Konvoluciona neuronska mreža (CNN): Učenje računara kako da vide

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresight
• Decembar 1, 2023

Sažetak uvida

Konvolucione neuronske mreže (CNN) su ključne u klasifikaciji slika i kompjuterskom vidu, transformišući način na koji mašine identifikuju i razumeju vizuelne podatke. Oni oponašaju ljudsku viziju, obrađujući slike kroz konvolucione, udruživanje i potpuno povezane slojeve za ekstrakciju i analizu karakteristika. CNN-i imaju različite primjene, uključujući maloprodaju za preporuke proizvoda, automobilsku za poboljšanje sigurnosti, zdravstvenu zaštitu za otkrivanje tumora i tehnologiju prepoznavanja lica. Njihova upotreba se proteže na analizu dokumenata, genetiku i analizu satelitskih snimaka. Sa svojom sve većom integracijom u različite sektore, CNN-ovi izazivaju etičku zabrinutost, posebno u pogledu tehnologije prepoznavanja lica i privatnosti podataka, naglašavajući potrebu za pažljivim razmatranjem njihove primjene.

Konvoluciona neuronska mreža (CNN) kontekst

CNN su model dubokog učenja inspiriran načinom na koji ljudi i životinje koriste svoje oči za identifikaciju objekata. Računari nemaju ovu mogućnost; kada "gledaju" sliku, ona se prevodi u cifre. Stoga se CNN razlikuju od ostalih neuronskih mreža po svojim naprednim mogućnostima za analizu podataka o slici i audio signalu. Dizajnirani su da automatski i prilagodljivo nauče prostorne hijerarhije karakteristika, od uzoraka niskog do visokog nivoa. CNN-ovi mogu pomoći kompjuteru u sticanju "ljudskih" očiju i omogućiti mu kompjuterski vid, omogućavajući mu da apsorbuje sve piksele i brojeve koje vidi i pomaže u prepoznavanju i klasifikaciji slike. 

ConvNets implementiraju funkcije aktivacije u mapu karakteristika kako bi pomogli mašini da odredi šta vidi. Ovaj proces omogućavaju tri glavna sloja: konvolucijski, objedinjavajući i potpuno povezani slojevi. Prva dva (konvoluciono i grupiranje) izvode ekstrakciju podataka, dok potpuno povezani sloj generiše izlaz, kao što je klasifikacija. Mapa karakteristika se prenosi sa sloja na sloj sve dok računar ne vidi celu sliku. CNN-u se daje što je više moguće informacija kako bi otkrili različite karakteristike. Govoreći kompjuterima da traže ivice i linije, ove mašine uče kako da brzo i precizno identifikuju slike brzinom koja je nemoguća za ljude.

Ometajući uticaj

Iako se CNN najčešće koriste za prepoznavanje slika i zadatke klasifikacije, mogu se koristiti i za detekciju i segmentaciju. Na primjer, u maloprodaji, CNN mogu vizualno pretraživati ​​kako bi identificirali i preporučili artikle koji nadopunjuju postojeću garderobu. U automobilskoj industriji, ove mreže mogu paziti na promjene u uvjetima na cesti, kao što je detekcija trake kako bi poboljšali sigurnost. U zdravstvu, CNN se koriste za bolju identifikaciju kancerogenih tumora segmentiranjem ovih oštećenih ćelija iz zdravih organa oko njih. U međuvremenu, CNN su poboljšali tehnologiju prepoznavanja lica, omogućavajući platformama društvenih medija da identifikuju ljude na fotografijama i daju preporuke za označavanje. (Međutim, Facebook je odlučio da zaustavi ovu funkciju 2021. godine, navodeći rastuću etičku zabrinutost i nejasne regulatorne politike o korištenju ove tehnologije). 

Analiza dokumenata se također može poboljšati sa CNN-ima. Oni mogu provjeriti rukopisno djelo, uporediti ga sa bazom podataka rukom pisanog sadržaja, protumačiti riječi i još mnogo toga. Oni mogu skenirati rukom pisane papire kritične za bankarstvo i finansije ili klasifikaciju dokumenata za muzeje. U genetici, ove mreže mogu procijeniti ćelijske kulture za istraživanje bolesti ispitivanjem slika i mapiranja i prediktivne analitike kako bi pomogli medicinskim stručnjacima u razvoju potencijalnih tretmana. Konačno, konvolucijski slojevi mogu pomoći u kategorizaciji satelitskih snimaka i brzoj identifikaciji šta su, što može pomoći u istraživanju svemira.

Primjena konvolucione neuronske mreže (CNN)

Neke primjene konvolucione neuronske mreže (CNN) mogu uključivati: 

• Povećana upotreba u dijagnostici zdravstvene zaštite, uključujući radiologiju, rendgenske snimke i genetske bolesti.
• Upotreba CNN-a za klasificiranje strimovanih slika sa svemirskih šatlova i stanica, i rovera na Mjesec. Odbrambene agencije mogu primijeniti CNN na satelite za nadzor i dronove za autonomnu identifikaciju i procjenu sigurnosnih ili vojnih prijetnji.
• Poboljšana tehnologija optičkog prepoznavanja znakova za rukom pisane tekstove i prepoznavanje slika.
• Poboljšane aplikacije za robotsko sortiranje u skladištima i objektima za reciklažu.
• Njihova upotreba u klasifikaciji kriminalaca i osoba od interesa sa urbanih ili unutrašnjih nadzornih kamera. Međutim, ova metoda može biti podložna pristranostima.
• Više kompanija se pita o njihovoj upotrebi tehnologije prepoznavanja lica, uključujući i način na koji prikupljaju i koriste podatke.

Pitanja za komentar

• Kako još mislite da CNN mogu poboljšati kompjuterski vid i kako ga svakodnevno koristimo?
• Koje su druge moguće prednosti boljeg prepoznavanja i klasifikacije slika?