Home-theater-designers
Dengan kemajuan dalam teknologi, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi sebahagian daripada kehidupan kita. Daripada pembantu maya kepada kenderaan autonomi, AI digunakan merentas industri dan dalam pelbagai aplikasi.
Peningkatan kecerdasan buatan amat mengagumkan dalam bidang tertentu, termasuk penglihatan komputer. Ini membolehkan mesin melihat objek sama seperti manusia, membolehkan mereka mengenali, menganalisis dan mengelaskan objek.
Ini boleh dilakukan melalui penggunaan rangkaian neural convolutional, algoritma teguh yang membuka kemungkinan baharu tentang kemampuan analisis video.
Apakah Rangkaian Neural Convolutional (CNN)?
Rangkaian saraf konvolusi, atau CNN, ialah alat yang berkuasa untuk pembelajaran mendalam. Mereka telah digunakan untuk mencapai prestasi terkini dalam tugas penglihatan komputer seperti mengesan objek dan mengecam muka .
Pada terasnya, rangkaian neural convolutional (CNN) terdiri daripada neuron dengan berat dan berat sebelah boleh laras. Neuron ini disusun ke dalam lapisan yang melaksanakan tugas tertentu.
Setiap lapisan disambungkan ke lapisan sebelumnya, dengan lapisan input menerima maklumat dari dunia luar. Keluaran setiap neuron ditentukan dengan menggunakan fungsi pengaktifan kepada gabungan linear input dan pemberatnya.
Pada dasarnya, ia adalah algoritma pembelajaran mendalam yang mampu menilai imej dan mengenal pasti objek di dalamnya, termasuk mengelaskannya. Seni bina rangkaian saraf konvolusi adalah serupa dengan otak manusia, dan mampu melaksanakan tugas yang berkaitan dengan menganalisis maklumat piksel.
Bagaimanakah Rangkaian Neural Konvolusi Berfungsi?
Kunci kepada CNN yang berjaya ialah setiap lapisan berturut-turut mempunyai parameter yang lebih sedikit daripada yang sebelumnya supaya apabila algoritma mencapai penghujung, ia telah dapat mengetahui lebih lanjut tentang persekitarannya berbanding jika ia hanya mengambil semua data sekaligus .
Sebaliknya, dengan menganalisis sebahagian kecil data secara berperingkat pada setiap langkah, ia boleh mengenal pasti corak dalam persekitarannya dengan lebih tepat, membolehkannya 'belajar' dengan mengekstrak data daripada imej atau video.
Rangkaian saraf konvolusi menggunakan konvolusi—atau operasi matriks kecil—untuk menganalisis data dengan lebih cekap daripada kaedah alternatif seperti rangkaian bersambung sepenuhnya. Konvolusi ini membolehkan mereka mengekstrak ciri yang bermakna daripada imej atau gelombang bunyi dengan cepat dan tepat.
Contohnya, jika anda cuba mengenali pelbagai jenis haiwan dalam imej, maka CNN anda akan mempunyai berbilang lapisan yang setiap satu menjalankan operasi pada bahagian kecil imej itu sekali gus—contohnya, mengesan tepi atau variasi warna.
Konvolusi melibatkan pendaraban setiap elemen matriks imej dengan matriks lain yang dipanggil penapis. Penapis ini biasanya jauh lebih kecil daripada matriks asal, dan ia membantu mengenal pasti ciri tertentu dalam imej, seperti tepi atau bentuk.
Akhir sekali, lapisan bersambung sepenuhnya menggabungkan semua ciri yang diekstrak daripada lapisan sebelumnya menjadi satu vektor tunggal, yang kemudiannya boleh digunakan untuk tujuan pengelasan.
Lapisan output mengambil vektor ini sebagai input dan menggunakannya untuk membuat ramalan berdasarkan perkara yang telah dipelajari daripada data yang dilihat sebelum ini semasa sesi latihan. Akibatnya, rangkaian saraf konvolusi terus menjadi lebih pintar apabila lebih banyak data dimasukkan ke dalam sistem.
Mereka menggunakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin untuk mempercepatkan pengiraan dan meningkatkan ketepatan apabila melibatkan pengesanan objek.
5 Aplikasi Terbaik Rangkaian Neural Convolutional
Rangkaian saraf konvolusi digunakan dalam pelbagai aplikasi yang berbeza dan digunakan dengan agak kerap dalam banyak industri. Berikut ialah lima aplikasi popular rangkaian neural convolutional.
1. Pengecaman Muka
Teknologi pengecaman muka bergantung pada CNN kerana mesin perlu dapat mengesan perubahan dalam bentuk muka dari semasa ke semasa untuk mengenal pasti orang dengan tepat dari satu imej ke imej seterusnya.
