S napretkom tehnologije, umjetna inteligencija (AI) postala je redoviti dio naših života. Od virtualnih pomoćnika do autonomnih vozila, AI se koristi u raznim industrijama iu različitim aplikacijama.
Uspon umjetne inteligencije posebno je impresivan u određenim područjima, uključujući računalni vid. To omogućuje strojevima da gledaju objekte slično ljudima, omogućujući im prepoznavanje, analizu i klasificiranje objekata.
To je moguće korištenjem konvolucijske neuronske mreže, robusnog algoritma koji otvara nove mogućnosti onoga za što je video analiza sposobna.
Što su konvolucijske neuronske mreže (CNN)?
Konvolucijske neuronske mreže ili CNN moćni su alati za duboko učenje. Korišteni su za postizanje najsuvremenijih performansi u zadacima računalnog vida kao što su otkrivanje predmeta i prepoznavanje lica.
U svojoj srži, konvolucijske neuronske mreže (CNN) sastoje se od neurona s podesivim težinama i pristranostima. Ti su neuroni organizirani u slojeve koji obavljaju specifične zadatke.
Svaki sloj je povezan s prethodnim slojem, pri čemu ulazni sloj prima informacije iz vanjskog svijeta. Izlaz svakog neurona određen je primjenom aktivacijske funkcije na linearnu kombinaciju njegovih ulaza i težina.
U biti, to je algoritam dubokog učenja koji je sposoban procijeniti slike i identificirati objekte u njima, uključujući njihovo klasificiranje. Arhitektura konvolucijske neuronske mreže slična je ljudskom mozgu i sposobna je izvršavati zadatke koji se odnose na analizu informacija o pikselima.
Kako rade konvolucijske neuronske mreže?
Ključ uspješnog CNN-a je da svaki sljedeći sloj ima manje parametara od onog prije njega, tako da kada algoritam dođe do kraja, mogao je naučiti više o svojoj okolini nego da je jednostavno uzeo sve podatke odjednom.
Umjesto toga, postupnim analiziranjem manjih dijelova podataka u svakom koraku, može točnije identificirati obrasce u svojoj okolini, dopuštajući mu da "uči" izvlačenjem podataka iz slika ili video.
Konvolucijske neuronske mreže koriste konvolucije—ili male matrične operacije—za učinkovitiju analizu podataka od alternativnih metoda kao što su potpuno povezane mreže. Ove konvolucije im omogućuju brzo i točno izdvajanje značajnih značajki iz slika ili zvučnih valova.
Na primjer, ako pokušavate prepoznati različite vrste životinja na slici, tada bi vaš CNN imao više slojevi koji obavljaju operacije na malim dijelovima slike odjednom—na primjer, detektiraju rubove ili boju varijacije.
Konvolucija uključuje množenje svakog elementa matrice slike s drugom matricom koja se naziva filtar. Taj je filtar obično puno manji od izvorne matrice i pomaže u prepoznavanju određenih značajki unutar slike, poput rubova ili oblika.
Konačno, potpuno povezani slojevi kombiniraju sve značajke izvučene iz prethodnih slojeva zajedno u jedan vektor, koji se zatim može koristiti u svrhu klasifikacije.
Izlazni sloj uzima ovaj vektor kao ulaz i koristi ga za izradu predviđanja na temelju onoga što je naučio iz prethodno viđenih podataka tijekom treninga. Kao rezultat toga, konvolucijske neuronske mreže postaju sve pametnije kako se više podataka unosi u sustav.
Koriste razne algoritmi strojnog učenja kako bi se ubrzali proračuni i poboljšala točnost kada je u pitanju otkrivanje objekata.
5 najboljih primjena konvolucijskih neuronskih mreža
Konvolucijske neuronske mreže koriste se u raznim primjenama i često se koriste u mnogim industrijama. Evo pet popularnih primjena konvolucijskih neuronskih mreža.
1. Prepoznavanje lica
Tehnologija prepoznavanja lica oslanja se na CNN jer strojevi moraju moći otkriti promjene u obliku lica tijekom vremena kako bi točno identificirali ljude od jedne slike do druge.
