A technológia fejlődésével a mesterséges intelligencia (AI) mindennapi életünk részévé vált. A virtuális asszisztensektől az autonóm járművekig az AI-t az iparágak és a különféle alkalmazások széles körben használják.
A mesterséges intelligencia térnyerése különösen lenyűgöző bizonyos területeken, beleértve a számítógépes látást is. Ez lehetővé teszi a gépek számára, hogy az objektumokat az emberekhez hasonlóan tekintsék meg, lehetővé téve számukra az objektumok felismerését, elemzését és osztályozását.
Ez egy konvolúciós neurális hálózat, egy robusztus algoritmus használatával lehetséges, amely új lehetőségeket nyit meg abban, hogy mire képes a videóelemzés.
Mik azok a konvolúciós neurális hálózatok (CNN)?
A konvolúciós neurális hálózatok vagy a CNN-ek hatékony eszközök a mély tanuláshoz. A legkorszerűbb teljesítmény elérésére használták olyan számítógépes látási feladatoknál, mint pl tárgyak észlelése és arcok felismerése.
Maguk a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) állítható súlyú és torzítású neuronokból állnak. Ezek a neuronok rétegekbe szerveződnek, amelyek meghatározott feladatokat látnak el.
Mindegyik réteg kapcsolódik az előző réteghez, a bemeneti réteg információt kap a külvilágtól. Az egyes neuronok kimenetét úgy határozzuk meg, hogy aktiválási függvényt alkalmazunk bemeneteik és súlyaik lineáris kombinációjára.
Lényegében ez egy mély tanulási algoritmus, amely képes a képek értékelésére és a bennük lévő objektumok azonosítására, beleértve azok osztályozását is. A konvolúciós neurális hálózat felépítése hasonló az emberi agyhoz, és képes olyan feladatokat végrehajtani, amelyek a pixelinformációk elemzéséhez kapcsolódnak.
Hogyan működnek a konvolúciós neurális hálózatok?
A sikeres CNN kulcsa, hogy minden egymást követő rétegnek kevesebb paramétere van, mint az előtte lévőnek, így amikor a Az algoritmus a végére ér, többet tudott megtudni a környezetéről, mintha egyszerűen bevette volna az összes adatot egyszerre.
Ehelyett minden lépésben fokozatosan elemezve kisebb adatrészeket, pontosabban mintákat azonosítani a környezetében, lehetővé téve a "tanulást" a képekből adatok kinyerésével ill videó.
A konvolúciós neurális hálózatok konvolúciókat – vagy kis mátrixműveleteket – használnak az adatok hatékonyabb elemzésére, mint az alternatív módszerek, például a teljesen összekapcsolt hálózatok. Ezek a konvolúciók lehetővé teszik számukra, hogy gyorsan és pontosan értelmes jellemzőket vonjanak ki képekből vagy hanghullámokból.
Például, ha különböző típusú állatokat próbál felismerni egy képen, akkor a CNN-ben több is szerepel rétegek, amelyek mindegyike egyszerre hajt végre műveleteket a kép kis részein – például élek vagy színek észlelése variációk.
A konvolúció során a képmátrix minden elemét meg kell szorozni egy másik, szűrőnek nevezett mátrixszal. Ez a szűrő általában sokkal kisebb, mint az eredeti mátrix, és segít azonosítani a kép bizonyos jellemzőit, például az éleket vagy alakzatokat.
Végül a teljesen összekapcsolt rétegek egyetlen vektorba egyesítik az előző rétegekből kinyert összes jellemzőt, amelyet aztán osztályozási célokra használhatnak fel.
A kimeneti réteg ezt a vektort bemenetként veszi, és előrejelzések készítésére használja az edzések során korábban látott adatokból tanultak alapján. Ennek eredményeként a konvolúciós neurális hálózatok egyre okosabbakká válnak, ahogy egyre több adat kerül be a rendszerbe.
Különféleképpen használnak gépi tanulási algoritmusok a számítások felgyorsítása és a pontosság javítása az objektumészlelés során.
A konvolúciós neurális hálózatok 5 legjobb alkalmazása
A konvolúciós neurális hálózatokat számos különböző alkalmazásban használják, és számos iparágban meglehetősen gyakran alkalmazzák. Íme a konvolúciós neurális hálózatok öt népszerű alkalmazása.
1. Arcfelismerő
Az arcfelismerő technológia a CNN-ekre támaszkodik, mivel a gépeknek képesnek kell lenniük az arc alakjának időbeli változásainak észlelésére, hogy pontosan azonosítsák az embereket egyik képről a másikra.
