Odată cu progresele tehnologice, inteligența artificială (AI) a devenit o parte obișnuită a vieții noastre. De la asistenți virtuali la vehicule autonome, inteligența artificială este utilizată în diverse industrii și în diverse aplicații.
Creșterea inteligenței artificiale este deosebit de impresionantă în anumite domenii, inclusiv viziunea computerizată. Acest lucru permite mașinilor să vadă obiecte în mod similar cu oamenii, permițându-le să recunoască, să analizeze și să clasifice obiecte.
Acest lucru este posibil prin utilizarea unei rețele neuronale convoluționale, un algoritm robust care deschide noi posibilități de ceea ce este capabilă analiza video.
Ce sunt rețelele neuronale convoluționale (CNN)?
Rețelele neuronale convoluționale sau CNN-urile sunt instrumente puternice pentru învățarea profundă. Acestea au fost folosite pentru a obține performanțe de ultimă generație în sarcini de viziune computerizată, cum ar fi
detectarea obiectelor și recunoașterea fețelor.La baza lor, rețelele neuronale convoluționale (CNN) sunt compuse din neuroni cu greutăți și părtiniri reglabile. Acești neuroni sunt organizați în straturi care îndeplinesc sarcini specifice.
Fiecare strat este conectat la stratul anterior, stratul de intrare primind informații din lumea exterioară. Ieșirea fiecărui neuron este determinată prin aplicarea unei funcții de activare la o combinație liniară a intrărilor și greutăților sale.
În esență, este un algoritm de învățare profundă care este capabil să evalueze imaginile și să identifice obiectele din ele, inclusiv să le clasifice. Arhitectura unei rețele neuronale convoluționale este similară cu creierul uman și este capabilă să execute sarcini care se referă la analiza informațiilor despre pixeli.
Cum funcționează rețelele neuronale convoluționale?
Cheia unui CNN de succes este că fiecare strat succesiv are mai puțini parametri decât cel dinainte, astfel încât atunci când algoritmul ajunge la sfârșit, a reușit să învețe mai multe despre mediul său decât dacă ar fi preluat pur și simplu toate datele o dată.
În schimb, analizând progresiv bucăți mai mici de date la fiecare pas, poate fi mai precis identifica tipare din mediul său, permițându-i să „învețe” prin extragerea datelor din imagini sau video.
Rețelele neuronale convoluționale folosesc convoluții – sau operațiuni cu matrice mici – pentru a analiza datele mai eficient decât metodele alternative, cum ar fi rețelele complet conectate. Aceste circumvoluții le permit să extragă caracteristici semnificative din imagini sau unde sonore rapid și precis.
De exemplu, dacă încercați să recunoașteți diferite tipuri de animale într-o imagine, atunci CNN-ul dvs. ar avea mai multe straturi care efectuează operațiuni pe porțiuni mici ale imaginii simultan, de exemplu, detectarea marginilor sau a culorii variatii.
Convoluția implică înmulțirea fiecărui element al unei matrice de imagine cu o altă matrice numită filtru. Acest filtru este de obicei mult mai mic decât matricea originală și ajută la identificarea anumitor caracteristici din imagine, cum ar fi marginile sau formele.
În cele din urmă, straturile complet conectate combină toate caracteristicile extrase din straturile anterioare împreună într-un singur vector, care poate fi apoi utilizat în scopuri de clasificare.
Stratul de ieșire ia acest vector ca intrare și îl folosește pentru a face predicții pe baza a ceea ce a învățat din datele văzute anterior în timpul sesiunilor de antrenament. Ca rezultat, rețelele neuronale convoluționale continuă să devină mai inteligente pe măsură ce mai multe date sunt introduse în sistem.
Ei folosesc diverse algoritmi de învățare automată pentru a accelera calculele și pentru a îmbunătăți acuratețea atunci când vine vorba de detectarea obiectelor.
Cele mai bune 5 aplicații ale rețelelor neuronale convoluționale
Rețelele neuronale convoluționale sunt utilizate într-o varietate de aplicații diferite și sunt implementate destul de frecvent în multe industrii. Iată cinci aplicații populare ale rețelelor neuronale convoluționale.
1. Recunoastere faciala
Tehnologia de recunoaștere facială se bazează pe CNN-uri, deoarece aparatele trebuie să fie capabile să detecteze modificările formei feței în timp pentru a identifica cu exactitate oamenii de la o imagine la alta.
