Avec les progrès de la technologie, l'intelligence artificielle (IA) fait désormais partie intégrante de nos vies. Des applications d'assistant virtuel aux voitures autonomes, l'IA est utilisée dans de nombreux secteurs et pour de nombreuses utilisations différentes.
Le développement de l'intelligence artificielle est particulièrement impressionnant dans certains domaines, dont la vision par ordinateur. Il permet aux appareils de visualiser des objets similaires aux humains, leur permettant de reconnaître, d'analyser et de classer des objets.
Ceci est possible grâce à l'utilisation d'un réseau neuronal convolutif, un algorithme puissant qui ouvre de nouvelles possibilités pour ce que l'analyse vidéo peut faire. Vérifier Qu'est-ce que l'informatique quantique, est-elle réelle et comment change-t-elle les choses ?
Que sont les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ?
Le cerveau humain est l'inspiration pour l'architecture des réseaux de neurones. Les cellules du cerveau humain, appelées neurones, forment un réseau complexe hautement interconnecté et s'envoient des signaux électriques pour aider les humains à traiter l'information. De même, les réseaux de neurones artificiels consistent en des neurones artificiels travaillant ensemble pour résoudre un problème. Les neurones artificiels sont des unités logicielles appelées nœuds, tandis que les réseaux de neurones artificiels sont des logiciels ou des algorithmes qui utilisent principalement des systèmes informatiques pour résoudre des opérations mathématiques.
Réseau de neurones convolutifs : CNN est un type d'apprentissage en profondeur similaire à un Perceptron multicouche. Ils ont été utilisés pour obtenir des performances de pointe dans les tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets et la reconnaissance faciale.
Essentiellement, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont constitués de neurones avec des poids et des biais ajustables. Ces neurones sont organisés en couches qui effectuent des tâches spécifiques.
Chaque couche est liée à la couche précédente et la couche d'entrée reçoit des informations du monde extérieur. La sortie de chaque neurone est déterminée en appliquant la fonction d'activation à un ensemble linéaire de ses entrées et de ses poids.
Il s'agit essentiellement d'un algorithme d'apprentissage en profondeur capable d'évaluer les images et d'identifier les objets qu'elles contiennent, y compris de les catégoriser. Il est capable d'effectuer des tâches liées à l'analyse des informations sur les pixels.
Les couches cachées des réseaux de neurones convolutionnels exécutent des fonctions mathématiques spécifiques, telles que la synthèse ou le filtrage, appelées convolution. Il est très utile pour la classification des images car il peut extraire les caractéristiques pertinentes des images, ce qui est utile pour la reconnaissance et la classification des images. Le nouveau modèle est plus facile à manipuler sans perdre les caractéristiques importantes pour une bonne prédiction. Chaque couche masquée extrait et traite différentes caractéristiques de l'image, telles que les bords, la couleur et la profondeur. Vérifier Comment devenir un ingénieur en apprentissage automatique et en intelligence artificielle : guide du débutant.
Comment fonctionnent les réseaux de neurones convolutifs ?
La clé du succès d'un CNN est que chaque couche successive a moins de paramètres que la précédente, donc lorsque l'algorithme atteint la fin, il est capable d'en apprendre plus sur son environnement que s'il avait pris toutes les données à la fois. .
Au lieu de cela, en analysant progressivement de plus petits bits de données à chaque étape, ils peuvent identifier plus précisément les modèles dans leur environnement, ce qui leur permet « d'apprendre » en extrayant des données d'images ou de vidéos.
Les CNN utilisent la convolution - ou petites opérations matricielles - pour analyser les données plus efficacement que les méthodes alternatives telles que les réseaux entièrement connectés. Ces détours lui permettent d'extraire rapidement et avec précision des caractéristiques significatives d'images ou d'ondes sonores.
Par exemple, si vous essayez d'identifier différents types d'animaux dans une image, un CNN aurait plusieurs couches qui effectuent chacune des opérations sur de petites parties de l'image à la fois, par exemple, en détectant les contours ou les différences de couleur.
La convolution consiste à faire passer chaque élément du tableau d'image par un autre tableau appelé filtre. Le filtre est généralement beaucoup plus petit que la matrice d'origine et permet d'identifier certaines caractéristiques de l'image, telles que les contours ou les formes.
Enfin, les couches entièrement connectées combinent toutes les caractéristiques extraites des couches précédentes en un seul vecteur, qui peut ensuite être utilisé à des fins de classification.
La couche de sortie prend ce vecteur en entrée et l'utilise pour faire des prédictions basées sur ce qu'elle a appris à partir des données précédemment vues lors des sessions de formation. En conséquence, les réseaux de neurones convolutifs continuent de devenir plus intelligents à mesure que davantage de données sont introduites dans le système.
