Tobulėjant technologijoms, dirbtinis intelektas (AI) tapo įprasta mūsų gyvenimo dalimi. Nuo virtualių asistentų iki autonominių transporto priemonių AI naudojamas įvairiose pramonės šakose ir įvairiose programose.
Dirbtinio intelekto augimas ypač įspūdingas tam tikrose srityse, įskaitant kompiuterinį regėjimą. Tai leidžia mašinoms žiūrėti objektus panašiai kaip žmonės, todėl jie gali atpažinti, analizuoti ir klasifikuoti objektus.
Tai įmanoma naudojant konvoliucinį neuroninį tinklą – tvirtą algoritmą, kuris atveria naujas vaizdo analizės galimybes.
Kas yra konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN)?
Konvoliuciniai neuroniniai tinklai arba CNN yra galingi gilaus mokymosi įrankiai. Jie buvo naudojami siekiant aukščiausio lygio našumo atliekant kompiuterinio matymo užduotis, pvz aptikti objektus ir atpažinti veidus.
Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) yra sudaryti iš neuronų su reguliuojamu svoriu ir paklaidomis. Šie neuronai yra suskirstyti į sluoksnius, kurie atlieka konkrečias užduotis.
Kiekvienas sluoksnis yra sujungtas su ankstesniu sluoksniu, o įvesties sluoksnis gauna informaciją iš išorinio pasaulio. Kiekvieno neurono išvestis nustatoma taikant aktyvavimo funkciją tiesiniam jo įėjimų ir svorių deriniui.
Iš esmės tai gilaus mokymosi algoritmas, galintis įvertinti vaizdus ir identifikuoti juose esančius objektus, įskaitant jų klasifikavimą. Konvoliucinio neuroninio tinklo architektūra yra panaši į žmogaus smegenis ir gali atlikti užduotis, susijusias su pikselių informacijos analize.
Kaip veikia konvoliuciniai neuroniniai tinklai?
Sėkmingo CNN raktas yra tai, kad kiekvienas paskesnis sluoksnis turi mažiau parametrų nei prieš tai buvęs, todėl kai algoritmas pasiekia pabaigą, jis galėjo sužinoti daugiau apie savo aplinką, nei būtų tiesiog gavęs visus duomenis iškart.
Vietoj to, palaipsniui analizuojant mažesnes duomenų dalis kiekviename žingsnyje, jis gali tiksliau nustatyti savo aplinkos modelius, leidžiančius „mokytis“ ištraukiant duomenis iš vaizdų arba vaizdo įrašą.
Konvoliuciniai neuroniniai tinklai naudoja konvoliucijas arba mažas matricos operacijas, kad analizuotų duomenis efektyviau nei alternatyvūs metodai, pavyzdžiui, visiškai sujungti tinklai. Šios konvoliucijos leidžia greitai ir tiksliai išgauti reikšmingas vaizdų ar garso bangų savybes.
Pavyzdžiui, jei vaizde bandote atpažinti įvairių rūšių gyvūnus, jūsų CNN bus keli sluoksniai, kurių kiekvienas vienu metu atlieka operacijas su mažomis vaizdo dalimis, pavyzdžiui, aptinka kraštus arba spalvą variacijos.
Konvoliucija apima kiekvieno vaizdo matricos elemento padauginimą iš kitos matricos, vadinamos filtru. Šis filtras paprastai yra daug mažesnis nei pradinė matrica ir padeda nustatyti tam tikras vaizdo ypatybes, pvz., kraštus ar formas.
Galiausiai visiškai sujungti sluoksniai sujungia visas iš ankstesnių sluoksnių išgautas ypatybes į vieną vektorių, kurį vėliau galima naudoti klasifikavimo tikslais.
Išvesties sluoksnis naudoja šį vektorių kaip įvestį ir naudoja jį prognozėms, pagrįstoms tuo, ką išmoko iš anksčiau matytų duomenų per treniruotes. Dėl to konvoliuciniai neuroniniai tinklai ir toliau tampa protingesni, nes į sistemą įvedama daugiau duomenų.
Jie naudoja įvairius mašininio mokymosi algoritmai siekiant pagreitinti skaičiavimus ir pagerinti objektų aptikimo tikslumą.
5 geriausi konvoliucinių neuroninių tinklų taikymai
Konvoliuciniai neuroniniai tinklai naudojami įvairiose programose ir gana dažnai diegiami daugelyje pramonės šakų. Čia yra penkios populiarios konvoliucinių neuroninių tinklų programos.
