S pokrokem v technologii se umělá inteligence (AI) stala běžnou součástí našich životů. Umělá inteligence se používá v mnoha odvětvích a k mnoha různým účelům, od aplikací virtuálních asistentů až po samořídící auta.
Vývoj umělé inteligence je obzvláště působivý v určitých oblastech, včetně počítačového vidění. Umožňuje zařízením prohlížet objekty, které vypadají jako lidé, a umožňuje jim rozpoznávat, analyzovat a klasifikovat objekty.
To je možné díky použití konvoluční neuronové sítě, výkonného algoritmu, který otevírá nové možnosti toho, co dokáže videoanalytika. Podívejte se, co je kvantové počítání, je skutečné a jak věci mění?
Co jsou konvoluční neuronové sítě (CNN)?
Lidský mozek je zdrojem inspirace pro architekturu neuronových sítí. Buňky v lidském mozku nazývané neurony tvoří složitou, vysoce propojenou síť, která si navzájem posílají elektrické signály, které lidem pomáhají zpracovávat informace. Podobně se umělé neuronové sítě skládají z umělých neuronů, které spolupracují na řešení problému. Umělé neurony jsou softwarové jednotky nazývané uzly, zatímco umělé neuronové sítě jsou software nebo algoritmy, které používají hlavně počítačové systémy k řešení matematických operací.
Konvoluční neuronová síť: CNN je typ hlubokého učení podobného vícevrstvému perceptronu. Byly použity k dosažení nejmodernějšího výkonu v úlohách počítačového vidění, jako je detekce objektů a rozpoznávání obličeje.
Konvoluční neuronové sítě (CNN) se v podstatě skládají z neuronů s nastavitelnou váhou a předpětím. Tyto neurony jsou organizovány do vrstev, které plní specifické úkoly.
Každá vrstva je propojena s předchozí vrstvou a vstupní vrstva přijímá informace z vnějšího světa. Výstup každého neuronu je určen aplikací aktivační funkce na lineární sadu jeho vstupů a vah.
V podstatě se jedná o algoritmus hlubokého učení schopný vyhodnocovat obrazy a identifikovat v nich objekty, včetně jejich kategorizace. Je schopen provádět úkoly související s analýzou informací o pixelech.
Skryté vrstvy v konvolučních neuronových sítích provádějí specifické matematické funkce, jako je sumarizace nebo filtrování, nazývané konvoluce. Je velmi užitečný pro klasifikaci obrázků, protože dokáže extrahovat relevantní funkce z obrázků, což je užitečné pro rozpoznávání a klasifikaci obrázků. S novým modelem se snadněji manipuluje bez ztráty vlastností, které jsou důležité pro dobrou předpověď. Každá skrytá vrstva extrahuje a zpracovává různé atributy obrazu, jako jsou okraje, barva a hloubka. Podívejte se, jak se stát inženýrem strojového učení a umělé inteligence: průvodce pro začátečníky.
Jak fungují konvoluční neuronové sítě?
Klíčem k úspěchu CNN je, že každá následující vrstva má méně parametrů než předchozí, takže když algoritmus dosáhne konce, může se o svém prostředí dozvědět více, než kdyby sbíral všechna data najednou. .
Místo toho mohou postupnou analýzou menších bitů dat v každém kroku přesněji identifikovat vzory ve svém prostředí, což jim umožní „učit se“ extrahováním dat z obrázků nebo videa.
CNN používají konvoluci – nebo operace s malou maticí – k efektivnější analýze dat než alternativní metody, jako jsou plně propojené sítě. Tyto objížďky umožňují rychle a přesně extrahovat smysluplné prvky z obrázků nebo zvukových vln.
Pokud byste se například pokoušeli na obrázku identifikovat různé druhy zvířat, CNN by měla více vrstev, z nichž každá by prováděla operace na malých oblastech obrázku najednou, jako je detekce hran nebo barevných rozdílů.
Konvoluce zahrnuje průchod každého prvku v poli obrázků dalším polem nazývaným filtr. Filtr je obvykle mnohem menší než původní matice a pomáhá identifikovat určité prvky v obrázku, jako jsou hrany nebo tvary.
Nakonec plně propojené vrstvy kombinují všechny prvky extrahované z předchozích vrstev do jediného vektoru, který pak lze použít pro účely klasifikace.
Výstupní vrstva bere tento vektor jako vstup a používá jej k vytváření předpovědí na základě toho, co se naučila z dat, která byla dříve vidět během tréninků. Výsledkem je, že konvoluční neuronové sítě jsou chytřejší, protože do systému je přiváděno více dat.