Divers algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour accélérer les calculs et améliorer la précision de la détection d'objets. Vérifier Les meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique pour acquérir une expérience supplémentaire.
Meilleures utilisations des réseaux de neurones convolutifs
Les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés pour une variété d'utilisations différentes et sont fréquemment déployés dans de nombreuses industries. Voici quelques applications courantes des réseaux de neurones convolutifs.
1. Reconnaissance faciale
La technologie de reconnaissance faciale repose sur les CNN car les appareils doivent être capables de détecter les changements de forme du visage au fil du temps pour identifier avec précision les personnes d'une photo à l'autre.
Pour ce faire, il doit être entraîné à utiliser des milliers de photos contenant des visages sous différents angles et expressions. Une fois formé, il peut comparer les nouvelles images avec celles stockées dans sa base de données et déterminer si elles correspondent.
Cette technologie devient de plus en plus populaire grâce à sa capacité à identifier rapidement les individus sans avoir besoin de contact physique ou d'interaction humaine. Cela les rend idéaux pour les applications telles que les systèmes de sécurité où une identification rapide des personnes sans aucun contact interhumain est requise.
2. Annonces
L'utilisation de l'intelligence artificielle dans la publicité a connu une croissance exponentielle ces dernières années en raison de sa capacité à identifier rapidement et avec précision les tendances. Grâce aux réseaux de neurones convolutionnels, les annonceurs peuvent mieux comprendre les préférences de leur public cible et adapter leurs campagnes publicitaires en conséquence.
Par exemple, les entreprises de vêtements peuvent utiliser les CNN pour analyser les commentaires des clients sur différents styles, couleurs ou matériaux afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur les articles à présenter dans leurs prochaines campagnes publicitaires.
En outre, les CNN peuvent fournir des informations sur les endroits où les clients sont les plus susceptibles de cliquer sur une annonce ou sur les mots clés qui entraîneront le taux de conversion le plus élevé pour une campagne donnée.
3. Détection d'objets
La détection d'objets avec CNN fonctionne en entraînant un modèle à reconnaître des objets spécifiques dans des images ou des vidéos numériques en reconnaissant des modèles spécifiques, tels que des bords, des formes et des couleurs, qui aident à distinguer un objet d'un autre.
Le modèle est formé à l'aide d'ensembles de données étiquetés, c'est-à-dire de points de données où chaque point a reçu une étiquette, comme des gilets de sécurité ou des casques. Pendant la formation, le modèle apprend à reconnaître et à mapper certains modèles associés à chaque étiquette aux étiquettes correspondantes lorsqu'il est présenté avec de nouveaux points de données pendant l'inférence.
4. Analyse documentaire
Les CNN offrent plusieurs avantages par rapport aux systèmes traditionnels basés sur des règles lorsqu'ils sont utilisés pour l'analyse de documents. Par exemple, elle nécessite beaucoup moins d'efforts que d'autres techniques car une intervention humaine limitée est requise.
Deuxièmement, parce qu'il s'agit de systèmes d'auto-apprentissage, ils continuent de devenir plus intelligents au fil du temps, car ils sont capables de reconnaître les tendances et les modèles que les humains pourraient manquer.
5. Authentification biométrique
La technologie d'authentification biométrique, telle que le capteur d'empreintes digitales, a considérablement évolué au cours de la dernière décennie. Bien qu'il existe de nombreuses raisons pour lesquelles l'IA ne peut pas encore remplacer les humains au travail, des technologies telles que les CNN peuvent certainement faciliter les choses.
En ce qui concerne la biométrie, les CNN peuvent être utilisés pour identifier des caractéristiques très spécifiques du visage ou des empreintes digitales d'un individu qui seraient difficiles ou impossibles à détecter manuellement pour les humains.
Par exemple, si vous vouliez authentifier quelqu'un à l'aide de la technologie de reconnaissance faciale, CNN pourrait numériser des centaines d'images du visage de cette personne et identifier des détails infimes comme des pores ou des rides qui pourraient être trop petits pour être vus à l'œil nu. Vérifier Quelques conseils pour protéger votre smartphone contre le vol.
Les CNN peuvent aider les entreprises à obtenir des informations utiles
Un nombre croissant d'entreprises exploitent désormais la puissance des CNN pour extraire des informations utiles à partir d'images ou de vidéos numériques. Les CNN sont utilisés non seulement pour la sécurité au travail, mais aussi pour le marketing dans les secteurs de la vente au détail et de l'automobile.
Ce n'est qu'une des nombreuses techniques que les développeurs peuvent vouloir apprendre pour rester à la pointe des développements technologiques et se préparer à l'évolution des demandes à mesure que le monde continue d'évoluer. Vous pouvez voir maintenant Fonctionnalités pratiques de l'iPhone qui vous faciliteront la vie.
