С развитием технологий искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей жизни. От приложений виртуального помощника до беспилотных автомобилей ИИ используется во многих отраслях и для самых разных целей.
Развитие искусственного интеллекта особенно впечатляет в некоторых областях, включая компьютерное зрение. Это позволяет устройствам видеть объекты, похожие на людей, что позволяет им распознавать, анализировать и классифицировать объекты.
Это возможно благодаря использованию сверточной нейронной сети, мощного алгоритма, открывающего новые возможности анализа видео. Проверять Что такое квантовые вычисления, реальны ли они и как они меняют ситуацию?
Что такое сверточные нейронные сети (CNN)?
Человеческий мозг является источником вдохновения для архитектуры нейронных сетей. Клетки человеческого мозга, называемые нейронами, образуют сложную сеть с высокой степенью взаимосвязанности и посылают друг другу электрические сигналы, помогая людям обрабатывать информацию. Точно так же искусственные нейронные сети состоят из искусственных нейронов, работающих вместе для решения проблемы. Искусственные нейроны — это программные единицы, называемые узлами, а искусственные нейронные сети — это программное обеспечение или алгоритмы, которые в основном используют вычислительные системы для решения математических операций.
Сверточная нейронная сеть: CNN — это тип глубокого обучения, похожий на многослойный персептрон. Они использовались для достижения самой современной производительности в задачах компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и распознавание лиц.
По сути, сверточные нейронные сети (CNN) состоят из нейронов с регулируемыми весами и смещениями. Эти нейроны организованы в слои, которые выполняют определенные задачи.
Каждый слой связан с предыдущим слоем, а входной слой получает информацию из внешнего мира. Выход каждого нейрона определяется путем применения функции активации к линейному набору его входов и весов.
По сути, это алгоритм глубокого обучения, способный оценивать изображения и идентифицировать объекты на них, включая их категоризацию. Он способен выполнять задачи, связанные с анализом информации о пикселях.
Скрытые слои в сверточных нейронных сетях выполняют определенные математические функции, такие как суммирование или фильтрация, называемые сверткой. Это очень полезно для классификации изображений, поскольку оно может извлекать из изображений соответствующие функции, что полезно для распознавания и классификации изображений. Новой моделью легче манипулировать, не теряя функций, важных для хорошего прогноза. Каждый скрытый слой извлекает и обрабатывает различные характеристики изображения, такие как края, цвет и глубина. Проверять Как стать инженером по машинному обучению и искусственному интеллекту: руководство для начинающих.
Как работают сверточные нейронные сети?
Ключом к успеху CNN является то, что каждый последующий слой имеет меньше параметров, чем предыдущий, поэтому, когда алгоритм достигает конца, он может узнать больше о своей среде, чем если бы он взял все данные сразу. .
Вместо этого, постепенно анализируя меньшие биты данных на каждом этапе, они могут более точно идентифицировать шаблоны в своей среде, что позволяет им «учиться», извлекая данные из изображений или видео.
CNN используют свертки — или небольшие матричные операции — для более эффективного анализа данных, чем альтернативные методы, такие как полносвязные сети. Эти обходные пути позволяют быстро и точно извлекать значимые признаки из изображений или звуковых волн.
Например, если вы пытаетесь идентифицировать разные типы животных на изображении, CNN будет иметь несколько слоев, каждый из которых одновременно выполняет операции с небольшими частями изображения, например, обнаруживает края или различия в цвете.
Свертка включает в себя передачу каждого элемента в массиве изображений другим массивом, называемым фильтром. Фильтр обычно намного меньше, чем исходная матрица, и помогает идентифицировать определенные особенности изображения, такие как края или формы.
Наконец, полносвязные слои объединяют все признаки, извлеченные из предыдущих слоев, в единый вектор, который затем можно использовать для целей классификации.
Выходной слой принимает этот вектор в качестве входных данных и использует его для прогнозирования на основе того, что он узнал из данных, ранее просмотренных во время сеансов обучения. В результате сверточные нейронные сети продолжают становиться умнее по мере того, как в систему поступает все больше данных.
