Convolutional neural netwurk (CNN): Kompjûters learje hoe't se sjen kinne

• Skriuwer:
• Namme fan auteur

  Quantumrun Foresight
• Desimber 1, 2023

Ynsjoch gearfetting

Convolutional Neural Networks (CNN's) binne pivotal yn byldklassifikaasje en kompjûterfisy, en transformearje hoe't masines fisuele gegevens identifisearje en begripe. Se mimike minsklike fyzje, ferwurkjen ôfbyldings fia convolutional, pooling, en folslein ferbûn lagen foar funksje ekstraksje en analyze. CNN's hawwe ferskate tapassingen, ynklusyf retail foar produktoanbefellings, automotive foar ferbetteringen fan feiligens, sûnenssoarch foar tumordeteksje, en technology foar gesichtsherkenning. Har gebrûk wreidet út nei dokumintanalyse, genetika en analysearjen fan satellytbylden. Mei har tanimmende yntegraasje yn ferskate sektoaren meitsje CNN's etyske soargen op, foaral oangeande technology foar gesichtsherkenning en gegevensprivacy, en markearje de needsaak foar soarchfâldige ôfwaging fan har ynset.

Convolutional neural netwurk (CNN) kontekst

CNN's binne in djip learmodel ynspireare troch hoe't minsken en bisten har eagen brûke om objekten te identifisearjen. Kompjûters hawwe dizze mooglikheid net; as se in ôfbylding "besjogge", wurdt it oerset yn sifers. Sa wurde CNN's ûnderskieden fan oare neurale netwurken troch har avansearre mooglikheden foar it analysearjen fan ôfbyldings- en audiosinjaalgegevens. Se binne ûntworpen om automatysk en oanpasber romtlike hiërargyen fan funksjes te learen, fan patroanen op leech oant heech nivo. CNN's kinne in kompjûter helpe by it krijen fan "minsklike" eagen en it foarsjen fan komputerfisy, wêrtroch it alle piksels en sifers kin absorbearje dy't se sjocht en helpe by ôfbyldingsherkenning en klassifikaasje. 

ConvNets implementearje aktivearringsfunksjes yn in funksjekaart om de masine te helpen by it bepalen fan wat it sjocht. Dit proses wurdt ynskeakele troch trije haadlagen: de konvolúsjonele, de pooling en de folslein ferbûne lagen. De earste twa (konvolúsjoneel en pooling) fiere de gegevenswinning, wylst de folslein ferbûne laach útfier genereart, lykas klassifikaasje. De funksjekaart wurdt oerbrocht fan laach nei laach oant de kompjûter de hiele ôfbylding kin sjen. CNN's krije safolle mooglik ynformaasje om ferskate skaaimerken te ûntdekken. Troch kompjûters te fertellen om te sykjen nei rânen en linen, learje dizze masines hoe't jo ôfbyldings rap en sekuer kinne identifisearje mei tariven dy't ûnmooglik binne foar minsken.

Disruptive ynfloed

Wylst CNN's meast brûkt wurde foar ôfbyldingsherkenning en klassifikaasjetaken, kinne se ek brûkt wurde foar deteksje en segmentaasje. Bygelyks, yn 'e detailhannel kinne CNN's fisueel sykje om items te identifisearjen en oan te rieden dy't in besteande garderobe oanfolje. Yn automotive kinne dizze netwurken útsjen foar feroaringen yn dykomstannichheden lykas spoarlinedeteksje om feiligens te ferbetterjen. Yn 'e sûnenssoarch wurde CNN's brûkt om kankerige tumors better te identifisearjen troch dizze skansearre sellen te segmentearjen fan 'e sûne organen om har hinne. Underwilens hawwe CNN's technology foar gesichtsherkenning ferbettere, wêrtroch sosjale mediaplatfoarms minsken kinne identifisearje op foto's en oanbefellings foar tagging jaan. (Facebook hat lykwols besletten om dizze funksje yn 2021 te stopjen, oantsjutting fan groeiende etyske soargen en ûndúdlik regeljouwingsbelied oer it brûken fan dizze technology). 

Dokumintanalyze kin ek ferbetterje mei CNN's. Se kinne in mei de hân skreaun wurk ferifiearje, it fergelykje mei in database mei mei de hân skreaune ynhâld, de wurden ynterpretearje, en mear. Se kinne mei de hân skreaune papieren scannen dy't kritysk binne foar bankieren en finânsjes as dokumintklassifikaasje foar musea. Yn genetika kinne dizze netwurken selkultueren evaluearje foar sykteûndersyk troch foto's te ûndersiikjen en yn kaart te bringen en foarsizzende analytiken om medyske saakkundigen te helpen by it ûntwikkeljen fan potinsjele behannelingen. Uteinlik kinne konvolúsjonele lagen helpe by it kategorisearjen fan satellytôfbyldings en rap te identifisearjen wat se binne, wat kin helpe by romteferkenning.

Applikaasjes fan Convolutional Neural Network (CNN)

Guon tapassingen fan convolutional neural netwurk (CNN) kinne omfetsje: 

• Ferhege gebrûk yn diagnoaze foar sûnenssoarch, ynklusyf radiology, röntgenfoto's en genetyske sykten.
• It gebrûk fan CNN's om streamde ôfbyldings te klassifisearjen fan romteferfier en stasjons, en moannerovers. Definsje-ynstânsjes kinne CNN's tapasse op tafersjochsatelliten en drones foar autonome identifikaasje en beoardieling fan feiligens as militêre bedrigingen.
• Ferbettere technology foar optyske karakterherkenning foar mei de hân skreaune teksten en ôfbyldingsherkenning.
• Ferbettere robotyske sortearapplikaasjes yn pakhuzen en recyclingfoarsjenningen.
• Harren gebrûk by it klassifisearjen fan kriminelen en persoanen fan belang fan steds- as ynterieurtafersjochkamera's. Dizze metoade kin lykwols ûnderwurpen wêze oan foaroardielen.
• Mear bedriuwen wurde ûnderfrege oer har gebrûk fan technology foar gesichtsherkenning, ynklusyf hoe't se de gegevens sammelje en brûke.

Fragen om reaksjes te jaan

• Hoe tinke jo oars dat CNN's kompjûterfisy kinne ferbetterje en hoe't wy it deistich brûke?
• Wat binne de oare mooglike foardielen fan bettere ôfbyldingsherkenning en klassifikaasje?