Různé algoritmy strojového učení se používají k urychlení výpočtů a zlepšení přesnosti, pokud jde o detekci objektů. Podívejte se na nejlepší knihovny strojového učení a získejte další zkušenosti.
Nejlepší využití konvolučních neuronových sítí
Konvoluční neuronové sítě se používají pro různé účely a běžně se používají v mnoha průmyslových odvětvích. Zde jsou některé běžné aplikace konvolučních neuronových sítí.
1. Rozpoznávání tváře
Technologie rozpoznávání obličeje se spoléhá na CNN, protože zařízení musí být schopna detekovat změny tvaru obličeje v průběhu času, aby bylo možné přesně identifikovat lidi z jedné fotografie na druhou.
K tomu musí být natrénováno používat tisíce fotografií s obličeji z různých úhlů a výrazů. Po naučení může porovnat nové obrázky s těmi uloženými v databázi a určit, zda se shodují.
Tato technologie je stále oblíbenější díky své schopnosti rychle identifikovat jedince bez fyzického kontaktu nebo lidské interakce. Díky tomu jsou ideální pro aplikace, jako jsou bezpečnostní systémy, kde je vyžadována rychlá identifikace osob bez lidského kontaktu.
2. Reklamy
Využití umělé inteligence v reklamě v posledních letech exponenciálně roste díky její schopnosti rychle a přesně identifikovat trendy. Pomocí konvolučních neuronových sítí mohou inzerenti lépe porozumět preferencím svého publika a přizpůsobit tomu své reklamní kampaně.
Oděvní společnosti mohou například pomocí CNN analyzovat zpětnou vazbu zákazníků na různé styly, barvy nebo materiály, aby se mohli informovaně rozhodnout, které položky zahrnout do svých nadcházejících reklamních kampaní.
Kromě toho mohou CNN poskytnout informace o tom, kde zákazníci s největší pravděpodobností kliknou na reklamu nebo která klíčová slova povedou k nejvyšší míře konverze pro danou kampaň.
3. Detekce objektů
Detekce objektů pomocí CNN funguje tak, že trénuje model tak, aby rozpoznával konkrétní objekty v digitálních obrázcích nebo videích rozpoznáním specifických vzorů, jako jsou hrany, tvary a barvy, které pomáhají rozlišit jeden objekt od druhého.
Model je trénován pomocí označených datových sad – datových bodů, kde je označen každý bod, jako jsou bezpečnostní vesty nebo helmy. Během trénování se model učí rozpoznávat určité vzory spojené s každým štítkem a přiřazovat je k odpovídajícím štítkům, když jsou během inference prezentovány s novými datovými body.
4. Analýza dokumentů
CNN nabízejí několik výhod oproti tradičním systémům založeným na pravidlech, když se používají pro analýzu dokumentů. Například vyžaduje mnohem méně úsilí než jiné techniky, protože je vyžadován pouze omezený lidský zásah.
Zadruhé, protože jsou to strojové učení, jsou časem chytřejší, protože dokážou odhalit trendy a vzorce, které by lidé mohli přehlédnout.
5. Biometrická autentizace
Technologie biometrické autentizace, jako je snímač otisků prstů, se za poslední desetiletí ohromně vyvinula. I když existuje mnoho důvodů, proč umělá inteligence ještě nemůže nahradit lidi v práci, technologie jako CNN mohou určitě pomoci usnadnit věci.
Pokud jde o biometrii, CNN lze použít k identifikaci velmi specifických rysů v obličeji nebo otisku prstu osoby, které je pro člověka obtížné nebo nemožné ručně detekovat.
Pokud například chcete někoho ověřit pomocí technologie rozpoznávání obličeje, CNN dokáže naskenovat stovky snímků obličeje dané osoby a identifikovat drobné detaily, jako jsou póry nebo vrásky, které mohou být příliš malé, aby je lidé viděli pouhým okem. Podívejte se na několik tipů, jak ochránit svůj smartphone před krádeží.
CNN mohou firmám pomoci získat užitečné informace
Stále větší počet společností nyní využívá sílu CNN k získávání užitečných informací z digitálních obrázků nebo videí. CNN se používají nejen pro bezpečnost na pracovišti, ale také pro marketing v maloobchodě a automobilovém průmyslu.
Je to jen jedna z mnoha technik, které se mohou vývojáři chtít naučit, aby drželi krok s technologickým vývojem a připravili se na měnící se požadavky, jak se svět neustále vyvíjí. Podívejte se na užitečné funkce iPhonu, které vám usnadní život.
