Z napredkom tehnologije je umetna inteligenca (AI) postala reden del našega življenja. Od virtualnih pomočnikov do avtonomnih vozil se AI uporablja v različnih panogah in v različnih aplikacijah.
Vzpon umetne inteligence je še posebej impresiven na nekaterih področjih, vključno z računalniškim vidom. To omogoča strojem, da si ogledujejo predmete podobno kot ljudje, kar jim omogoča prepoznavanje, analizo in razvrščanje predmetov.
To je mogoče z uporabo konvolucijske nevronske mreže, robustnega algoritma, ki odpira nove možnosti, česa je zmožna video analiza.
Kaj so konvolucijske nevronske mreže (CNN)?
Konvolucijske nevronske mreže ali CNN so močno orodje za globoko učenje. Uporabljeni so bili za doseganje najsodobnejše zmogljivosti pri nalogah računalniškega vida, kot je npr zaznavanje predmetov in prepoznavanje obrazov.
V svojem jedru so konvolucijske nevronske mreže (CNN) sestavljene iz nevronov z nastavljivo težo in pristranskostjo. Ti nevroni so organizirani v plasti, ki opravljajo posebne naloge.
Vsaka plast je povezana s prejšnjo plastjo, pri čemer vhodna plast prejema informacije iz zunanjega sveta. Izhod vsakega nevrona se določi z uporabo aktivacijske funkcije za linearno kombinacijo njegovih vhodov in uteži.
V bistvu je to algoritem globokega učenja, ki je sposoben oceniti slike in identificirati predmete v njih, vključno z njihovim razvrščanjem. Arhitektura konvolucijske nevronske mreže je podobna človeškim možganom in je sposobna izvajati naloge, ki se nanašajo na analizo informacij slikovnih pik.
Kako delujejo konvolucijske nevronske mreže?
Ključ do uspešnega CNN je, da ima vsaka naslednja plast manj parametrov kot tista pred njo, tako da ko algoritem doseže konec, se je lahko naučil več o svojem okolju, kot če bi preprosto prevzel vse podatke naenkrat.
Namesto tega lahko s postopnim analiziranjem manjših kosov podatkov na vsakem koraku bolj natančno prepoznava vzorce v svojem okolju, kar mu omogoča "učenje" z ekstrakcijo podatkov iz slik oz video.
Konvolucijske nevronske mreže uporabljajo konvolucije – ali majhne matrične operacije – za učinkovitejšo analizo podatkov kot alternativne metode, kot so popolnoma povezana omrežja. Ti zavoji jim omogočajo, da iz slik ali zvočnih valov hitro in natančno izluščijo pomembne značilnosti.
Na primer, če poskušate prepoznati različne vrste živali na sliki, bi jih imel vaš CNN več plasti, od katerih vsaka izvaja operacije na majhnih delih slike hkrati - na primer zaznavanje robov ali barve variacije.
Konvolucija vključuje množenje vsakega elementa slikovne matrike z drugo matriko, imenovano filter. Ta filter je običajno veliko manjši od izvirne matrice in pomaga prepoznati nekatere značilnosti v sliki, kot so robovi ali oblike.
Končno, popolnoma povezani sloji združujejo vse funkcije, ekstrahirane iz prejšnjih slojev, skupaj v en sam vektor, ki se nato lahko uporabi za namene klasifikacije.
Izhodna plast vzame ta vektor kot vhod in ga uporabi za izdelavo napovedi na podlagi tega, kar se je naučila iz predhodno videnih podatkov med treningi. Posledično postajajo konvolucijske nevronske mreže pametnejše, ko se v sistem dovaja več podatkov.
Uporabljajo različne algoritmi strojnega učenja za pospešitev izračunov in izboljšanje natančnosti pri zaznavanju predmetov.
5 najboljših aplikacij konvolucijskih nevronskih mrež
Konvolucijske nevronske mreže se uporabljajo v številnih različnih aplikacijah in se precej pogosto uporabljajo v številnih panogah. Tukaj je pet priljubljenih aplikacij konvolucijskih nevronskih mrež.
1. Prepoznavanje obraza
Tehnologija prepoznavanja obraza se opira na CNN, ker morajo biti stroji sposobni zaznati spremembe v obliki obraza skozi čas, da natančno identificirajo ljudi od ene slike do druge.
