Co to jest konwolucyjna sieć neuronowa (CNN) i jak działa?

Wraz z rozwojem technologii sztuczna inteligencja (AI) stała się stałym elementem naszego życia. Od wirtualnych asystentów po pojazdy autonomiczne, sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w różnych branżach i w różnych zastosowaniach.

Rozwój sztucznej inteligencji jest szczególnie imponujący w niektórych dziedzinach, w tym w widzeniu komputerowym. Dzięki temu maszyny mogą postrzegać obiekty podobnie jak ludzie, umożliwiając im rozpoznawanie, analizowanie i klasyfikowanie obiektów.

Jest to możliwe dzięki zastosowaniu konwolucyjnej sieci neuronowej, solidnego algorytmu, który otwiera nowe możliwości analizy wideo.

Czym są konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)?

Konwolucyjne sieci neuronowe lub CNN to potężne narzędzia do głębokiego uczenia. Zostały one wykorzystane do osiągnięcia najnowocześniejszej wydajności w zadaniach widzenia komputerowego, takich jak wykrywanie obiektów i rozpoznawanie twarzy.

W swej istocie splotowe sieci neuronowe (CNN) składają się z neuronów o regulowanych wagach i odchyleniach. Te neurony są zorganizowane w warstwy, które wykonują określone zadania.

Każda warstwa jest połączona z poprzednią, przy czym warstwa wejściowa otrzymuje informacje ze świata zewnętrznego. Wyjście każdego neuronu jest określane przez zastosowanie funkcji aktywacji do liniowej kombinacji jego wejść i wag.

Zasadniczo jest to algorytm głębokiego uczenia się, który jest w stanie oceniać obrazy i identyfikować w nich obiekty, w tym je klasyfikować. Architektura konwolucyjnej sieci neuronowej jest podobna do ludzkiego mózgu i jest zdolna do wykonywania zadań związanych z analizą informacji o pikselach.

Jak działają konwolucyjne sieci neuronowe?

Kluczem do sukcesu CNN jest to, że każda kolejna warstwa ma mniej parametrów niż poprzednia, więc kiedy algorytm dotrze do końca, był w stanie dowiedzieć się więcej o swoim środowisku, niż gdyby po prostu wziął wszystkie dane na raz .

Zamiast tego, stopniowo analizując mniejsze fragmenty danych na każdym etapie, może dokładniej identyfikować wzorce w swoim środowisku, umożliwiając „uczenie się” poprzez wyodrębnianie danych z obrazów lub filmów.

Splotowe sieci neuronowe wykorzystują sploty — lub operacje na małych macierzach — do bardziej wydajnej analizy danych niż metody alternatywne, takie jak w pełni połączone sieci. Te sploty umożliwiają im szybkie i dokładne wyodrębnianie znaczących cech z obrazów lub fal dźwiękowych.

Na przykład, jeśli próbujesz rozpoznać różne rodzaje zwierząt na obrazie, Twój CNN miałby wiele warstw, z których każda wykonuje jednocześnie operacje na małych częściach obrazu — na przykład wykrywanie krawędzi lub wariacji kolorów.

Splot polega na pomnożeniu każdego elementu macierzy obrazu przez inną macierz zwaną filtrem. Ten filtr jest zwykle znacznie mniejszy niż oryginalna matryca i pomaga zidentyfikować pewne cechy obrazu, takie jak krawędzie lub kształty.

Wreszcie, w pełni połączone warstwy łączą wszystkie cechy wyodrębnione z poprzednich warstw w jeden wektor, który można następnie wykorzystać do celów klasyfikacji.

Warstwa wyjściowa przyjmuje ten wektor jako dane wejściowe i używa go do przewidywania na podstawie tego, czego nauczyła się z wcześniej widzianych danych podczas sesji szkoleniowych. W rezultacie konwolucyjne sieci neuronowe stają się coraz inteligentniejsze, ponieważ do systemu trafia coraz więcej danych.

Wykorzystują różne algorytmy uczenia maszynowego, aby przyspieszyć obliczenia i poprawić dokładność wykrywania obiektów.

5 najlepszych zastosowań konwolucyjnych sieci neuronowych

Konwolucyjne sieci neuronowe są wykorzystywane w wielu różnych zastosowaniach i są dość często wdrażane w wielu branżach. Oto pięć popularnych zastosowań splotowych sieci neuronowych.

1. Rozpoznawanie twarzy

Technologia rozpoznawania twarzy opiera się na CNN, ponieważ maszyny muszą być w stanie wykrywać zmiany kształtu twarzy w czasie, aby dokładnie identyfikować osoby z jednego obrazu na drugi.