Untuk melakukan ini, mereka mesti dilatih menggunakan beribu-ribu imej yang mengandungi wajah dari pelbagai sudut dan ekspresi. Setelah dilatih, mereka boleh membandingkan imej baharu dengan imej yang disimpan dalam pangkalan data mereka dan menentukan sama ada ia sepadan atau tidak.
bagaimana menjadikan sesuatu sentiasa dijalankan sebagai pentadbir
Teknik ini telah menjadi semakin popular berkat keupayaannya untuk mengenal pasti individu dengan cepat tanpa memerlukan sentuhan fizikal atau interaksi manusia. Ini menjadikannya sesuai untuk aplikasi seperti sistem keselamatan di mana pengenalan pantas orang diperlukan tanpa sebarang hubungan antara manusia.
2. Pengiklanan
Penggunaan AI dalam pengiklanan telah berkembang dengan ketara sejak beberapa tahun kebelakangan ini kerana keupayaannya untuk mengenal pasti arah aliran dengan cepat dan tepat. Dengan bantuan rangkaian neural convolutional, pengiklan boleh lebih memahami keutamaan khalayak sasaran mereka dan menyesuaikan kempen iklan mereka dengan sewajarnya.
Contohnya, syarikat pakaian boleh menggunakan CNN untuk menganalisis maklum balas pelanggan tentang gaya, warna atau bahan yang berbeza supaya mereka boleh membuat keputusan termaklum tentang item yang perlu ditampilkan dalam kempen iklan mereka yang akan datang.
Selain itu, CNN boleh memberikan cerapan tentang tempat pelanggan berkemungkinan besar mengklik pada iklan atau kata kunci yang akan menghasilkan kadar penukaran tertinggi untuk kempen tertentu.
3. Pengesanan Objek
Pengesanan objek dengan CNN berfungsi dengan melatih model untuk mengecam objek tertentu dalam imej atau video digital dengan mengecam corak tertentu, seperti tepi, bentuk dan warna, yang membantu membezakan satu objek daripada objek lain.
Model ini dilatih menggunakan set data berlabel—titik data di mana setiap titik telah diberi label, seperti jaket keselamatan atau topi keledar. Semasa latihan, model belajar cara mengenali corak tertentu yang dikaitkan dengan setiap label dan memetakannya ke label yang sepadan apabila dibentangkan dengan titik data baharu semasa inferens
4. Analisis Dokumentasi
CNN menawarkan banyak kelebihan berbanding sistem berasaskan peraturan konvensional apabila digunakan untuk menganalisis dokumen. Sebagai contoh, mereka memerlukan usaha yang lebih sedikit daripada teknik lain kerana campur tangan manusia yang terhad diperlukan.
Kedua, memandangkan ini adalah sistem pembelajaran kendiri, sistem ini terus menjadi lebih pintar dari semasa ke semasa, kerana mereka mampu mengenali arah aliran dan corak yang mungkin terlepas pandang oleh manusia.
5. Pengesahan Biometrik
Teknologi pengesahan biometrik, seperti pengimbas cap jari, telah berkembang dengan ketara sepanjang dekad yang lalu. Walaupun terdapat beberapa sebab kecerdasan buatan tidak dapat menggantikan manusia di tempat kerja Namun begitu, teknologi seperti CNN pasti dapat membantu dalam memudahkan urusan.
Apabila bercakap tentang biometrik, CNN boleh digunakan untuk mengenal pasti ciri yang sangat khusus dalam muka atau cap jari individu yang sukar atau mustahil untuk dikesan secara manual oleh manusia.
Sebagai contoh, jika anda ingin mengesahkan seseorang menggunakan teknologi pengecaman muka, CNN boleh mengimbas ratusan imej wajah orang itu dan mengenal pasti butiran kecil seperti liang atau kedutan yang terlalu kecil untuk dilihat oleh manusia dengan mata kasar.
CNN Boleh Membantu Syarikat Mendapatkan Maklumat Bermakna
Semakin banyak syarikat kini memanfaatkan kuasa CNN untuk memperoleh maklumat yang bermakna daripada imej atau video digital. CNN digunakan bukan sahaja untuk keselamatan tempat kerja tetapi juga untuk pemasaran dalam industri runcit dan automotif.
Ia hanyalah salah satu daripada banyak pembangun teknologi yang mungkin ingin belajar untuk terus mendahului kemajuan teknologi dan bersedia untuk keperluan yang berubah-ubah ketika dunia terus berkembang.