Tekniikan kehityksen myötä tekoälystä (AI) on tullut säännöllinen osa elämäämme. Tekoälyä käytetään eri toimialoilla ja erilaisissa sovelluksissa virtuaalisista avustajista autonomisiin ajoneuvoihin.
Tekoälyn nousu on erityisen vaikuttavaa tietyillä aloilla, mukaan lukien tietokonenäkö. Tämän ansiosta koneet voivat tarkastella esineitä samalla tavalla kuin ihmiset, jolloin ne voivat tunnistaa, analysoida ja luokitella esineitä.
Tämä on mahdollista käyttämällä konvoluutiohermoverkkoa, vankkaa algoritmia, joka avaa uusia mahdollisuuksia videoanalyysiin.
Mitä ovat konvoluutiohermoverkot (CNN)?
Konvoluutiohermoverkot tai CNN: t ovat tehokkaita työkaluja syvään oppimiseen. Niitä on käytetty huippuluokan suorituskyvyn saavuttamiseen tietokonenäkötehtävissä, kuten havaita esineitä ja tunnistaa kasvot.
Konvoluutiohermoverkot (CNN: t) koostuvat ytimessä hermosoluista, joilla on säädettävä painot ja poikkeamat. Nämä neuronit on järjestetty kerroksiin, jotka suorittavat tiettyjä tehtäviä.
Jokainen kerros on kytketty edelliseen kerrokseen, jolloin syöttökerros vastaanottaa tietoa ulkomaailmasta. Kunkin neuronin ulostulo määritetään soveltamalla aktivointifunktiota sen tulojen ja painojen lineaariseen yhdistelmään.
Pohjimmiltaan se on syväoppimisalgoritmi, joka pystyy arvioimaan kuvia ja tunnistamaan niissä olevat kohteet, mukaan lukien niiden luokittelu. Konvoluutiohermoverkon arkkitehtuuri on samanlainen kuin ihmisen aivot, ja se pystyy suorittamaan tehtäviä, jotka liittyvät pikselitietojen analysointiin.
Kuinka konvoluutiohermoverkot toimivat?
Avain onnistuneeseen CNN: ään on, että jokaisella peräkkäisellä kerroksella on vähemmän parametreja kuin sitä edeltävässä, joten kun algoritmi saavuttaa lopun, se on pystynyt oppimaan enemmän ympäristöstään kuin jos se olisi yksinkertaisesti ottanut kaikki tiedot heti.
Sen sijaan, analysoimalla asteittain pienempiä tietopaloja jokaisessa vaiheessa, se voi tarkemmin tunnistaa kuvioita ympäristössään, jolloin se voi "oppia" poimimalla tietoja kuvista tai video.
Konvoluutiohermoverkot käyttävät konvoluutioita – tai pieniä matriisioperaatioita – analysoidakseen dataa tehokkaammin kuin vaihtoehtoiset menetelmät, kuten täysin yhdistetyt verkot. Näiden konvoluutioiden avulla he voivat poimia merkityksellisiä piirteitä kuvista tai ääniaalloista nopeasti ja tarkasti.
Jos esimerkiksi yrität tunnistaa kuvasta erilaisia eläimiä, CNN: ssäsi on useita kerrokset, jotka kukin suorittavat toimintoja kuvan pienille osille kerralla – esimerkiksi havaitsevat reunat tai värit muunnelmat.
Konvoluutio sisältää kuvamatriisin jokaisen elementin kertomisen toisella matriisilla, jota kutsutaan suodattimeksi. Tämä suodatin on yleensä paljon pienempi kuin alkuperäinen matriisi, ja se auttaa tunnistamaan tietyt kuvan piirteet, kuten reunat tai muodot.
Lopuksi täysin yhdistetyt kerrokset yhdistävät kaikki edellisistä kerroksista poimitut ominaisuudet yhdeksi vektoriksi, jota voidaan sitten käyttää luokittelutarkoituksiin.
Lähtökerros ottaa tämän vektorin syötteenä ja käyttää sitä ennusteiden tekemiseen sen perusteella, mitä se on oppinut aiemmin näkemästäsi datasta harjoitusten aikana. Tämän seurauksena konvoluutiohermoverkot tulevat jatkuvasti älykkäämmiksi, kun järjestelmään syötetään enemmän dataa.
He käyttävät erilaisia koneoppimisalgoritmeja nopeuttaa laskelmia ja parantaa kohteen havaitsemisen tarkkuutta.
Konvoluutiohermoverkkojen 5 parasta sovellusta
Konvoluutiohermoverkkoja käytetään useissa erilaisissa sovelluksissa, ja niitä käytetään melko usein monilla teollisuudenaloilla. Tässä on viisi suosittua konvoluutiohermoverkkojen sovellusta.