Aby to zrobić, muszą zostać przeszkoleni przy użyciu tysięcy obrazów zawierających twarze pod różnymi kątami iz różnymi wyrazami twarzy. Po przeszkoleniu mogą porównywać nowe obrazy z tymi przechowywanymi w bazie danych i określać, czy pasują, czy nie.

Technika ta staje się coraz bardziej popularna dzięki możliwości szybkiej identyfikacji osób bez konieczności kontaktu fizycznego lub interakcji międzyludzkich. Dzięki temu idealnie nadaje się do zastosowań takich jak systemy bezpieczeństwa, w których wymagana jest szybka identyfikacja osób bez kontaktu między ludźmi.

2. Reklama

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w reklamie znacznie wzrosło w ostatnich latach ze względu na jej zdolność do szybkiego i dokładnego identyfikowania trendów. Z pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych reklamodawcy mogą lepiej zrozumieć preferencje swoich docelowych odbiorców i odpowiednio dostosować swoje kampanie reklamowe.

Na przykład firmy odzieżowe mogą wykorzystywać CNN do analizowania opinii klientów na temat różnych stylów, kolorów lub materiałów, aby móc podejmować świadome decyzje dotyczące tego, jakie produkty powinny znaleźć się w nadchodzących kampaniach reklamowych.

Ponadto CNN mogą zapewnić wgląd w to, gdzie klienci najprawdopodobniej klikną reklamę lub które słowa kluczowe przyniosą najwyższy współczynnik konwersji dla danej kampanii.

3. Wykrywanie obiektów

Wykrywanie obiektów za pomocą CNN polega na uczeniu modelu rozpoznawania określonych obiektów na cyfrowych obrazach lub filmach poprzez rozpoznawanie pewnych wzorców, takich jak krawędzie, kształty i kolory, które pomagają odróżnić jeden obiekt od drugiego.

Model jest szkolony przy użyciu oznaczonych zestawów danych — punktów danych, w których każdemu punktowi przypisano etykietę, na przykład kamizelki bezpieczeństwa lub kaski. Podczas uczenia model uczy się, jak rozpoznawać określone wzorce związane z każdą etykietą i mapuje je do odpowiednich etykiet, gdy podczas wnioskowania prezentowane są nowe punkty danych

4. Analiza dokumentacji

CNN oferują wiele zalet w porównaniu z konwencjonalnymi systemami opartymi na regułach, gdy są używane do analizy dokumentów. Na przykład wymagają znacznie mniej wysiłku niż inne techniki, ponieważ wymagana jest ograniczona interwencja człowieka.

Po drugie, ponieważ są to systemy samouczące się, z czasem stają się coraz inteligentniejsze, ponieważ są w stanie rozpoznawać trendy i wzorce, które ludzie mogą przegapić.

5. Uwierzytelnianie biometryczne

Technologia uwierzytelniania biometrycznego, taka jak skanery linii papilarnych, znacznie się rozwinęła w ciągu ostatniej dekady. Chociaż istnieje kilka powodów, dla których sztuczna inteligencja nie może jeszcze zastąpić ludzi w pracy, technologie takie jak CNN mogą zdecydowanie ułatwić pracę.

Jeśli chodzi o dane biometryczne, CNN mogą być wykorzystywane do identyfikacji bardzo specyficznych cech twarzy lub odcisków palców danej osoby, których ręczne wykrycie przez człowieka byłoby trudne lub niemożliwe.

Na przykład, jeśli chcesz uwierzytelnić kogoś za pomocą technologii rozpoznawania twarzy, CNN może przeskanować setki obrazów twarzy tej osoby i zidentyfikować drobne szczegóły, takie jak pory lub zmarszczki, które byłyby zbyt małe, aby ludzie mogli je zobaczyć gołym okiem.

CNN mogą pomóc firmom w uzyskaniu znaczących informacji

Coraz więcej firm wykorzystuje możliwości CNN do pozyskiwania istotnych informacji z cyfrowych obrazów lub filmów. Sieci CNN są wykorzystywane nie tylko do zapewnienia bezpieczeństwa w miejscu pracy, ale także do celów marketingowych w branży detalicznej i motoryzacyjnej.

To tylko jedna z wielu technologii, których programiści mogą chcieć się nauczyć, aby wyprzedzać postęp technologiczny i przygotowywać się na zmieniające się wymagania w miarę ewolucji świata.