Tehnoloogia arenguga on tehisintellektist (AI) saanud meie elu tavaline osa. Alates virtuaalsetest assistentidest kuni autonoomsete sõidukiteni – tehisintellekti kasutatakse erinevates tööstusharudes ja erinevates rakendustes.
Tehisintellekti tõus on eriti muljetavaldav teatud valdkondades, sealhulgas arvutinägemises. See võimaldab masinatel vaadata objekte sarnaselt inimestega, võimaldades neil objekte ära tunda, analüüsida ja klassifitseerida.
See on võimalik tänu konvolutsioonilise närvivõrgu, tugeva algoritmi kasutamisele, mis avab uusi võimalusi videoanalüüsi võimekuse kohta.
Mis on konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN)?
Konvolutsioonilised närvivõrgud ehk CNN-id on võimsad vahendid sügavaks õppimiseks. Neid on kasutatud tipptasemel jõudluse saavutamiseks arvutinägemise ülesannetes, nagu objektide tuvastamine ja nägude tuvastamine.
Oma tuumas koosnevad konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id) reguleeritava kaalu ja kallutatusega neuronitest. Need neuronid on jaotatud kihtideks, mis täidavad konkreetseid ülesandeid.
Iga kiht on ühendatud eelmise kihiga, sisendkiht saab teavet välismaailmast. Iga neuroni väljund määratakse aktiveerimisfunktsiooni rakendamisega selle sisendite ja kaalude lineaarsele kombinatsioonile.
Sisuliselt on see sügav õppimisalgoritm, mis on võimeline pilte hindama ja neis olevaid objekte tuvastama, sealhulgas neid klassifitseerima. Konvolutsioonilise närvivõrgu arhitektuur sarnaneb inimese ajuga ja on võimeline täitma ülesandeid, mis on seotud piksliteabe analüüsimisega.
Kuidas konvolutsioonilised närvivõrgud töötavad?
Eduka CNN-i võti on see, et igal järjestikusel kihil on vähem parameetreid kui sellele eelneval, nii et kui Algoritm jõuab lõpuni, on ta suutnud oma keskkonna kohta rohkem teada saada, kui oleks lihtsalt kõik andmed sisse võtnud korraga.
Selle asemel, analüüsides igas etapis järk-järgult väiksemaid andmetükke, saab see täpsemalt tuvastada mustrid oma keskkonnas, võimaldades tal "õppida", eraldades piltidelt andmeid või video.
Konvolutsioonilised närvivõrgud kasutavad konvolusioone või väikeseid maatriksoperatsioone, et analüüsida andmeid tõhusamalt kui alternatiivsed meetodid, näiteks täielikult ühendatud võrgud. Need keerdud võimaldavad neil kiiresti ja täpselt eraldada piltidest või helilainetest tähendusrikkaid funktsioone.
Näiteks kui proovite pildil ära tunda erinevat tüüpi loomi, on teie CNN-il mitu kihid, millest igaüks teostab korraga toiminguid pildi väikeste osadega – näiteks tuvastab servad või värvi variatsioonid.
Konvolutsioon hõlmab kujutise maatriksi iga elemendi korrutamist teise maatriksiga, mida nimetatakse filtriks. See filter on tavaliselt palju väiksem kui algne maatriks ja see aitab tuvastada pildi teatud funktsioone, nagu servad või kujundid.
Lõpuks ühendavad täielikult ühendatud kihid kõik eelmistest kihtidest eraldatud omadused üheks vektoriks, mida saab seejärel kasutada klassifitseerimise eesmärgil.
Väljundkiht kasutab seda vektorit sisendina ja kasutab seda ennustuste tegemiseks selle põhjal, mida ta on treeningute ajal varem nähtud andmetest õppinud. Selle tulemusena muutuvad konvolutsioonilised närvivõrgud targemaks, kuna süsteemi sisestatakse rohkem andmeid.
Nad kasutavad erinevaid masinõppe algoritmid Arvutuste kiirendamiseks ja objekti tuvastamise täpsuse parandamiseks.
Konvolutsiooniliste närvivõrkude 5 parimat rakendust
Konvolutsioonilisi närvivõrke kasutatakse paljudes erinevates rakendustes ja neid kasutatakse paljudes tööstusharudes üsna sageli. Siin on viis populaarset konvolutsiooniliste närvivõrkude rakendust.