1. Kasvojen tunnistus
Kasvojentunnistustekniikka perustuu CNN: iin, koska koneiden on kyettävä havaitsemaan kasvojen muodon muutokset ajan myötä tunnistaakseen ihmiset tarkasti kuvasta toiseen.
Tätä varten heidät on koulutettava käyttämällä tuhansia kuvia, jotka sisältävät kasvoja eri näkökulmista ja ilmeistä. Kun he ovat koulutettuja, he voivat verrata uusia kuvia tietokantaansa tallennettuihin kuviin ja määrittää, vastaavatko ne vai eivät.
Tästä tekniikasta on tullut yhä suositumpi, koska se pystyy tunnistamaan yksilöt nopeasti ilman fyysistä kontaktia tai ihmisten välistä vuorovaikutusta. Tämä tekee siitä ihanteellisen sovelluksiin, kuten turvajärjestelmiin, joissa tarvitaan nopeaa ihmisten tunnistamista ilman ihmisten välistä kontaktia.
2. Mainonta
Tekoälyn käyttö mainonnassa on kasvanut merkittävästi viime vuosina, koska se pystyy tunnistamaan trendit nopeasti ja tarkasti. Konvoluutiohermoverkkojen avulla mainostajat voivat ymmärtää paremmin kohdeyleisönsä mieltymyksiä ja räätälöidä mainoskampanjansa niiden mukaisesti.
Esimerkiksi vaateyritykset voisivat käyttää CNN: itä analysoidakseen asiakaspalautetta eri tyyleistä, väreistä tai materiaaleja, jotta he voivat tehdä tietoisia päätöksiä siitä, mitä kohteita tulisi esitellä tulevassa mainoksessaan kampanjoita.
Lisäksi CNN: t voivat tarjota käsityksiä siitä, missä asiakkaat todennäköisimmin napsauttavat mainosta tai mitkä avainsanat johtavat korkeimpaan tulosprosenttiin tietyssä kampanjassa.
3. Objektin tunnistus
Objektien tunnistus CNN: llä toimii opettamalla mallia tunnistamaan tiettyjä kohteita digitaalisista kuvista tai videoita tunnistamalla tietyt kuviot, kuten reunat, muodot ja värit, jotka auttavat erottamaan yhden kohteen toinen.
Malli on koulutettu käyttämällä merkittyjä tietojoukkoja – tietopisteitä, joissa jokaiselle pisteelle on osoitettu nimi, kuten turvaliivit tai kypärät. Harjoittelun aikana malli oppii tunnistamaan tietyt kuhunkin tarraan liittyvät kuviot ja yhdistämään ne vastaaviin tarroihin, kun ne esitetään uusien tietopisteiden kanssa päättelyn aikana.
4. Dokumentaation analyysi
CNN: t tarjoavat lukuisia etuja perinteisiin sääntöpohjaisiin järjestelmiin verrattuna, kun niitä käytetään asiakirjojen analysointiin. Ne vaativat esimerkiksi paljon vähemmän vaivaa kuin muut tekniikat, koska tarvitaan rajoitettua ihmisen väliintuloa.
Toiseksi, koska nämä ovat itseoppivia järjestelmiä, ne tulevat jatkuvasti älykkäämmiksi ajan myötä, koska ne pystyvät tunnistamaan trendejä ja malleja, joita ihmiset saattavat jäädä huomaamatta.
5. Biometrinen todennus
Biometrinen todennustekniikka, kuten sormenjälkitunnistimet, on kehittynyt huomattavasti Viimeisen vuosikymmenen aikana. Vaikka niitä on useita syitä, miksi tekoäly ei voi korvata ihmisiä työssä kuitenkin CNN-verkkojen kaltaiset tekniikat voivat varmasti auttaa tekemään asioita helpommin.
Mitä tulee biometrisiin tietoihin, CNN: itä voidaan käyttää tunnistamaan yksilön kasvojen tai sormenjälkien erityisiä piirteitä, joita ihmisten olisi vaikea tai mahdoton havaita manuaalisesti.
Jos esimerkiksi haluat todentaa jonkun kasvojentunnistustekniikalla, CNN voi skannata satoja kuvia henkilön kasvoista ja tunnistaa pieniä yksityiskohtia, kuten huokosia tai ryppyjä, jotka ovat liian pieniä ihmisten näkemiseksi alasti. silmä.
CNN: t voivat auttaa yrityksiä saamaan merkityksellistä tietoa
Yhä useammat yritykset hyödyntävät nyt CNN: n mahdollisuuksia saada merkityksellistä tietoa digitaalisista kuvista tai videoista. CNN-verkkoja ei käytetä vain työturvallisuuden vuoksi, vaan myös markkinointiin vähittäiskaupassa ja autoteollisuudessa.
Se on vain yksi monista teknologioiden kehittäjistä, jotka haluavat oppia pysymään teknologisen kehityksen edellä ja valmistautumaan muuttuviin vaatimuksiin, kun maailma kehittyy jatkuvasti.
