Convolutional neural network (CNN): Pagtudlo sa mga kompyuter kung unsaon pagtan-aw

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Disyembre 1, 2023

Katingbanan sa panabut

Ang Convolutional Neural Networks (CNNs) hinungdanon sa pagklasipikar sa imahe ug panan-awon sa kompyuter, nga nagbag-o kung giunsa pag-ila ug pagsabut sa mga makina ang biswal nga datos. Gisundog nila ang panan-aw sa tawo, pagproseso sa mga imahe pinaagi sa convolutional, pooling, ug hingpit nga konektado nga mga layer alang sa pagkuha ug pag-analisar sa bahin. Ang mga CNN adunay lainlain nga aplikasyon, lakip ang tingi alang sa mga rekomendasyon sa produkto, awto para sa pagpaayo sa kaluwasan, pag-atiman sa kahimsog alang sa pagtuki sa tumor, ug teknolohiya sa pag-ila sa nawong. Ang ilang paggamit nagsangkad sa pag-analisar sa dokumento, genetics, ug pag-analisar sa satellite imagery. Uban sa ilang nagkadako nga panagsama sa lainlaing mga sektor, ang mga CNN nagpatunghag mga kabalaka sa pamatasan, labi na bahin sa teknolohiya sa pag-ila sa nawong ug pagkapribado sa datos, nga nagpasiugda sa panginahanglan alang sa mabinantayon nga pagkonsiderar sa ilang pag-deploy.

Convolutional neural network (CNN) nga konteksto

Ang mga CNN usa ka lawom nga modelo sa pagkat-on nga giinspirar sa kung giunsa paggamit sa mga tawo ug hayop ang ilang mga mata aron mailhan ang mga butang. Ang mga kompyuter wala niini nga kapabilidad; sa diha nga sila "pagtan-aw" sa usa ka larawan, kini gihubad ngadto sa mga digit. Busa, ang mga CNN gipalahi gikan sa ubang mga neural network pinaagi sa ilang mga advanced nga kapabilidad alang sa pag-analisar sa imahe ug audio signal data. Gidisenyo sila nga awtomatiko ug mapahiangay nga makat-on sa mga spatial hierarchies sa mga bahin, gikan sa ubos hangtod sa taas nga lebel nga mga sumbanan. Makatabang ang mga CNN sa usa ka kompyuter sa pagkuha sa "tawo" nga mga mata ug mahatagan kini sa panan-aw sa kompyuter, nga gitugotan kini nga masuhop ang tanan nga mga pixel ug numero nga makita niini ug makatabang sa pag-ila ug pagklasipikar sa imahe. 

Ang ConvNets nagpatuman sa mga function sa pagpaaktibo sa usa ka feature map aron matabangan ang makina sa pagtino kon unsay makita niini. Kini nga proseso gipalihok sa tulo ka nag-unang mga lut-od: ang convolutional, ang pooling, ug ang hingpit nga konektado nga mga layer. Ang una nga duha (convolutional ug pooling) naghimo sa data extraction, samtang ang hingpit nga konektado nga layer nagpatunghag output, sama sa klasipikasyon. Ang feature map gibalhin gikan sa layer ngadto sa layer hangtod makita sa computer ang tibuok hulagway. Ang mga CNN gihatagan og daghang impormasyon kutob sa mahimo aron mahibal-an ang lainlaing mga kinaiya. Pinaagi sa pagsulti sa mga kompyuter sa pagpangita sa mga kilid ug linya, kini nga mga makina makakat-on unsaon sa paspas ug tukma nga pag-ila sa mga hulagway sa mga gikusgon nga imposible alang sa mga tawo.

