С развитием технологий искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей жизни. От виртуальных помощников до автономных транспортных средств ИИ используется во многих отраслях и в различных приложениях.
Рост искусственного интеллекта особенно впечатляет в определенных областях, включая компьютерное зрение. Это позволяет машинам рассматривать объекты так же, как люди, что позволяет им распознавать, анализировать и классифицировать объекты.
Это возможно благодаря использованию сверточной нейронной сети, надежного алгоритма, который открывает новые возможности того, на что способен видеоанализ.
Что такое сверточные нейронные сети (CNN)?
Сверточные нейронные сети, или CNN, являются мощными инструментами для глубокого обучения. Они использовались для достижения современной производительности в задачах компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и распознавание лиц.
По своей 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, при этом входной слой получает информацию из внешнего мира. Выход каждого нейрона определяется путем применения функции активации к линейной комбинации его входов и весов.
По сути, это алгоритм глубокого обучения, способный оценивать изображения и идентифицировать объекты на них, включая их классификацию. Архитектура сверточной нейронной сети аналогична человеческому мозгу и способна выполнять задачи, связанные с анализом информации о пикселях.
Как работают сверточные нейронные сети?
Ключом к успешной CNN является то, что каждый последующий слой имеет меньше параметров, чем предыдущий. алгоритм достигает конца, он смог узнать больше о своей среде, чем если бы он просто получил все данные однажды.
Вместо этого, постепенно анализируя меньшие фрагменты данных на каждом этапе, он может более точно определять закономерности в своей среде, позволяя ему «обучаться», извлекая данные из изображений или видео.
Сверточные нейронные сети используют свертки — или небольшие матричные операции — для более эффективного анализа данных, чем альтернативные методы, такие как полносвязные сети. Эти свертки позволяют им быстро и точно извлекать значимые признаки из изображений или звуковых волн.
Например, если вы пытаетесь распознать разные виды животных на изображении, тогда ваша CNN будет иметь несколько слои, каждый из которых одновременно выполняет операции с небольшими частями изображения, например, определение краев или цвета вариации.
Свертка включает умножение каждого элемента матрицы изображения на другую матрицу, называемую фильтром. Этот фильтр обычно намного меньше, чем исходная матрица, и он помогает идентифицировать определенные особенности в изображении, такие как края или формы.
Наконец, полносвязные слои объединяют все признаки, извлеченные из предыдущих слоев, в один 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 ранее просмотренных данных во время сеансов обучения. В результате сверточные нейронные сети продолжают становиться умнее по мере того, как в систему поступает все больше данных.
Они используют различные алгоритмы машинного обучения для ускорения вычислений и повышения точности обнаружения объектов.
5 лучших приложений сверточных нейронных сетей
Сверточные нейронные сети используются в самых разных приложениях и довольно часто развертываются во многих отраслях. Вот пять популярных приложений сверточных нейронных сетей.
1. Распознавание лиц
Технология распознавания лиц опирается на CNN, потому что машины должны обнаруживать изменения формы лица с течением времени, чтобы точно идентифицировать людей с одного изображения на другое.
Для этого их необходимо тренировать, используя тысячи изображений, содержащих лица в разных ракурсах и с разными выражениями. После обучения они могут сравнивать новые изображения с изображениями, хранящимися в их базе данных, и определять, совпадают они или нет.
Этот метод становится все более популярным благодаря своей способности быстро идентифицировать людей, не требуя физического контакта или взаимодействия с человеком. Это делает его идеальным для таких приложений, как системы безопасности, где требуется быстрая идентификация людей без какого-либо контакта между ними.
2. Реклама
В последние годы использование ИИ в рекламе значительно выросло 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 товарах. материалы, чтобы они могли принимать обоснованные решения о том, какие элементы должны быть представлены в их предстоящей рекламе. кампании.
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 конкретной кампании.
3. Обнаружение объекта
Обнаружение объектов с помощью CNN работает путем обучения модели распознаванию определенных объектов в цифровых изображениях или видео, распознавая определенные шаблоны, такие как края, формы и цвета, которые помогают отличить один объект от другой.
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 определенные шаблоны, связанные с каждой меткой, и сопоставляет их с соответствующими метками при представлении новых точек данных во время вывода.
4. Анализ документации
CNN предлагают многочисленные преимущества по сравнению с обычными системами, основанными на правилах, при использовании для анализа документов. Например, они требуют гораздо меньше усилий, чем другие методы, поскольку требуется ограниченное вмешательство человека.
Во-вторых, поскольку это самообучающиеся системы, они со временем становятся умнее, поскольку способны распознавать тенденции и закономерности, которые люди могут упустить.
5. Биометрическая аутентификация
Технология биометрической аутентификации, такая как сканеры отпечатков пальцев значительно изменились за прошедшие десять дней. В то время как есть несколько причины, по которым искусственный интеллект не может заменить человека на работе тем не менее, такие технологии, как CNN, определенно могут помочь упростить задачу.
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 сканировать сотни изображений. лица этого человека и определить крошечные детали, такие как поры или морщины, которые были бы слишком малы для людей, чтобы увидеть их голым глаз.
CNN могут помочь компаниям получать значимую информацию
В настоящее время все большее число компаний используют возможности CNN для получения значимой 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 опережать технологические достижения и быть готовыми к изменяющимся требованиям по мере того, как мир продолжает развиваться.