1. Veido atpažinimas
Veido atpažinimo technologija remiasi CNN, nes mašinos turi sugebėti aptikti veido formos pokyčius laikui bėgant, kad būtų galima tiksliai identifikuoti žmones nuo vieno vaizdo iki kito.
Norėdami tai padaryti, jie turi būti mokomi naudojant tūkstančius vaizdų, kuriuose yra veidai iš įvairių kampų ir išraiškų. Išmokę jie gali palyginti naujus vaizdus su saugomais jų duomenų bazėje ir nustatyti, ar jie atitinka, ar ne.
Ši technika tapo vis populiaresnė dėl savo gebėjimo greitai identifikuoti asmenis nereikalaujant fizinio kontakto ar žmogaus sąveikos. Dėl to jis idealiai tinka tokioms programoms kaip apsaugos sistemos, kur reikia greitai identifikuoti žmones be jokio kontakto tarp žmonių.
2. Reklama
AI naudojimas reklamoje pastaraisiais metais labai išaugo dėl gebėjimo greitai ir tiksliai nustatyti tendencijas. Naudodamiesi konvoliuciniais neuroniniais tinklais, reklamuotojai gali geriau suprasti savo tikslinės auditorijos pageidavimus ir atitinkamai pritaikyti savo reklamos kampanijas.
Pavyzdžiui, drabužių įmonės galėtų naudoti CNN, kad analizuotų klientų atsiliepimus apie skirtingus stilius, spalvas ar medžiagos, kad galėtų priimti pagrįstus sprendimus, kokie elementai turėtų būti pateikiami būsimame skelbime kampanijos.
Be to, CNN gali pateikti įžvalgų, kur klientai greičiausiai spustels skelbimą arba kurie raktiniai žodžiai sukels didžiausią konversijų rodiklį konkrečioje kampanijoje.
3. Objektų aptikimas
Objektų aptikimas naudojant CNN veikia mokant modelį atpažinti konkrečius objektus skaitmeniniuose vaizduose arba vaizdo įrašus atpažindami tam tikrus raštus, pvz., kraštus, formas ir spalvas, kurie padeda atskirti vieną objektą nuo kitas.
Modelis mokomas naudojant pažymėtus duomenų rinkinius – duomenų taškus, kuriuose kiekvienam taškui priskirta etiketė, pvz., saugos liemenes ar šalmus. Mokymų metu modelis išmoksta atpažinti tam tikrus modelius, susijusius su kiekviena etikete, ir susieja juos su atitinkamomis etiketėmis, kai pateikiami nauji duomenų taškai išvados metu.
4. Dokumentacijos analizė
CNN suteikia daug pranašumų, palyginti su įprastomis taisyklėmis pagrįstomis sistemomis, kai jos naudojamos dokumentams analizuoti. Pavyzdžiui, jie reikalauja daug mažiau pastangų nei kiti metodai, nes reikia riboto žmogaus įsikišimo.
Antra, kadangi tai yra savarankiško mokymosi sistemos, laikui bėgant jos tampa vis protingesnės, nes gali atpažinti tendencijas ir modelius, kurių žmonės gali nepastebėti.
5. Biometrinis autentifikavimas
Biometrinio autentifikavimo technologija, pvz pirštų atspaudų skaitytuvai, gerokai patobulėjo per pastarąjį dešimtmetį. Nors yra keletas priežastys, kodėl dirbtinis intelektas negali pakeisti žmonių darbe Tačiau tokios technologijos kaip CNN tikrai gali padėti viską palengvinti.
Kalbant apie biometrinius duomenis, CNN galima naudoti norint nustatyti labai specifines asmens veido ar pirštų atspaudų savybes, kurias žmonėms būtų sunku arba neįmanoma aptikti rankiniu būdu.
Pavyzdžiui, jei norite patvirtinti asmens tapatybę naudodami veido atpažinimo technologiją, CNN gali nuskaityti šimtus vaizdų to asmens veido ir identifikuoti smulkias detales, pvz., poras ar raukšles, kurios būtų per mažos, kad žmonės matytų nuogas. akis.
CNN gali padėti įmonėms gauti prasmingos informacijos
Vis daugiau įmonių dabar naudojasi CNN galiomis, kad gautų reikšmingos informacijos iš skaitmeninių vaizdų ar vaizdo įrašų. CNN naudojami ne tik saugai darbo vietoje, bet ir rinkodarai mažmeninės prekybos ir automobilių pramonėje.
Tai tik vienas iš daugelio technologijų kūrėjų, kurie gali norėti išmokti neatsilikti nuo technologijų pažangos ir pasiruošti besikeičiantiems reikalavimams, pasauliui besivystant.