這樣一來，我們就可以及時發現並處理焊點問題，從而提高生產效率和品質。

12. 使用Amazon Recognition自動偵測焊點問題

在我們的概念驗證專案中，我們使用Amazon Recognition來自動偵測焊點問題。我們上傳了大量的焊點圖片並標註了焊點的位置。

通過Amazon Recognition的自動訓練功能，我們可以快速建立起一個自動偵測焊點問題的模型。這個模型可以根據我們提供的圖片和標註資訊進行訓練，並且可以在短時間內達到高效且準確的偵測效果。

在訓練過程中，我們還使用了數據擴增技術來增加我們的數據集大小。這樣可以改善模型的性能和準確性。

13. 具有低程式碼的AI服務

Amazon Recognition是一個具有低程式碼的AI服務，這意味著您可以在AWS的控制台上完成所有操作，而不需要撰寫任何程式碼。

使用Amazon Recognition，我們可以快速且輕鬆地建立起一個自動偵測焊點問題的模型。只需上傳焊點圖片並標註焊點位置，然後按下開始訓練按鈕即可。在短時間內，Amazon Recognition就可以根據我們提供的圖片和標註資訊自動訓練出一個模型。

使用具有低程式碼的AI服務，我們可以輕鬆地嘗試不同的機器學習概念，並快速得出結果。這對於公司來說非常重要，因為可以在投入大量資源之前先進行概念驗證，確定是否值得進一步投入。

14. 擴增資料集的重要性

在機器學習中，擴增資料集是一個非常重要的步驟。因為對於有效的機器學習模型來說，擁有大量且多樣化的數據是至關重要的。

在我們的概念驗證專案中，我們面臨著一個擁有有限資料集的問題。為了解決這個問題，我們使用了數據擴增技術，通過對已有的資料進行旋轉、剪裁、變色等操作，生成更多的訓練資料。

通過擴增資料集的方式，我們可以增加訓練資料的多樣性，提高模型的泛化能力。這在概念驗證專案中非常重要，因為我們只有有限的數據，需要透過擴增資料集的方式來提高模型的性能。

15. 製作人工圖片增增加資料集大小

在我們的概念驗證專案中，我們使用了人工圖片增增加資料集的大小。這個過程包括對已有的圖片進行旋轉、平移、裁剪和變色等操作，以生成更多的訓練資料。

通過製作人工圖片，我們可以增加資料集的大小，提高模型的性能和準確性。在概念驗證專案中，這一步驟非常關鍵，因為我們的資料集非常有限。

16. 測試資料集的效能

在概念驗證專案中，評估模型的效能非常重要。為了確保模型的穩定性和準確性，我們使用獨立的測試資料集來進行評估。

在我們的概念驗證專案中，我們使用了不同大小的測試資料集來評估模型的效能。我們評估了模型在不同情境下的表現，並對模型進行了進一步的優化。

17. 該專案的迅速進行

整個概念驗證專案持續了不到20天的時間，我們迅速而順利地完成了所有的工作。這得益於AWS提供的低程式碼的AI服務，以及我們團隊的專業知識和經驗。

在短短的時間內，我們完成了概念驗證專案的所有階段，包括資料收集、模型訓練和效能評估。透過AWS的低程式碼的AI服務，我們可以快速進行概念驗證，減少了開發和部署的時間和成本。

18. 參考資料

1. AWS官方網站
2. Amazon Recognition官方網站

重點摘要

• 使用無程式碼的快速機器學習概念驗證 (POC)可以快速評估和驗證機器學習解決方案的可行性。
• AWS的AI服務Amazon Recognition是一個強大的機器學習服務，可以幫助我們快速建立起自己的機器學習模型。
• 擴增資料集是提高機器學習模型性能的一個重要步驟，可以通過人工圖片增增加資料集大小。
• 在概念驗證專案中，使用低程式碼的方式可以快速評估機器學習解決方案的可行性，並節省開發時間和成本。

常見問題解答

問題：使用Amazon Recognition需要支付額外費用嗎？ 答：是的，Amazon Recognition是一個收費服務。具體的費用取決於使用的服務類型和使用量。

問題：如何確保Amazon Recognition的模型準確性？ 答：為了確保模型的準確性，我們需要提供大量且多樣化的訓練資料。同時，我們還需要使用獨立的測試資料集來評估模型的效能。

問題：AWS有其他相關的機器學習服務嗎？ 答：是的，AWS提供了多種機器學習服務，包括Amazon SageMaker、Amazon Comprehend和Amazon Rekognition等。每個服務都有不同的功能和用途，可以根據需求選擇適合的服務。

問題：可以使用其他雲端平台來進行快速機器學習概念驗證嗎？ 答：是的，其他雲端平台也提供了相似的機器學習服務，可以根據需要選擇適合的平台。

問題：如何確保機器學習的模型和訓練資料的私密性和安全性？ 答：AWS提供了多種安全機制來保護機器學習的模型和訓練資料的私密性和安全性。這包括資料加密、存取控制和權限管理等功能。

問題：您的公司可以提供其他機器學習解決方案嗎？ 答：是的，我們的公司可以提供各種機器學習解決方案，包括自然語言處理、圖像識別和預測分析等。我們有豐富的經驗和專業知識，可以根據客戶的需求提供定制化的解決方案。

問題：是否有其他相關資源可以參考？ 答：是的，我們公司提供了一系列相關的資源，包括市場研究報告、白皮書和工作坊等。這些資源可以幫助客戶更好地了解和應用機器學習技術。

參考資源

1. AWS官方網站
2. Amazon Recognition官方網站
3. 機器學習在製造業的應用市場研究報告
4. 機器學習在品管領域的應用白皮書
5. 機器學習概念驗證工作坊說明書