Home-theater-designers
Με τις εξελίξεις στην τεχνολογία, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει γίνει ένα τακτικό μέρος της ζωής μας. Από εικονικούς βοηθούς μέχρι αυτόνομα οχήματα, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε διάφορες βιομηχανίες και σε διάφορες εφαρμογές.
Η άνοδος της τεχνητής νοημοσύνης είναι ιδιαίτερα εντυπωσιακή σε ορισμένους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της όρασης υπολογιστών. Αυτό επιτρέπει στις μηχανές να βλέπουν αντικείμενα παρόμοια με τους ανθρώπους, επιτρέποντάς τους να αναγνωρίζουν, να αναλύουν και να ταξινομούν αντικείμενα.
Windows 10 βοηθός ενημέρωσης συνεχίζει την επανεγκατάσταση
Αυτό είναι δυνατό μέσω της χρήσης ενός συνελικτικού νευρωνικού δικτύου, ενός ισχυρού αλγόριθμου που ανοίγει νέες δυνατότητες για το τι μπορεί να κάνει η ανάλυση βίντεο.
Τι είναι τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN);
Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα ή CNN είναι ισχυρά εργαλεία για βαθιά μάθηση. Έχουν χρησιμοποιηθεί για να επιτύχουν επιδόσεις αιχμής σε εργασίες όρασης υπολογιστή όπως π.χ ανίχνευση αντικειμένων και αναγνώριση προσώπων .
Στον πυρήνα τους, τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) αποτελούνται από νευρώνες με ρυθμιζόμενα βάρη και προκαταλήψεις. Αυτοί οι νευρώνες είναι οργανωμένοι σε στρώματα που εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες.
Κάθε επίπεδο συνδέεται με το προηγούμενο επίπεδο, με το επίπεδο εισόδου να λαμβάνει πληροφορίες από τον έξω κόσμο. Η έξοδος κάθε νευρώνα προσδιορίζεται με την εφαρμογή μιας συνάρτησης ενεργοποίησης σε έναν γραμμικό συνδυασμό των εισόδων και των βαρών του.
Στην ουσία, είναι ένας αλγόριθμος βαθιάς μάθησης που είναι ικανός να αξιολογεί εικόνες και να αναγνωρίζει αντικείμενα σε αυτές, συμπεριλαμβανομένης της ταξινόμησης τους. Η αρχιτεκτονική ενός συνελικτικού νευρωνικού δικτύου είναι παρόμοια με τον ανθρώπινο εγκέφαλο και είναι ικανή να εκτελεί εργασίες που σχετίζονται με την ανάλυση πληροφοριών pixel.
Πώς λειτουργούν τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα;
Το κλειδί για ένα επιτυχημένο CNN είναι ότι κάθε διαδοχικό επίπεδο έχει λιγότερες παραμέτρους από το προηγούμενο, έτσι ώστε όταν ο αλγόριθμος φτάσει στο τέλος, μπορεί να μάθει περισσότερα για το περιβάλλον του από ό,τι αν είχε απλώς λάβει όλα τα δεδομένα ταυτόχρονα. .
Αντίθετα, αναλύοντας σταδιακά μικρότερα κομμάτια δεδομένων σε κάθε βήμα, μπορεί να αναγνωρίσει με μεγαλύτερη ακρίβεια τα μοτίβα στο περιβάλλον του, επιτρέποντάς του να 'μάθει' εξάγοντας δεδομένα από τις εικόνες ή το βίντεο.
Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούν συνελίξεις —ή λειτουργίες μικρών μήτρων— για να αναλύσουν τα δεδομένα πιο αποτελεσματικά από εναλλακτικές μεθόδους, όπως τα πλήρως συνδεδεμένα δίκτυα. Αυτές οι περιελίξεις τους επιτρέπουν να εξάγουν σημαντικά χαρακτηριστικά από εικόνες ή ηχητικά κύματα γρήγορα και με ακρίβεια.
Για παράδειγμα, εάν προσπαθείτε να αναγνωρίσετε διαφορετικά είδη ζώων σε μια εικόνα, τότε το CNN θα έχει πολλαπλά επίπεδα που το καθένα εκτελεί λειτουργίες σε μικρά τμήματα της εικόνας ταυτόχρονα — για παράδειγμα, ανίχνευση ακμών ή χρωματικών παραλλαγών.
