С напредъка на технологиите, изкуственият интелект (AI) се превърна в редовна част от живота ни. От виртуални асистенти до автономни превозни средства, AI се използва в различни индустрии и в различни приложения.
Възходът на изкуствения интелект е особено впечатляващ в определени области, включително компютърното зрение. Това позволява на машините да разглеждат обекти подобно на хората, което им позволява да разпознават, анализират и класифицират обекти.
Това е възможно чрез използването на конволюционна невронна мрежа, стабилен алгоритъм, който отваря нови възможности за това, на което е способен видеоанализът.
Какво представляват конволюционните невронни мрежи (CNN)?
Конволюционните невронни мрежи или CNN са мощни инструменти за дълбоко обучение. Те са били използвани за постигане на най-съвременна производителност при задачи за компютърно зрение, като напр откриване на обекти и разпознаване на лица.
В основата си конволюционните невронни мрежи (CNN) са съставени от неврони с регулируеми тегла и отклонения. Тези неврони са организирани в слоеве, които изпълняват специфични задачи.
Всеки слой е свързан с предишния слой, като входният слой получава информация от външния свят. Изходът на всеки неврон се определя чрез прилагане на функция за активиране към линейна комбинация от неговите входове и тегла.
По същество това е алгоритъм за дълбоко обучение, който е способен да оценява изображения и да идентифицира обекти в тях, включително да ги класифицира. Архитектурата на конволюционната невронна мрежа е подобна на човешкия мозък и е способна да изпълнява задачи, свързани с анализиране на информация от пиксели.
Как работят конволюционните невронни мрежи?
Ключът към успешната CNN е, че всеки следващ слой има по-малко параметри от този преди него, така че когато алгоритъмът достигне до края, той е успял да научи повече за своята среда, отколкото ако просто е взел всички данни веднага.
Вместо това, чрез прогресивно анализиране на по-малки части от данни на всяка стъпка, той може по-точно идентифицира модели в своята среда, позволявайки му да „учи“ чрез извличане на данни от изображенията или видео.
Конволюционните невронни мрежи използват навивки или малки матрични операции, за да анализират данните по-ефективно от алтернативни методи, като например напълно свързани мрежи. Тези навивки им позволяват бързо и точно да извличат значими характеристики от изображения или звукови вълни.
Например, ако се опитвате да разпознаете различни видове животни в изображение, тогава вашият CNN ще има множество слоеве, всеки от които извършва операции върху малки части от изображението наведнъж - например откриване на ръбове или цвят вариации.
Конволюцията включва умножаване на всеки елемент от матрица на изображение с друга матрица, наречена филтър. Този филтър обикновено е много по-малък от оригиналната матрица и помага да се идентифицират определени характеристики в изображението, като ръбове или форми.
И накрая, напълно свързаните слоеве комбинират всички характеристики, извлечени от предишните слоеве, заедно в един единствен вектор, който след това може да се използва за целите на класификацията.
Изходният слой приема този вектор като вход и го използва, за да прави прогнози въз основа на това, което е научил от предишни данни по време на тренировъчни сесии. В резултат на това конволюционните невронни мрежи продължават да стават по-умни, тъй като повече данни се подават в системата.
Те използват различни алгоритми за машинно обучение за ускоряване на изчисленията и подобряване на точността, когато става въпрос за откриване на обекти.
5-те най-добри приложения на конволюционните невронни мрежи
Конволюционните невронни мрежи се използват в множество различни приложения и се внедряват доста често в много индустрии. Ето пет популярни приложения на конволюционните невронни мрежи.
1. Разпознаване на лица
Технологията за разпознаване на лица разчита на CNN, тъй като машините трябва да могат да откриват промени във формата на лицето с течение на времето, за да идентифицират точно хората от едно изображение на друго.
За да направят това, те трябва да бъдат обучени с помощта на хиляди изображения, съдържащи лица от различни ъгли и изражения. Веднъж обучени, те могат да сравняват новите изображения с тези, съхранявани в тяхната база данни, и да определят дали съвпадат или не.
Тази техника става все по-популярна благодарение на способността си бързо да идентифицира индивиди, без да изисква физически контакт или човешко взаимодействие. Това го прави идеален за приложения като системи за сигурност, където е необходима бърза идентификация на хора без никакъв контакт между човешки същества.
2. реклама
Използването на AI в рекламата нарасна значително през последните години поради способността му да идентифицира бързо и точно тенденциите. С помощта на конволюционни невронни мрежи рекламодателите могат да разберат по-добре предпочитанията на целевата си аудитория и да приспособят своите рекламни кампании в съответствие с тях.
Например компаниите за облекло биха могли да използват CNN, за да анализират отзивите на клиентите за различни стилове, цветове или материали, така че да могат да вземат информирани решения за това какви артикули трябва да бъдат включени в предстоящата им реклама кампании.
Освен това CNN могат да предоставят информация за това къде е най-вероятно клиентите да кликнат върху реклама или кои ключови думи ще доведат до най-висок процент на реализация за определена кампания.
3. Откриване на обекти
Откриването на обекти с CNN работи, като обучава модел да разпознава конкретни обекти в цифрови изображения или видеоклипове чрез разпознаване на определени модели, като ръбове, форми и цветове, които помагат да се разграничи един обект от друг.
Моделът се обучава с помощта на етикетирани набори от данни - точки от данни, където на всяка точка е присвоен етикет, като например предпазни жилетки или каски. По време на обучението моделът се научава как да разпознава определени модели, свързани с всеки етикет, и ги картографира към съответните етикети, когато се представят с нови точки от данни по време на извод
4. Анализ на документацията
CNN предлагат множество предимства пред конвенционалните системи, базирани на правила, когато се използват за анализ на документи. Например, те изискват много по-малко усилия от други техники, тъй като е необходима ограничена човешка намеса.
Второ, тъй като това са самообучаващи се системи, те продължават да стават по-умни с течение на времето, тъй като са способни да разпознават тенденции и модели, които хората могат да пропуснат.
5. Биометрично удостоверяване
Технология за биометрично удостоверяване, като напр скенери за пръстови отпечатъци, се разви значително през последното десетилетие. Докато има няколко причините, поради които изкуственият интелект не може да замени хората на работа все пак технологии като CNN определено могат да помогнат за улесняване на нещата.
Що се отнася до биометричните данни, CNN могат да се използват за идентифициране на много специфични характеристики в лицето или пръстовия отпечатък на индивида, които биха били трудни или невъзможни за хората да открият ръчно.
Например, ако искате да удостоверите някого, използвайки технология за разпознаване на лица, CNN може да сканира през стотици изображения на лицето на този човек и идентифицирайте малки детайли като пори или бръчки, които биха били твърде малки, за да ги видите на голо лице око.
CNN могат да помогнат на компаниите да извлекат значима информация
Все по-голям брой компании сега използват силата на CNN, за да извлекат значима информация от цифрови изображения или видеоклипове. CNN се използват не само за безопасност на работното място, но и за маркетинг в търговията на дребно и автомобилната индустрия.
Това е само една от многото разработчици на технологии, които може да искат да се научат да изпреварват технологичния напредък и да се подготвят за променящите се изисквания, докато светът продължава да се развива.