Da bi to naredili, jih je treba usposobiti z uporabo tisočih slik, ki vsebujejo obraze iz različnih zornih kotov in izrazov. Ko so usposobljeni, lahko primerjajo nove slike s tistimi, ki so shranjene v njihovi bazi podatkov, in ugotovijo, ali se ujemajo ali ne.
Ta tehnika je postala vse bolj priljubljena zaradi svoje sposobnosti hitre identifikacije posameznikov brez potrebe po fizičnem stiku ali človeški interakciji. Zaradi tega je idealen za aplikacije, kot so varnostni sistemi, kjer je potrebna hitra identifikacija ljudi brez kakršnega koli stika med ljudmi.
2. Oglaševanje
Uporaba umetne inteligence v oglaševanju je v zadnjih letih močno narasla zaradi njene sposobnosti hitrega in natančnega prepoznavanja trendov. S pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež lahko oglaševalci bolje razumejo preference svoje ciljne publike in temu prilagodijo svoje oglaševalske akcije.
Na primer, oblačilna podjetja bi lahko uporabila CNN za analizo povratnih informacij strank o različnih slogih, barvah ali gradiva, tako da lahko sprejemajo informirane odločitve o tem, kateri predmeti naj bodo predstavljeni v njihovem prihodnjem oglasu akcije.
Poleg tega lahko CNN zagotovijo vpogled v to, kje bodo kupci najverjetneje kliknili oglas ali katere ključne besede bodo povzročile najvišjo stopnjo konverzije za določeno akcijo.
3. Odkrivanje predmetov
Zaznavanje objektov s CNN deluje tako, da usposobi model za prepoznavanje specifičnih objektov znotraj digitalnih slik oz video posnetke s prepoznavanjem določenih vzorcev, kot so robovi, oblike in barve, ki pomagajo razlikovati en predmet od drugo.
Model se usposablja z uporabo označenih nizov podatkov – podatkovnih točk, kjer je vsaki točki dodeljena oznaka, kot so varnostni jopiči ali čelade. Med usposabljanjem se model nauči prepoznati določene vzorce, povezane z vsako oznako, in jih preslika v ustrezne oznake, ko so med sklepanjem predstavljene nove podatkovne točke
4. Analiza dokumentacije
CNN ponuja številne prednosti pred običajnimi sistemi, ki temeljijo na pravilih, kadar se uporabljajo za analizo dokumentov. Zahtevajo na primer veliko manj truda kot druge tehnike, saj je potrebno omejeno človeško posredovanje.
Drugič, ker so to samoučeči se sistemi, sčasoma postajajo pametnejši, saj so sposobni prepoznati trende in vzorce, ki bi jih ljudje lahko spregledali.
5. Biometrična avtentikacija
Tehnologija biometrične avtentikacije, kot je npr čitalniki prstnih odtisov, se je precej razvila v zadnjem desetletju. Medtem ko jih je več razlogi, zakaj umetna inteligenca ne more nadomestiti ljudi pri delu Vendar pa lahko tehnologije, kot je CNN, vsekakor pomagajo olajšati stvari.
Ko gre za biometrijo, se CNN lahko uporabljajo za identifikacijo zelo specifičnih značilnosti posameznikovega obraza ali prstnega odtisa, ki bi jih ljudje težko ali nemogoče ročno zaznati.
Na primer, če želite nekoga potrditi s tehnologijo za prepoznavanje obraza, lahko CNN skenira na stotine slik obraza te osebe in prepoznajte drobne podrobnosti, kot so pore ali gube, ki bi bile premajhne, da bi jih ljudje videli goli oko.
CNN lahko podjetjem pomagajo pridobiti pomembne informacije
Vse več podjetij zdaj izkorišča moč CNN-jev za pridobivanje pomembnih informacij iz digitalnih slik ali videoposnetkov. CNN se ne uporabljajo samo za varnost na delovnem mestu, ampak tudi za trženje v maloprodajni in avtomobilski industriji.
To je samo ena od mnogih razvijalcev tehnologij, ki bi se morda želeli naučiti ostati v koraku s tehnološkim napredkom in se pripraviti na spreminjajoče se zahteve, ko se svet še naprej razvija.