Η συνέλιξη περιλαμβάνει τον πολλαπλασιασμό κάθε στοιχείου μιας μήτρας εικόνας με μια άλλη μήτρα που ονομάζεται φίλτρο. Αυτό το φίλτρο είναι συνήθως πολύ μικρότερο από την αρχική μήτρα και βοηθά στον εντοπισμό ορισμένων χαρακτηριστικών εντός της εικόνας, όπως άκρες ή σχήματα.
Τέλος, τα πλήρως συνδεδεμένα στρώματα συνδυάζουν όλα τα χαρακτηριστικά που εξήχθησαν από τα προηγούμενα επίπεδα μαζί σε ένα ενιαίο διάνυσμα, το οποίο στη συνέχεια μπορεί να χρησιμοποιηθεί για σκοπούς ταξινόμησης.
Το επίπεδο εξόδου λαμβάνει αυτό το διάνυσμα ως είσοδο και το χρησιμοποιεί για να κάνει προβλέψεις με βάση αυτά που έχει μάθει από προηγούμενα δεδομένα κατά τη διάρκεια των προπονήσεων. Ως αποτέλεσμα, τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα συνεχίζουν να γίνονται πιο έξυπνα καθώς τροφοδοτούνται περισσότερα δεδομένα στο σύστημα.
Χρησιμοποιούν διάφορα αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για την επιτάχυνση των υπολογισμών και τη βελτίωση της ακρίβειας όσον αφορά τον εντοπισμό αντικειμένων.
Οι 5 καλύτερες εφαρμογές των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων
Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται σε μια ποικιλία διαφορετικών εφαρμογών και αναπτύσσονται αρκετά συχνά σε πολλές βιομηχανίες. Ακολουθούν πέντε δημοφιλείς εφαρμογές συνελικτικών νευρωνικών δικτύων.
1. Αναγνώριση προσώπου
Η τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου βασίζεται σε CNN επειδή τα μηχανήματα πρέπει να είναι σε θέση να ανιχνεύουν αλλαγές στο σχήμα του προσώπου με την πάροδο του χρόνου για να αναγνωρίζουν με ακρίβεια τους ανθρώπους από τη μια εικόνα στην άλλη.
Για να γίνει αυτό, πρέπει να εκπαιδευτούν χρησιμοποιώντας χιλιάδες εικόνες που περιέχουν πρόσωπα από διάφορες γωνίες και εκφράσεις. Αφού εκπαιδευτούν, μπορούν να συγκρίνουν νέες εικόνες με αυτές που είναι αποθηκευμένες στη βάση δεδομένων τους και να προσδιορίσουν αν ταιριάζουν ή όχι.
Αυτή η τεχνική έχει γίνει ολοένα και πιο δημοφιλής χάρη στην ικανότητά της να αναγνωρίζει γρήγορα άτομα χωρίς να απαιτείται φυσική επαφή ή ανθρώπινη αλληλεπίδραση. Αυτό το καθιστά ιδανικό για εφαρμογές όπως τα συστήματα ασφαλείας όπου απαιτείται γρήγορη αναγνώριση ατόμων χωρίς καμία επαφή μεταξύ των ανθρώπων.
2. Διαφήμιση
Η χρήση του AI στη διαφήμιση έχει αυξηθεί σημαντικά τα τελευταία χρόνια λόγω της ικανότητάς του να εντοπίζει τις τάσεις γρήγορα και με ακρίβεια. Με τη βοήθεια συνελικτικών νευρωνικών δικτύων, οι διαφημιστές μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα τις προτιμήσεις του κοινού-στόχου τους και να προσαρμόσουν ανάλογα τις διαφημιστικές τους καμπάνιες.
Για παράδειγμα, οι εταιρείες ρούχων θα μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν CNN για να αναλύσουν τα σχόλια των πελατών σχετικά με διαφορετικά στυλ, χρώματα ή υλικά, ώστε να μπορούν να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τα στοιχεία που πρέπει να εμφανίζονται στις επερχόμενες διαφημιστικές τους καμπάνιες.
Επιπλέον, τα CNN μπορούν να παρέχουν πληροφορίες σχετικά με το πού είναι πιο πιθανό οι πελάτες να κάνουν κλικ σε μια διαφήμιση ή ποιες λέξεις-κλειδιά θα έχουν ως αποτέλεσμα το υψηλότερο ποσοστό μετατροπών για μια συγκεκριμένη καμπάνια.