1. Näotuvastus
Näotuvastustehnoloogia tugineb CNN-idele, kuna masinad peavad suutma tuvastada aja jooksul näokuju muutusi, et inimesi ühest pildist teise tuvastada.
Selleks tuleb neid koolitada, kasutades tuhandeid pilte, mis sisaldavad nägusid erinevatest vaatenurkadest ja ilmetest. Pärast koolitust saavad nad võrrelda uusi pilte nende andmebaasis salvestatud piltidega ja otsustada, kas need sobivad või mitte.
See tehnika on muutunud üha populaarsemaks tänu võimele kiiresti tuvastada isikuid, ilma et oleks vaja füüsilist kontakti või inimestega suhtlemist. See muudab selle ideaalseks selliste rakenduste jaoks nagu turvasüsteemid, kus on vaja inimeste kiiret tuvastamist ilma inimestevahelise kontaktita.
2. Reklaam
AI kasutamine reklaamis on viimastel aastatel märkimisväärselt kasvanud tänu selle võimele kiiresti ja täpselt trende tuvastada. Konvolutsiooniliste närvivõrkude abil saavad reklaamijad paremini mõista oma sihtrühma eelistusi ja kohandada oma reklaamikampaaniaid vastavalt sellele.
Näiteks võiksid rõivafirmad CNN-ide abil analüüsida klientide tagasisidet erinevate stiilide, värvide või materjale, et nad saaksid teha teadlikke otsuseid selle kohta, milliseid üksusi tuleks nende tulevases reklaamis esile tõsta kampaaniad.
Lisaks võivad CNN-id anda ülevaate selle kohta, kus kliendid kõige tõenäolisemalt reklaamil klikivad või millised märksõnad annavad konkreetse kampaania puhul kõrgeima konversioonimäära.
3. Objekti tuvastamine
Objektide tuvastamine CNN-iga töötab, õpetades mudelit tuvastama konkreetseid objekte digitaalkujutistes või videoid, tuvastades teatud mustrid, nagu servad, kujundid ja värvid, mis aitavad eristada ühte objekti teine.
Mudelit koolitatakse märgistatud andmekogumite abil – andmepunktidega, kus igale punktile on määratud silt, näiteks kaitsevestid või kiivrid. Treeningu käigus õpib mudel, kuidas tuvastada iga sildiga seotud teatud mustreid ja seostab need vastavate siltidega, kui neile esitatakse järelduse käigus uued andmepunktid.
4. Dokumentatsiooni analüüs
CNN-id pakuvad dokumentide analüüsimisel tavapäraste reeglipõhiste süsteemide ees mitmeid eeliseid. Näiteks nõuavad need palju vähem pingutust kui teised tehnikad, kuna vaja on piiratud inimlikku sekkumist.
Teiseks, kuna need on iseõppivad süsteemid, muutuvad nad aja jooksul targemaks, kuna suudavad ära tunda suundumusi ja mustreid, millest inimesed võivad puudust tunda.
5. Biomeetriline autentimine
Biomeetriline autentimistehnoloogia, nt sõrmejäljeskannerid, on märkimisväärselt arenenud viimase kümnendi jooksul. Kuigi neid on mitu põhjused, miks tehisintellekt ei suuda inimesi tööl asendada aga tehnoloogiad, nagu CNN-id, võivad kindlasti aidata asju lihtsamaks muuta.
Mis puutub biomeetriatesse, siis CNN-ide abil saab tuvastada inimese näo või sõrmejälje väga spetsiifilisi jooni, mida inimestel oleks raske või võimatu käsitsi tuvastada.
Näiteks kui soovite kedagi näotuvastustehnoloogia abil autentida, võib CNN skannida sadu pilte selle inimese näost ja tuvastada väikesed detailid, nagu poorid või kortsud, mis on alasti inimese jaoks liiga väikesed. silma.
CNN-id võivad aidata ettevõtetel saada sisulist teavet
Üha rohkem ettevõtteid kasutab nüüd CNN-ide võimet digitaalsete piltide või videote põhjal sisulise teabe hankimiseks. CNN-e ei kasutata mitte ainult tööohutuse tagamiseks, vaid ka turustamiseks jaemüügi- ja autotööstuses.
See on vaid üks paljudest tehnoloogiaarendajatest, kes soovivad õppida tehnoloogilistest edusammudest ette jääma ja valmistuma maailma arenedes muutuvateks nõueteks.