कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन): कंप्यूटर को देखना सिखाना

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• दिसम्बर 1/2023

अंतर्दृष्टि सारांश

कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) छवि वर्गीकरण और कंप्यूटर विज़न में महत्वपूर्ण हैं, जो मशीनों द्वारा विज़ुअल डेटा को पहचानने और समझने के तरीके को बदलते हैं। वे मानवीय दृष्टि की नकल करते हैं, फीचर निष्कर्षण और विश्लेषण के लिए कनवल्शनल, पूलिंग और पूरी तरह से जुड़ी परतों के माध्यम से छवियों को संसाधित करते हैं। सीएनएन के पास विविध अनुप्रयोग हैं, जिनमें उत्पाद अनुशंसाओं के लिए खुदरा, सुरक्षा सुधार के लिए ऑटोमोटिव, ट्यूमर का पता लगाने के लिए स्वास्थ्य देखभाल और चेहरे की पहचान तकनीक शामिल है। उनका उपयोग दस्तावेज़ विश्लेषण, आनुवंशिकी और उपग्रह इमेजरी का विश्लेषण करने तक फैला हुआ है। विभिन्न क्षेत्रों में अपने बढ़ते एकीकरण के साथ, सीएनएन नैतिक चिंताओं को उठाते हैं, विशेष रूप से चेहरे की पहचान तकनीक और डेटा गोपनीयता के संबंध में, उनकी तैनाती पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं।

कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) संदर्भ

सीएनएन एक गहन शिक्षण मॉडल है जो इस बात से प्रेरित है कि मनुष्य और जानवर वस्तुओं की पहचान करने के लिए अपनी आंखों का उपयोग कैसे करते हैं। कंप्यूटर में यह क्षमता नहीं होती; जब वे किसी छवि को "देखते" हैं, तो इसका अनुवाद अंकों में हो जाता है। इस प्रकार, छवि और ऑडियो सिग्नल डेटा का विश्लेषण करने के लिए सीएनएन को उनकी उन्नत क्षमताओं द्वारा अन्य तंत्रिका नेटवर्क से अलग किया जाता है। वे निम्न से उच्च-स्तरीय पैटर्न तक सुविधाओं के स्थानिक पदानुक्रम को स्वचालित रूप से और अनुकूल रूप से सीखने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। सीएनएन कंप्यूटर को "मानव" आँखें प्राप्त करने में सहायता कर सकते हैं और उसे कंप्यूटर दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, जिससे वह देखे जाने वाले सभी पिक्सेल और संख्याओं को अवशोषित कर सकता है और छवि पहचान और वर्गीकरण में सहायता कर सकता है। 

कन्वनेट्स मशीन को यह निर्धारित करने में सहायता करने के लिए कि वह क्या देखता है, फीचर मैप में सक्रियण फ़ंक्शन लागू करता है। यह प्रक्रिया तीन मुख्य परतों द्वारा सक्षम है: कनवल्शनल, पूलिंग और पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें। पहले दो (कन्वेल्यूशनल और पूलिंग) डेटा निष्कर्षण करते हैं, जबकि पूरी तरह से कनेक्टेड परत वर्गीकरण जैसे आउटपुट उत्पन्न करती है। फीचर मैप को परत से परत तक स्थानांतरित किया जाता है जब तक कि कंप्यूटर पूरी तस्वीर नहीं देख लेता। सीएनएन को विभिन्न विशेषताओं का पता लगाने के लिए यथासंभव अधिक जानकारी दी जाती है। कंप्यूटरों को किनारों और रेखाओं को देखने के लिए कहकर, ये मशीनें सीखती हैं कि छवियों को तेजी से और सटीक रूप से कैसे पहचाना जाए जो मनुष्यों के लिए असंभव है।

