Са напретком технологије, вештачка интелигенција (АИ) је постала редован део наших живота. Од виртуелних асистената до аутономних возила, вештачка интелигенција се користи у разним индустријама и у различитим апликацијама.
Успон вештачке интелигенције је посебно импресиван у одређеним областима, укључујући компјутерски вид. Ово омогућава машинама да виде објекте слично људима, омогућавајући им да препознају, анализирају и класификују објекте.
Ово је могуће коришћењем конволуционе неуронске мреже, робусног алгоритма који отвара нове могућности за шта је способна видео анализа.
Шта су конволуционе неуронске мреже (ЦНН)?
Конволуционе неуронске мреже, или ЦНН, су моћни алати за дубоко учење. Коришћени су за постизање најсавременијих перформанси у задацима компјутерског вида као што су откривање објеката и препознавање лица.
У својој сржи, конволуционе неуронске мреже (ЦНН) се састоје од неурона са подесивим тежинама и предрасудама. Ови неурони су организовани у слојеве који обављају специфичне задатке.
Сваки слој је повезан са претходним слојем, при чему улазни слој прима информације из спољашњег света. Излаз сваког неурона се одређује применом функције активације на линеарну комбинацију његових улаза и тежина.
У суштини, то је алгоритам дубоког учења који је способан да процени слике и идентификује објекте у њима, укључујући и њихову класификацију. Архитектура конволуционе неуронске мреже је слична људском мозгу и способна је да извршава задатке који се односе на анализу информација о пикселима.
Како функционишу конволуционе неуронске мреже?
Кључ успешног ЦНН-а је да сваки следећи слој има мање параметара од претходног, тако да када алгоритам је дошао до краја, био је у могућности да научи више о свом окружењу него да је једноставно узео све податке одмах.
Уместо тога, прогресивном анализом мањих делова података у сваком кораку, може се прецизније идентификује обрасце у свом окружењу, омогућавајући му да „учи“ издвајањем података из слика или видео.
Конволуционе неуронске мреже користе конволуције — или мале матричне операције — да анализирају податке ефикасније од алтернативних метода као што су потпуно повезане мреже. Ове конволуције им омогућавају да брзо и прецизно извуку значајне карактеристике из слика или звучних таласа.
На пример, ако покушавате да препознате различите врсте животиња на слици, онда би ваш ЦНН имао више слојева од којих сваки обавља операције на малим деловима слике одједном — на пример, откривање ивица или боје варијације.
Конволуција укључује множење сваког елемента матрице слике са другом матрицом која се зове филтер. Овај филтер је обично много мањи од оригиналне матрице и помаже да се идентификују одређене карактеристике унутар слике, као што су ивице или облици.
Коначно, потпуно повезани слојеви комбинују све карактеристике екстраховане из претходних слојева заједно у један вектор, који се затим може користити у сврхе класификације.
Излазни слој узима овај вектор као улаз и користи га за предвиђање на основу онога што је научио из претходно виђених података током тренинга. Као резултат тога, конволуционе неуронске мреже настављају да постају паметније како се више података уноси у систем.
Користе разне алгоритми машинског учења да се убрзају прорачуни и побољша тачност када је у питању детекција објеката.
5 најбољих апликација конволуционих неуронских мрежа
Конволуционе неуронске мреже се користе у различитим апликацијама и често се примењују у многим индустријама. Ево пет популарних примена конволуционих неуронских мрежа.
1. Препознавање лица
Технологија препознавања лица ослања се на ЦНН јер машине морају да буду у стању да открију промене у облику лица током времена да би тачно идентификовале људе од једне слике до друге.
Да би то урадили, морају бити обучени користећи хиљаде слика које садрже лица из различитих углова и израза. Једном обучени, могу да упореде нове слике са онима сачуваним у њиховој бази података и утврде да ли се поклапају или не.
Ова техника је постала све популарнија захваљујући својој способности да брзо идентификује појединце без потребе за физичким контактом или људском интеракцијом. Ово га чини идеалним за апликације као што су безбедносни системи где је потребна брза идентификација људи без икаквог контакта између људи.
2. Оглашавање
Употреба вештачке интелигенције у оглашавању значајно је порасла последњих година због њене способности да брзо и тачно идентификује трендове. Уз помоћ конволуционих неуронских мрежа, оглашивачи могу боље да разумеју преференције своје циљне публике и у складу са тим прилагоде своје огласне кампање.
На пример, компаније за одећу могу да користе ЦНН да анализирају повратне информације купаца о различитим стиловима, бојама или материјале како би могли да донесу информисане одлуке о томе које ставке треба да буду представљене у њиховом предстојећем огласу кампање.
Поред тога, ЦНН-ови могу пружити увид у то где ће клијенти највероватније кликнути на оглас или које кључне речи ће довести до највеће стопе конверзије за одређену кампању.
3. Детекција објеката
Детекција објеката са ЦНН функционише тако што обучава модел да препозна одређене објекте унутар дигиталних слика или видео снимци препознавањем одређених образаца, као што су ивице, облици и боје, који помажу у разликовању једног објекта од други.
Модел се обучава коришћењем означених скупова података—тачке података где је свакој тачки додељена ознака, као што су сигурносни прслуци или шлемови. Током тренинга, модел учи како да препозна одређене обрасце повезане са сваком ознаком и мапира их у одговарајуће ознаке када се представи са новим тачкама података током закључивања
4. Анализа документације
ЦНН нуде бројне предности у односу на конвенционалне системе засноване на правилима када се користе за анализу докумената. На пример, захтевају много мање напора од других техника јер је потребна ограничена људска интервенција.
Друго, пошто су ово системи који се самоуче, они настављају да постају паметнији током времена, јер су способни да препознају трендове и обрасце које би људи могли пропустити.
5. Биометријска аутентикација
Технологија биометријске аутентификације, као нпр скенера отиска прста, значајно је еволуирао у протеклој деценији. Док их има неколико разлози због којих вештачка интелигенција не може да замени људе на послу још увек, технологије попут ЦНН-а дефинитивно могу помоћи у олакшавању ствари.
Када је у питању биометрија, ЦНН се може користити за идентификацију врло специфичних карактеристика на лицу или отиску прста појединца које би људима било тешко или немогуће ручно открити.
На пример, ако желите да потврдите аутентичност некога користећи технологију препознавања лица, ЦНН би могао да скенира стотине слика лица те особе и идентификујте ситне детаље као што су поре или боре које би биле премале да би људи могли да их виде са голим око.
ЦНН могу помоћи компанијама да извуку значајне информације
Све већи број компанија сада користи моћ ЦНН-а да би из дигиталних слика или видео записа извукла значајне информације. ЦНН се користе не само за безбедност на радном месту, већ и за маркетинг у малопродајној и аутомобилској индустрији.
То је само једна од многих технологија које програмери можда желе да науче да буду испред технолошког напретка и да се припреме за променљиве захтеве како свет наставља да се развија.
