კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN): ასწავლის კომპიუტერებს, თუ როგორ ნახონ

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• დეკემბერი 1, 2023

Insight რეზიუმე

კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN) არის გადამწყვეტი მნიშვნელობა გამოსახულების კლასიფიკაციასა და კომპიუტერულ ხედვაში, გარდაქმნის იმას, თუ როგორ იდენტიფიცირება და ესმით მანქანები ვიზუალურ მონაცემებს. ისინი ბაძავენ ადამიანის ხედვას, ამუშავებენ გამოსახულებებს კონვოლუციური, გაერთიანებული და სრულად დაკავშირებული ფენების მეშვეობით ფუნქციების ამოღებისა და ანალიზისთვის. CNN-ებს აქვთ მრავალფეროვანი აპლიკაციები, მათ შორის საცალო ვაჭრობა პროდუქტის რეკომენდაციებისთვის, ავტომობილები უსაფრთხოების გაუმჯობესებისთვის, ჯანმრთელობის დაცვა სიმსივნის გამოვლენისთვის და სახის ამოცნობის ტექნოლოგია. მათი გამოყენება ვრცელდება დოკუმენტების ანალიზზე, გენეტიკასა და სატელიტური გამოსახულების ანალიზზე. სხვადასხვა სექტორში მათი მზარდი ინტეგრაციით, CNN-ები აყენებენ ეთიკურ შეშფოთებას, განსაკუთრებით სახის ამოცნობის ტექნოლოგიასთან და მონაცემთა კონფიდენციალურობასთან დაკავშირებით, რაც ხაზს უსვამს მათი განლაგების ფრთხილად განხილვის აუცილებლობას.

კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) კონტექსტი

CNN არის ღრმა სწავლის მოდელი, რომელიც შთაგონებულია იმით, თუ როგორ იყენებენ ადამიანები და ცხოველები თვალებს ობიექტების იდენტიფიცირებისთვის. კომპიუტერებს არ აქვთ ეს შესაძლებლობა; როდესაც ისინი "ნახულობენ" სურათს, ის ითარგმნება ციფრებად. ამრიგად, CNN-ები გამოირჩევიან სხვა ნეირონული ქსელებისგან გამოსახულების და აუდიო სიგნალის მონაცემების ანალიზის მოწინავე შესაძლებლობებით. ისინი შექმნილია იმისთვის, რომ ავტომატურად და ადაპტირებულად ისწავლონ მახასიათებლების სივრცითი იერარქიები, დაბალი და მაღალი დონის შაბლონებიდან. CNN-ს შეუძლია დაეხმაროს კომპიუტერს „ადამიანის“ თვალების მოპოვებაში და უზრუნველყოს მას კომპიუტერული ხედვა, რაც საშუალებას აძლევს მას აითვისოს ყველა პიქსელი და რიცხვი, რომელსაც ხედავს და დაეხმარება გამოსახულების ამოცნობასა და კლასიფიკაციაში. 

ConvNets ახორციელებს აქტივაციის ფუნქციებს ფუნქციების რუკაში, რათა დაეხმაროს მანქანას განსაზღვროს რას ხედავს. ეს პროცესი ჩართულია სამი ძირითადი ფენით: კონვოლუციური, გაერთიანებული და სრულად დაკავშირებული ფენები. პირველი ორი (კონვოლუციური და გაერთიანებული) ასრულებს მონაცემთა ამოღებას, ხოლო სრულად დაკავშირებული ფენა წარმოქმნის გამომავალს, როგორიცაა კლასიფიკაცია. ფუნქციების რუკა გადადის ფენიდან ფენამდე, სანამ კომპიუტერი არ დაინახავს მთელ სურათს. CNN-ებს ეძლევათ რაც შეიძლება მეტი ინფორმაცია სხვადასხვა მახასიათებლების გამოსავლენად. კომპიუტერებს ეუბნებიან, რომ მოძებნონ კიდეები და ხაზები, ეს მანქანები სწავლობენ როგორ სწრაფად და ზუსტად ამოიცნონ სურათები ადამიანებისთვის შეუძლებელი სიჩქარით.

