Serie DEEP, Teil 4
Im Prozess führt DEEP Regie
Die vorherigen drei Teile unserer Serie sind auf die Technologien »unter der Motorhaube« von DEEP, der Machine-Learning-Toolkette des Fraunhofer IKS, eingegangen. Hier nun folgt mit den Prozessschritten des DEEP-Verfahrens der Blick auf das »große Ganze« – wie man DEEP einsetzen kann, um die Probleme beim Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) für zukünftige flexible Qualitätsinspektion in den Griff zu bekommen.