Da bi to učinili, moraju biti obučeni pomoću tisuća slika koje sadrže lica iz različitih kutova i izraza. Nakon što se obuče, mogu usporediti nove slike s onima pohranjenima u svojoj bazi podataka i utvrditi podudaraju li se ili ne.
Ova tehnika je postala sve popularnija zahvaljujući svojoj sposobnosti da brzo identificira pojedince bez potrebe za fizičkim kontaktom ili ljudskom interakcijom. To ga čini idealnim za aplikacije kao što su sigurnosni sustavi gdje je potrebna brza identifikacija ljudi bez ikakvog kontakta između ljudi.
2. Oglašavanje
Korištenje umjetne inteligencije u oglašavanju značajno je poraslo posljednjih godina zbog svoje sposobnosti brzog i točnog prepoznavanja trendova. Uz pomoć konvolucijskih neuronskih mreža, oglašivači mogu bolje razumjeti preferencije svoje ciljane publike i prilagoditi svoje oglasne kampanje u skladu s tim.
Na primjer, tvrtke koje se bave proizvodnjom odjeće mogle bi koristiti CNN za analizu povratnih informacija kupaca o različitim stilovima, bojama ili materijale kako bi mogli donositi utemeljene odluke o tome koje stavke trebaju biti prikazane u njihovom nadolazećem oglasu kampanje.
Osim toga, CNN-ovi mogu pružiti uvid u to gdje će korisnici najvjerojatnije kliknuti na oglas ili koje će ključne riječi rezultirati najvećom stopom konverzije za određenu kampanju.
3. Detekcija objekata
Detekcija objekata pomoću CNN-a funkcionira tako da obučava model da prepozna određene objekte unutar digitalnih slika ili videozapisa prepoznavanjem određenih uzoraka, poput rubova, oblika i boja, koji pomažu razlikovati jedan objekt od još.
Model se obučava pomoću označenih skupova podataka—podatkovnih točaka gdje je svakoj točki dodijeljena oznaka, poput sigurnosnih prsluka ili kaciga. Tijekom obuke, model uči kako prepoznati određene uzorke povezane sa svakom oznakom i preslikava ih na odgovarajuće oznake kada mu se prezentiraju nove podatkovne točke tijekom zaključivanja
4. Analiza dokumentacije
CNN-ovi nude brojne prednosti u odnosu na konvencionalne sustave temeljene na pravilima kada se koriste za analizu dokumenata. Na primjer, one zahtijevaju puno manje napora od drugih tehnika jer je potrebna ograničena ljudska intervencija.
Drugo, budući da su to samoučeći sustavi, oni nastavljaju postajati pametniji tijekom vremena, budući da su sposobni prepoznati trendove i obrasce koje ljudi mogu propustiti.
5. Biometrijska autentifikacija
Biometrijska tehnologija autentifikacije, kao što je skeneri otiska prsta, značajno se razvio tijekom proteklog desetljeća. Dok ih ima nekoliko razlozi zašto umjetna inteligencija ne može zamijeniti ljude na poslu Ipak, tehnologije poput CNN-a definitivno mogu pomoći u olakšavanju stvari.
Kada je u pitanju biometrija, CNN-ovi se mogu koristiti za prepoznavanje vrlo specifičnih značajki na licu ili otisku prsta pojedinca koje bi ljudima bilo teško ili nemoguće ručno otkriti.
Na primjer, ako nekoga želite autentificirati pomoću tehnologije prepoznavanja lica, CNN bi mogao skenirati stotine slika lica te osobe i identificirati sitne detalje poput pora ili bora koji bi bili premaleni da bi ih ljudi vidjeli goli oko.
CNN-ovi mogu pomoći tvrtkama da izvuku značajne informacije
Sve veći broj tvrtki sada iskorištava moć CNN-a za dobivanje značajnih informacija iz digitalnih slika ili videa. CNN-ovi se koriste ne samo za sigurnost na radnom mjestu, već i za marketing u maloprodajnoj i automobilskoj industriji.
To je samo jedan od mnogih razvojnih tehnologija koje bi mogle htjeti naučiti kako ostati ispred tehnološkog napretka i pripremiti se za promjenjive zahtjeve kako se svijet nastavlja razvijati.
