이 포스터는 라틴 아메리카에서 JMP의 광산 고객이 늘어나는 데 영감을 받아 만들어졌습니다.
현장에서 광물을 식별하는 것은 어려울 수 있으며, 전문 지식이 필요하지만 실수가 발생할 가능성도 높습니다. 기존의 방법은 수동 특징 추출 및 현미경 검사에 크게 의존하는데, 이는 노동 집약적이고 시간이 많이 소요되며 부정확할 수 있습니다. 이 포스터에서는 JMP Pro와 Torch Deep Learning Add-In을 활용하여 광물을 더욱 효과적으로 분류하는 혁신적인 접근 방식을 소개합니다. 이 방법을 통해 개발된 예측 모델은 카메라 및 기타 장비를 사용하는 광산 환경에 구현되어 현장에서 광물을 신속하게 분류할 수 있습니다.
광물 이미지가 포함된 폴더를 JMP로 가져오고 Torch Deep Learning Add-In을 적용하여 예측 모델을 구축합니다. 이 접근 방식은 수동 피처 추출 및 코딩의 필요성을 없애 광물 분류를 위한 더욱 간소화되고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 본 방법은 식별 프로세스를 간소화하고 정확도를 향상시켜, 전문 지식 없이도 더 많은 사람들이 접근할 수 있도록 합니다.
본 포스터에서는 기존 광물 식별 방법의 문제점을 살펴보고, 기존 방법의 단점을 강조합니다. 데이터 세트를 가져오고 전처리하는 단계와 딥러닝 모델 피팅 과정을 자세히 설명합니다. 마지막으로, 결과 분석을 통해 모델의 효과와 광업 부문에 대한 잠재적 이점을 제시합니다.