Pentru a face acest lucru, ei trebuie să fie antrenați folosind mii de imagini care conțin fețe din diverse unghiuri și expresii. Odată instruiți, ei pot compara imagini noi cu cele stocate în baza lor de date și pot determina dacă se potrivesc sau nu.
Această tehnică a devenit din ce în ce mai populară datorită capacității sale de a identifica rapid indivizii fără a necesita contact fizic sau interacțiune umană. Acest lucru îl face ideal pentru aplicații precum sistemele de securitate în care este necesară identificarea rapidă a persoanelor fără niciun contact între ființele umane.
2. Publicitate
Utilizarea AI în publicitate a crescut semnificativ în ultimii ani datorită capacității sale de a identifica tendințele rapid și precis. Cu ajutorul rețelelor neuronale convoluționale, agenții de publicitate pot înțelege mai bine preferințele publicului țintă și își pot adapta campaniile publicitare în consecință.
De exemplu, companiile de îmbrăcăminte ar putea folosi CNN-urile pentru a analiza feedback-ul clienților despre diferite stiluri, culori sau materiale, astfel încât să poată lua decizii în cunoștință de cauză cu privire la elementele care ar trebui să fie prezentate în anunțul lor viitor campanii.
În plus, CNN-urile pot oferi informații despre locurile în care clienții sunt cel mai probabil să facă clic pe un anunț sau care cuvinte cheie vor avea ca rezultat cea mai mare rată de conversie pentru o anumită campanie.
3. Detectarea obiectelor
Detectarea obiectelor cu un CNN funcționează prin antrenarea unui model pentru a recunoaște obiecte specifice din imaginile digitale sau videoclipuri prin recunoașterea anumitor modele, cum ar fi marginile, formele și culorile, care ajută la distingerea unui obiect de o alta.
Modelul este antrenat utilizând seturi de date etichetate - puncte de date în care fiecărui punct i-a fost atribuită o etichetă, cum ar fi veste de siguranță sau căști. În timpul antrenamentului, modelul învață cum să recunoască anumite modele asociate cu fiecare etichetă și le mapează la etichetele corespunzătoare atunci când sunt prezentate cu noi puncte de date în timpul inferenței.
4. Analiza documentatiei
CNN-urile oferă numeroase avantaje față de sistemele convenționale bazate pe reguli atunci când sunt utilizate pentru analiza documentelor. De exemplu, ele necesită mult mai puțin efort decât alte tehnici, deoarece este necesară intervenția umană limitată.
În al doilea rând, deoarece acestea sunt sisteme de auto-învățare, ele continuă să devină mai inteligente în timp, deoarece sunt capabile să recunoască tendințele și modelele pe care oamenii le-ar putea rata.
5. Autentificare biometrică
Tehnologia de autentificare biometrică, cum ar fi scanere de amprente, a evoluat considerabil în ultimul deceniu. În timp ce sunt mai multe motive pentru care inteligența artificială nu poate înlocui oamenii la locul de muncă încă, tehnologii precum CNN-urile pot ajuta cu siguranță să ușureze lucrurile.
Când vine vorba de biometrie, CNN-urile pot fi folosite pentru a identifica caracteristici foarte specifice ale feței sau amprentei unui individ care ar fi dificil sau imposibil de detectat manual de către oameni.
De exemplu, dacă doriți să autentificați pe cineva folosind tehnologia de recunoaștere facială, un CNN ar putea scana prin sute de imagini a feței acelei persoane și identificați detalii minuscule, cum ar fi porii sau ridurile, care ar fi prea mici pentru ca oamenii să le vadă cu cei goi. ochi.
CNN-urile pot ajuta companiile să obțină informații semnificative
Un număr tot mai mare de companii folosesc acum puterea CNN-urilor pentru a obține informații semnificative din imagini sau videoclipuri digitale. CNN-urile sunt folosite nu doar pentru siguranța la locul de muncă, ci și pentru marketing în industria de retail și auto.
Este doar una dintre multele tehnologii pe care dezvoltatorii ar putea dori să învețe să rămână înaintea progreselor tehnologice și să se pregătească pentru cerințele în schimbare, pe măsură ce lumea continuă să evolueze.