3. Ανίχνευση αντικειμένου
Η ανίχνευση αντικειμένων με ένα CNN λειτουργεί εκπαιδεύοντας ένα μοντέλο να αναγνωρίζει συγκεκριμένα αντικείμενα μέσα σε ψηφιακές εικόνες ή βίντεο αναγνωρίζοντας ορισμένα μοτίβα, όπως άκρες, σχήματα και χρώματα, που βοηθούν στη διάκριση ενός αντικειμένου από το άλλο.
Το μοντέλο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας σύνολα δεδομένων με ετικέτες—σημεία δεδομένων όπου σε κάθε σημείο έχει εκχωρηθεί μια ετικέτα, όπως γιλέκα ασφαλείας ή κράνη. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το μοντέλο μαθαίνει πώς να αναγνωρίζει ορισμένα μοτίβα που σχετίζονται με κάθε ετικέτα και τα χαρτογραφεί σε αντίστοιχες ετικέτες όταν παρουσιάζονται με νέα σημεία δεδομένων κατά τη διάρκεια της εξαγωγής συμπερασμάτων
πόσος χρόνος χρειάζεται για να κυριαρχήσει κάτι
4. Ανάλυση Τεκμηρίωσης
Τα CNN προσφέρουν πολλά πλεονεκτήματα σε σχέση με τα συμβατικά συστήματα που βασίζονται σε κανόνες όταν χρησιμοποιούνται για την ανάλυση εγγράφων. Για παράδειγμα, απαιτούν πολύ λιγότερη προσπάθεια από άλλες τεχνικές, καθώς απαιτείται περιορισμένη ανθρώπινη παρέμβαση.
Δεύτερον, δεδομένου ότι πρόκειται για συστήματα αυτομάθησης, συνεχίζουν να γίνονται εξυπνότερα με την πάροδο του χρόνου, καθώς είναι σε θέση να αναγνωρίζουν τάσεις και μοτίβα που μπορεί να χάσουν οι άνθρωποι.
5. Βιομετρικός έλεγχος ταυτότητας
Βιομετρική τεχνολογία ελέγχου ταυτότητας, όπως π.χ σαρωτές δακτυλικών αποτυπωμάτων, έχει εξελιχθεί σημαντικά κατά την περασμένη δεκαετία. Ενώ υπάρχουν αρκετές λόγοι για τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να αντικαταστήσει τους ανθρώπους στην εργασία Ωστόσο, τεχνολογίες όπως τα CNN μπορούν σίγουρα να βοηθήσουν στη διευκόλυνση των πραγμάτων.
Όσον αφορά τα βιομετρικά στοιχεία, τα CNN μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό πολύ συγκεκριμένων χαρακτηριστικών στο πρόσωπο ή στο δακτυλικό αποτύπωμα ενός ατόμου που θα ήταν δύσκολο ή αδύνατο για τον άνθρωπο να ανιχνεύσει χειροκίνητα.
Για παράδειγμα, εάν θέλετε να πιστοποιήσετε την ταυτότητα κάποιου χρησιμοποιώντας τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου, ένα CNN θα μπορούσε να σαρώσει εκατοντάδες εικόνες του προσώπου αυτού και να εντοπίσει μικροσκοπικές λεπτομέρειες όπως πόρους ή ρυτίδες που θα ήταν πολύ μικρές για να τις δει ο άνθρωπος με γυμνό μάτι.
Τα CNN μπορούν να βοηθήσουν τις εταιρείες να αντλήσουν σημαντικές πληροφορίες
Ένας αυξανόμενος αριθμός εταιρειών αξιοποιεί τώρα τη δύναμη των CNN για να αντλήσει ουσιαστικές πληροφορίες από ψηφιακές εικόνες ή βίντεο. Τα CNN χρησιμοποιούνται όχι μόνο για ασφάλεια στο χώρο εργασίας αλλά και για μάρκετινγκ στη λιανική και την αυτοκινητοβιομηχανία.
Είναι μόνο ένας από τους πολλούς προγραμματιστές τεχνολογιών που μπορεί να θέλουν να μάθουν να είναι μπροστά από τις τεχνολογικές εξελίξεις και να προετοιμάζονται για τις μεταβαλλόμενες απαιτήσεις καθώς ο κόσμος συνεχίζει να εξελίσσεται.