Ehhez több ezer kép felhasználásával kell tanítani őket, amelyek különböző szögekből és arckifejezésekből állnak. A képzés után összehasonlíthatják az új képeket az adatbázisukban tárolt képekkel, és megállapíthatják, hogy megfelelnek-e vagy sem.
Ez a technika egyre népszerűbb, mivel képes gyorsan azonosítani az egyéneket anélkül, hogy fizikai kontaktusra vagy emberi interakcióra lenne szükség. Ez ideálissá teszi olyan alkalmazásokhoz, mint például a biztonsági rendszerek, ahol az emberek gyors azonosítására van szükség az emberek közötti érintkezés nélkül.
2. Hirdető
Az AI hirdetési felhasználása az elmúlt években jelentősen megnőtt, mivel képes gyorsan és pontosan azonosítani a trendeket. A konvolúciós neurális hálózatok segítségével a hirdetők jobban megérthetik célközönségük preferenciáit, és ennek megfelelően alakíthatják ki hirdetési kampányaikat.
Például a ruházati cégek a CNN-ek segítségével elemezhetik a vásárlói visszajelzéseket a különböző stílusokról, színekről, ill anyagokat, hogy megalapozott döntéseket tudjanak hozni arról, hogy milyen elemeket kell megjeleníteni a következő hirdetésükben kampányok.
Ezenkívül a CNN-ek betekintést nyújthatnak abba, hogy az ügyfelek hol kattintanak a legnagyobb valószínűséggel egy hirdetésre, vagy mely kulcsszavak eredményezik a legmagasabb konverziós arányt egy adott kampányban.
3. Tárgyfelismerés
A CNN-nel történő objektumészlelés úgy működik, hogy egy modellt betanít arra, hogy felismerjen bizonyos objektumokat a digitális képeken, ill videókat bizonyos minták, például élek, formák és színek felismerésével, amelyek segítenek megkülönböztetni egy objektumot egy másik.
A modell képzése címkézett adatkészletekkel történik – olyan adatpontokkal, ahol minden ponthoz címkét rendeltek, például biztonsági mellényeket vagy sisakokat. A képzés során a modell megtanulja, hogyan lehet felismerni az egyes címkékkel társított bizonyos mintákat, és leképezi azokat a megfelelő címkékre, amikor a következtetés során új adatpontokkal jelenik meg.
4. Dokumentáció elemzése
A CNN-ek számos előnnyel rendelkeznek a hagyományos szabályalapú rendszerekkel szemben, amikor dokumentumok elemzésére használják őket. Például sokkal kevesebb erőfeszítést igényelnek, mint más technikák, mivel korlátozott emberi beavatkozásra van szükség.
Másodszor, mivel ezek öntanuló rendszerek, idővel egyre okosabbak lesznek, mivel képesek felismerni azokat a trendeket és mintákat, amelyeket az emberek esetleg figyelmen kívül hagynak.
5. Biometrikus hitelesítés
Biometrikus hitelesítési technológia, mint pl az ujjlenyomat-leolvasók terén, jelentősen fejlődött az elmúlt évtizedben. Miközben több is van Az okok, amelyek miatt a mesterséges intelligencia nem helyettesítheti az embert a munkahelyen mégis, az olyan technológiák, mint a CNN, határozottan segíthetnek a dolgok megkönnyítésében.
Ami a biometrikus adatot illeti, a CNN-ek segítségével azonosítani lehet az egyén arcának vagy ujjlenyomatának nagyon specifikus jellemzőit, amelyeket nehéz vagy lehetetlen lenne manuálisan észlelni az emberek számára.
Például, ha valakit arcfelismerő technológiával szeretne hitelesíteni, a CNN több száz képet tud átvizsgálni az adott személy arcáról, és azonosítsa az apró részleteket, például a pórusokat vagy a ráncokat, amelyek túl kicsik ahhoz, hogy az emberek meztelenül lássák szem.
A CNN-ek segíthetnek a vállalatoknak értelmes információk megszerzésében
Egyre több vállalat használja ki a CNN-ek erejét, hogy digitális képekből vagy videókból érdemi információt nyerjen. A CNN-eket nem csak a munkahelyi biztonság, hanem a kiskereskedelem és az autóipar marketingjére is használják.
Ez csak egy a sok technológia közül, amelyek közül a fejlesztők meg akarják tanulni, hogy a technológiai fejlődés előtt maradjanak, és felkészüljenek a változó követelményekre, ahogy a világ folyamatosan fejlődik.