Makasamok nga epekto

Samtang ang mga CNN kasagarang gigamit alang sa pag-ila sa imahe ug mga buluhaton sa klasipikasyon, mahimo usab kini gamiton alang sa pag-ila ug pagbahin. Pananglitan, sa tingi, ang mga CNN mahimong biswal nga mangita aron mailhan ug irekomenda ang mga butang nga makadugang sa usa ka naa na nga aparador. Sa automotive, kini nga mga network mahimong magbantay alang sa mga pagbag-o sa mga kahimtang sa dalan sama sa pagkakita sa linya sa linya aron mapauswag ang kaluwasan. Sa pag-atiman sa panglawas, ang mga CNN gigamit aron mas mailhan ang mga kanser nga tumor pinaagi sa pagbahin sa mga nadaot nga mga selyula gikan sa himsog nga mga organo sa ilang palibot. Samtang, gipaayo sa mga CNN ang teknolohiya sa pag-ila sa nawong, nga gitugotan ang mga platform sa social media nga mailhan ang mga tawo sa mga litrato ug maghatag mga rekomendasyon sa pag-tag. (Bisan pa, nakahukom ang Facebook nga hunongon kini nga bahin sa 2021, nga naghisgot sa nagkadako nga mga kabalaka sa pamatasan ug dili klaro nga mga palisiya sa regulasyon sa paggamit niini nga teknolohiya). 

Ang pag-analisar sa dokumento mahimo usab nga molambo sa mga CNN. Mahimo nilang pamatud-an ang usa ka sinulat sa kamot nga buhat, itandi kini sa usa ka database sa sinulat sa kamot nga sulod, paghubad sa mga pulong, ug uban pa. Mahimo nilang i-scan ang sinulat sa kamot nga mga papel nga kritikal para sa banking ug finance o klasipikasyon sa dokumento para sa mga museyo. Sa genetics, kini nga mga network mahimong magtimbang-timbang sa mga kultura sa selula alang sa panukiduki sa sakit pinaagi sa pagsusi sa mga litrato ug pagmapa ug predictive analytics aron matabangan ang mga eksperto sa medikal sa pagpalambo sa mga potensyal nga pagtambal. Sa katapusan, ang convolutional layers mahimong makatabang sa pag-categorize sa mga imahe sa satellite ug paspas nga pag-ila kung unsa kini, nga makatabang sa pagsuhid sa kawanangan.

Mga aplikasyon sa convolutional neural network (CNN)

Ang pipila ka mga aplikasyon sa convolutional neural network (CNN) mahimong maglakip sa: 

• Dugang nga paggamit sa pagdayagnos sa pag-atiman sa panglawas, lakip ang radiology, x-ray, ug genetic nga mga sakit.
• Ang paggamit sa CNNs sa pagklasipikar sa na-stream nga mga hulagway gikan sa mga space shuttle ug mga estasyon, ug moon rovers. Ang mga ahensya sa depensa mahimong mag-aplay sa mga CNN sa pag-surveillance sa mga satellite ug drone alang sa awtonomous nga pag-ila ug pagsusi sa mga hulga sa seguridad o militar.
• Gipauswag nga teknolohiya sa pag-ila sa optical character alang sa sinulat sa kamot nga mga teksto ug pag-ila sa imahe.
• Gipaayo ang robotic sorting nga mga aplikasyon sa mga bodega ug mga pasilidad sa pag-recycle.
• Ang ilang paggamit sa pagklasipikar sa mga kriminal ug persons of interest gikan sa urban o interior surveillance camera. Bisan pa, kini nga pamaagi mahimo’g mapailalom sa mga bias.
• Daghang mga kompanya ang gipangutana bahin sa ilang paggamit sa teknolohiya sa pag-ila sa nawong, lakip kung giunsa nila pagkolekta ug paggamit ang datos.

Mga pangutana nga ikomento

• Unsa pa sa imong hunahuna nga ang mga CNN makapauswag sa panan-aw sa kompyuter ug kung giunsa naton kini gigamit matag adlaw?
• Unsa ang uban nga posible nga mga benepisyo sa mas maayo nga pag-ila ug klasipikasyon sa imahe?