Līdz ar tehnoloģiju attīstību mākslīgais intelekts (AI) ir kļuvis par mūsu dzīves regulāru sastāvdaļu. No virtuālajiem palīgiem līdz autonomiem transportlīdzekļiem AI tiek izmantots dažādās nozarēs un dažādās lietojumprogrammās.
Mākslīgā intelekta pieaugums ir īpaši iespaidīgs noteiktās jomās, tostarp datorredzē. Tas ļauj mašīnām skatīt objektus līdzīgi kā cilvēkiem, ļaujot tām atpazīt, analizēt un klasificēt objektus.
Tas ir iespējams, izmantojot konvolucionālo neironu tīklu, spēcīgu algoritmu, kas paver jaunas iespējas tam, ko spēj video analīze.
Kas ir konvolucionālie neironu tīkli (CNN)?
Konvolucionālie neironu tīkli vai CNN ir spēcīgi instrumenti dziļai apmācībai. Tie ir izmantoti, lai sasniegtu vismodernāko veiktspēju datorredzes uzdevumos, piemēram, objektu noteikšana un sejas atpazīšana.
To pamatā konvolucionālie neironu tīkli (CNN) sastāv no neironiem ar regulējamu svaru un novirzēm. Šie neironi ir sakārtoti slāņos, kas veic noteiktus uzdevumus.
Katrs slānis ir savienots ar iepriekšējo slāni, un ievades slānis saņem informāciju no ārpasaules. Katra neirona izvadi nosaka, piemērojot aktivizācijas funkciju tā ieejas un svara lineārai kombinācijai.
Būtībā tas ir dziļas mācīšanās algoritms, kas spēj novērtēt attēlus un identificēt tajos esošos objektus, tostarp klasificēt tos. Konvolucionālā neironu tīkla arhitektūra ir līdzīga cilvēka smadzenēm, un tā spēj izpildīt uzdevumus, kas saistīti ar pikseļu informācijas analīzi.
Kā darbojas konvolucionālie neironu tīkli?
Veiksmīga CNN atslēga ir tāda, ka katram nākamajam slānim ir mazāk parametru nekā iepriekšējā slānī, lai algoritms sasniedz beigas, tas ir spējis uzzināt vairāk par savu vidi nekā tad, ja tas vienkārši būtu ņēmis visus datus uzreiz.
Tā vietā, pakāpeniski analizējot mazākus datu gabalus katrā solī, tas var precīzāk identificēt modeļus savā vidē, ļaujot tai "mācīties", iegūstot datus no attēliem vai video.
Konvolūcijas neironu tīkli izmanto konvolūcijas vai mazas matricas darbības, lai analizētu datus efektīvāk nekā alternatīvas metodes, piemēram, pilnībā savienoti tīkli. Šīs konvolucijas ļauj ātri un precīzi iegūt nozīmīgas iezīmes no attēliem vai skaņas viļņiem.
Piemēram, ja mēģināt atpazīt dažāda veida dzīvniekus attēlā, jūsu CNN būs vairāki slāņi, no kuriem katrs vienlaikus veic darbības ar nelielām attēla daļām, piemēram, nosaka malas vai krāsu variācijas.
Konvolūcija ietver katra attēla matricas elementa reizināšanu ar citu matricu, ko sauc par filtru. Šis filtrs parasti ir daudz mazāks nekā sākotnējā matrica, un tas palīdz identificēt noteiktas attēla iezīmes, piemēram, malas vai formas.
Visbeidzot, pilnībā savienotie slāņi apvieno visas funkcijas, kas iegūtas no iepriekšējiem slāņiem, vienā vektorā, ko pēc tam var izmantot klasifikācijas nolūkiem.
Izvades slānis izmanto šo vektoru kā ievadi un izmanto to, lai veiktu prognozes, pamatojoties uz to, ko tas ir iemācījies no iepriekš redzētajiem datiem apmācības sesiju laikā. Tā rezultātā konvolucionālie neironu tīkli turpina kļūt viedāki, jo sistēmā tiek ievadīts vairāk datu.
Viņi izmanto dažādus mašīnmācīšanās algoritmi lai paātrinātu aprēķinus un uzlabotu precizitāti, kad runa ir par objektu noteikšanu.
5 labākie konvolucionālo neironu tīklu lietojumi
Konvolūcijas neironu tīkli tiek izmantoti dažādās lietojumprogrammās, un daudzās nozarēs tos izmanto diezgan bieži. Šeit ir piecas populāras konvolucionālo neironu tīklu lietojumprogrammas.
1. Sejas atpazīšana
Sejas atpazīšanas tehnoloģija balstās uz CNN, jo mašīnām ir jāspēj noteikt sejas formas izmaiņas laika gaitā, lai precīzi identificētu cilvēkus no viena attēla uz nākamo.