विघटनकारी प्रभाव

जबकि सीएनएन का उपयोग आमतौर पर छवि पहचान और वर्गीकरण कार्यों के लिए किया जाता है, उनका उपयोग पता लगाने और विभाजन के लिए भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, खुदरा क्षेत्र में, सीएनएन उन वस्तुओं की पहचान करने और अनुशंसा करने के लिए दृश्य रूप से खोज कर सकते हैं जो मौजूदा अलमारी के पूरक हैं। ऑटोमोटिव में, ये नेटवर्क सुरक्षा में सुधार के लिए लेन लाइन डिटेक्शन जैसे सड़क की स्थिति में बदलाव पर नजर रख सकते हैं। स्वास्थ्य देखभाल में, सीएनएन का उपयोग इन क्षतिग्रस्त कोशिकाओं को उनके आसपास के स्वस्थ अंगों से विभाजित करके कैंसर ट्यूमर की बेहतर पहचान करने के लिए किया जाता है। इस बीच, सीएनएन ने चेहरे की पहचान तकनीक में सुधार किया है, जिससे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म तस्वीरों में लोगों की पहचान कर सकते हैं और टैगिंग सिफारिशें दे सकते हैं। (हालांकि, फेसबुक ने इस तकनीक के उपयोग पर बढ़ती नैतिक चिंताओं और अस्पष्ट नियामक नीतियों का हवाला देते हुए 2021 में इस सुविधा को बंद करने का फैसला किया है)। 

सीएनएन से दस्तावेज़ विश्लेषण में भी सुधार हो सकता है। वे किसी हस्तलिखित कार्य को सत्यापित कर सकते हैं, उसकी तुलना हस्तलिखित सामग्री के डेटाबेस से कर सकते हैं, शब्दों की व्याख्या कर सकते हैं और बहुत कुछ कर सकते हैं। वे बैंकिंग और वित्त के लिए महत्वपूर्ण हस्तलिखित कागजात या संग्रहालयों के लिए दस्तावेज़ वर्गीकरण को स्कैन कर सकते हैं। आनुवंशिकी में, ये नेटवर्क संभावित उपचार विकसित करने में चिकित्सा विशेषज्ञों की सहायता के लिए चित्रों और मैपिंग और पूर्वानुमानित विश्लेषण की जांच करके रोग अनुसंधान के लिए सेल संस्कृतियों का मूल्यांकन कर सकते हैं। अंत में, संकेंद्रित परतें उपग्रह छवियों को वर्गीकृत करने और तेजी से पहचानने में सहायता कर सकती हैं कि वे क्या हैं, जो अंतरिक्ष अन्वेषण में मदद कर सकती हैं।

कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के अनुप्रयोग

कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के कुछ अनुप्रयोगों में शामिल हो सकते हैं: 

• रेडियोलॉजी, एक्स-रे और आनुवंशिक रोगों सहित स्वास्थ्य देखभाल निदान में उपयोग बढ़ा।
• अंतरिक्ष शटलों और स्टेशनों और चंद्रमा रोवर्स से स्ट्रीम की गई छवियों को वर्गीकृत करने के लिए सीएनएन का उपयोग। सुरक्षा या सैन्य खतरों की स्वायत्त पहचान और मूल्यांकन के लिए रक्षा एजेंसियां ​​निगरानी उपग्रहों और ड्रोनों पर सीएनएन लागू कर सकती हैं।
• हस्तलिखित पाठ और छवि पहचान के लिए बेहतर ऑप्टिकल कैरेक्टर पहचान तकनीक।
• गोदामों और रीसाइक्लिंग सुविधाओं में बेहतर रोबोटिक सॉर्टिंग अनुप्रयोग।
• शहरी या आंतरिक निगरानी कैमरों से अपराधियों और रुचि के व्यक्तियों को वर्गीकृत करने में उनका उपयोग। हालाँकि, यह विधि पूर्वाग्रहों के अधीन हो सकती है।
• अधिक कंपनियों से चेहरे की पहचान तकनीक के उपयोग के बारे में पूछताछ की जा रही है, जिसमें यह भी शामिल है कि वे डेटा कैसे एकत्र और उपयोग कर रहे हैं।

टिप्पणी करने के लिए प्रश्न

• आप और क्या सोचते हैं कि सीएनएन कंप्यूटर दृष्टि में सुधार कर सकते हैं और हम इसका दैनिक उपयोग कैसे करते हैं?
• बेहतर छवि पहचान और वर्गीकरण के अन्य संभावित लाभ क्या हैं?