Различные алгоритмы машинного обучения используются для ускорения вычислений и повышения точности обнаружения объектов. Проверять Лучшие библиотеки машинного обучения для получения дополнительного опыта.
Лучшее использование сверточных нейронных сетей
Сверточные нейронные сети используются для самых разных целей и часто используются во многих отраслях. Вот некоторые распространенные приложения сверточных нейронных сетей.
1. Распознавание лиц
Технология распознавания лиц опирается на CNN, поскольку устройства должны обнаруживать изменения формы лица с течением времени, чтобы точно идентифицировать людей с одной фотографии на другую.
Для этого его нужно научить использовать тысячи фотографий, содержащих лица в разных ракурсах и с разными выражениями. После обучения он может сравнивать новые изображения с изображениями, хранящимися в его базе данных, и определять, совпадают ли они.
Эта технология становится все более популярной благодаря своей способности быстро идентифицировать людей без необходимости физического контакта или взаимодействия с человеком. Это делает их идеальными для таких приложений, как системы безопасности, где требуется быстрая идентификация людей без какого-либо контакта между людьми.
2. Объявления
Использование искусственного интеллекта в рекламе в последние годы выросло в геометрической прогрессии благодаря его способности быстро и точно определять тенденции. С помощью сверточных нейронных сетей рекламодатели могут лучше понять предпочтения своей целевой аудитории и соответствующим образом адаптировать свои рекламные кампании.
Например, компании по производству одежды могут использовать CNN для анализа отзывов клиентов о различных стилях, цветах или материалах, чтобы они могли принимать обоснованные решения о том, какие предметы использовать в своих предстоящих рекламных кампаниях.
Кроме того, CNN могут дать представление о том, где клиенты с наибольшей вероятностью нажмут на объявление или какие ключевые слова приведут к наивысшему коэффициенту конверсии для данной кампании.
3. Обнаружение объекта
Обнаружение объектов с помощью CNN работает, обучая модель распознавать определенные объекты в цифровых изображениях или видео, распознавая определенные шаблоны, такие как края, формы и цвета, которые помогают отличать один объект от другого.
Модель обучается с использованием помеченных наборов данных — точек данных, где каждой точке присвоена метка, например, защитные жилеты или каски. Во время обучения модель учится распознавать и сопоставлять определенные шаблоны, связанные с каждой меткой, с соответствующими метками при представлении новых точек данных во время вывода.
4. Анализ документов
CNN предлагают несколько преимуществ по сравнению с традиционными системами, основанными на правилах, при использовании для анализа документов. Например, он требует гораздо меньше усилий, чем другие методы, потому что требуется ограниченное вмешательство человека.
Во-вторых, поскольку они являются самообучающимися системами, они со временем становятся умнее, поскольку способны распознавать тенденции и закономерности, которые люди могут упустить.
5. Биометрическая аутентификация
Технологии биометрической аутентификации, такие как датчик отпечатков пальцев, претерпели значительные изменения за последнее десятилетие. Хотя есть много причин, по которым ИИ пока не может заменить людей на работе, такие технологии, как CNN, безусловно, могут помочь упростить работу.
Когда дело доходит до биометрии, CNN можно использовать для идентификации очень специфических черт лица или отпечатков пальцев человека, которые людям было бы трудно или невозможно обнаружить вручную.
Например, если вы хотите аутентифицировать кого-то с помощью технологии распознавания лиц, CNN может отсканировать сотни изображений лица этого человека и определить мельчайшие детали, такие как поры или морщины, которые могут быть слишком малы для людей, чтобы увидеть их невооруженным глазом. Проверять Несколько советов, как защитить свой смартфон от кражи.
CNN могут помочь компаниям получить полезную информацию
В настоящее время все большее число компаний используют возможности CNN для извлечения полезной информации из цифровых изображений или видео. CNN используются не только для обеспечения безопасности на рабочем месте, но и для маркетинга в розничной торговле и автомобильной промышленности.
Это всего лишь одна из многих технологий, которым разработчики могут захотеть научиться, чтобы оставаться в авангарде технологических разработок и быть готовыми к изменяющимся требованиям по мере того, как мир продолжает развиваться. Вы можете просмотреть сейчас Удобные функции iPhone, которые сделают вашу жизнь проще.