Lai to izdarītu, viņi ir jāapmāca, izmantojot tūkstošiem attēlu, kas satur sejas no dažādiem leņķiem un izteiksmēm. Pēc apmācības viņi var salīdzināt jaunos attēlus ar tiem, kas saglabāti viņu datubāzē, un noteikt, vai tie atbilst vai neatbilst.
Šī metode ir kļuvusi arvien populārāka, pateicoties tās spējai ātri identificēt personas, neprasot fizisku kontaktu vai cilvēku mijiedarbību. Tas padara to ideāli piemērotu lietojumprogrammām, piemēram, drošības sistēmām, kur nepieciešama ātra cilvēku identificēšana bez jebkāda kontakta starp cilvēkiem.
2. Reklāma
AI izmantošana reklāmā pēdējos gados ir ievērojami pieaugusi, jo tā spēj ātri un precīzi noteikt tendences. Ar konvolucionālo neironu tīklu palīdzību reklāmdevēji var labāk izprast savas mērķauditorijas preferences un atbilstoši pielāgot savas reklāmas kampaņas.
Piemēram, apģērbu uzņēmumi varētu izmantot CNN, lai analizētu klientu atsauksmes par dažādiem stiliem, krāsām vai materiālus, lai viņi varētu pieņemt pārdomātus lēmumus par to, kādi vienumi būtu jāiekļauj viņu gaidāmajā reklāmā kampaņas.
Turklāt CNN var sniegt ieskatu par to, kur klienti, visticamāk, noklikšķinās uz reklāmas vai kuri atslēgvārdi nodrošinās augstāko reklāmguvumu līmeni konkrētai kampaņai.
3. Objektu noteikšana
Objektu noteikšana ar CNN darbojas, apmācot modeli atpazīt konkrētus objektus digitālajos attēlos vai video, atpazīstot noteiktus modeļus, piemēram, malas, formas un krāsas, kas palīdz atšķirt vienu objektu no cits.
Modelis tiek apmācīts, izmantojot marķētas datu kopas — datu punktus, kur katram punktam ir piešķirta etiķete, piemēram, drošības vestes vai ķiveres. Apmācības laikā modelis iemācās atpazīt noteiktus modeļus, kas saistīti ar katru etiķeti, un kartē tos uz atbilstošām etiķetēm, kad secināšanas laikā tiek parādīti jauni datu punkti.
4. Dokumentācijas analīze
CNN piedāvā daudzas priekšrocības salīdzinājumā ar parastajām uz noteikumiem balstītām sistēmām, ja tās izmanto dokumentu analīzei. Piemēram, tās prasa daudz mazāk pūļu nekā citas metodes, jo ir nepieciešama ierobežota cilvēka iejaukšanās.
Otrkārt, tā kā šīs ir pašmācības sistēmas, tās laika gaitā turpina kļūt gudrākas, jo tās spēj atpazīt tendences un modeļus, ko cilvēki varētu palaist garām.
5. Biometriskais autentifikācija
Biometriskās autentifikācijas tehnoloģija, piemēram, pirkstu nospiedumu skeneri, ir ievērojami attīstījusies pēdējo desmit gadu laikā. Kamēr ir vairāki iemesli, kāpēc mākslīgais intelekts nevar aizstāt cilvēkus darbā tomēr tādas tehnoloģijas kā CNN noteikti var palīdzēt lietas atvieglot.
Runājot par biometriju, CNN var izmantot, lai identificētu ļoti specifiskas personas sejas vai pirkstu nospiedumu pazīmes, kuras cilvēkiem būtu grūti vai neiespējami noteikt manuāli.
Piemēram, ja vēlaties autentificēt kādu, izmantojot sejas atpazīšanas tehnoloģiju, CNN var skenēt simtiem attēlu no šīs personas sejas un identificējiet sīkas detaļas, piemēram, poras vai grumbiņas, kas būtu pārāk mazas, lai cilvēki to redzētu ar kailu. acs.
CNN var palīdzēt uzņēmumiem iegūt jēgpilnu informāciju
Arvien vairāk uzņēmumu tagad izmanto CNN iespējas, lai iegūtu nozīmīgu informāciju no digitālajiem attēliem vai videoklipiem. CNN tiek izmantoti ne tikai darba vietas drošībai, bet arī mārketingam mazumtirdzniecības un automobiļu rūpniecībā.
Tas ir tikai viens no daudzajiem tehnoloģiju izstrādātājiem, kas vēlas iemācīties palikt priekšā tehnoloģiskajiem sasniegumiem un sagatavoties mainīgajām prasībām, pasaulei turpinot attīstīties.