დამრღვევი გავლენა

მიუხედავად იმისა, რომ CNN-ები ყველაზე ხშირად გამოიყენება გამოსახულების ამოცნობისა და კლასიფიკაციის ამოცანებისთვის, ისინი ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას გამოვლენისა და სეგმენტაციისთვის. მაგალითად, საცალო ვაჭრობაში, CNN-ებს შეუძლიათ ვიზუალურად მოძებნონ ნივთები, რომლებიც ავსებენ არსებულ გარდერობს. ავტომობილებში, ამ ქსელებს შეუძლიათ თვალყური ადევნონ გზის პირობების ცვლილებებს, როგორიცაა ზოლის ხაზის ამოცნობა უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად. ჯანდაცვის სფეროში, CNN გამოიყენება კიბოს სიმსივნეების უკეთ იდენტიფიცირებისთვის ამ დაზიანებული უჯრედების სეგმენტაციის გზით მათ გარშემო არსებული ჯანსაღი ორგანოებიდან. იმავდროულად, CNN-ებმა გააუმჯობესეს სახის ამოცნობის ტექნოლოგია, რაც საშუალებას აძლევს სოციალურ მედია პლატფორმებს, გამოავლინონ ადამიანები ფოტოებში და მისცეს რეკომენდაციები თეგის მონიშვნაზე. (თუმცა, ფეისბუქმა გადაწყვიტა შეაჩეროს ეს ფუნქცია 2021 წელს, მოტივით მზარდი ეთიკური შეშფოთება და გაურკვეველი მარეგულირებელი პოლიტიკა ამ ტექნოლოგიის გამოყენებასთან დაკავშირებით). 

დოკუმენტის ანალიზი ასევე შეიძლება გაუმჯობესდეს CNN-ებით. მათ შეუძლიათ გადაამოწმონ ხელნაწერი ნამუშევარი, შეადარონ ის ხელნაწერი შინაარსის მონაცემთა ბაზას, სიტყვების ინტერპრეტაცია და სხვა. მათ შეუძლიათ დაასკანირონ ხელნაწერი ნაშრომები, რომლებიც კრიტიკულია საბანკო და ფინანსებისთვის ან დოკუმენტების კლასიფიკაცია მუზეუმებისთვის. გენეტიკაში, ამ ქსელებს შეუძლიათ შეაფასონ უჯრედული კულტურები დაავადების კვლევისთვის სურათების და რუკების და პროგნოზირებადი ანალიტიკის შემოწმებით, რათა დაეხმაროს სამედიცინო ექსპერტებს პოტენციური მკურნალობის შემუშავებაში. დაბოლოს, კონვოლუციურმა ფენებმა შეიძლება ხელი შეუწყოს თანამგზავრული სურათების კატეგორიზაციას და სწრაფ იდენტიფიცირებას, თუ რა არის ისინი, რაც დაგეხმარებათ კოსმოსის კვლევაში.

კონვოლუციური ნერვული ქსელის აპლიკაციები (CNN)

კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) ზოგიერთი პროგრამა შეიძლება შეიცავდეს: 

• გაზრდილი გამოყენება ჯანდაცვის დიაგნოზებში, მათ შორის რადიოლოგიაში, რენტგენოლოგიურ და გენეტიკურ დაავადებებში.
• CNN-ების გამოყენება კოსმოსური შატლებისა და სადგურებიდან და მთვარის როვერებიდან გადაცემული სურათების კლასიფიკაციისთვის. თავდაცვის სააგენტოებს შეუძლიათ გამოიყენონ CNN-ები სათვალთვალო თანამგზავრებსა და თვითმფრინავებზე უსაფრთხოების ან სამხედრო საფრთხეების ავტონომიური იდენტიფიკაციისა და შეფასებისთვის.
• გაუმჯობესებული ოპტიკური სიმბოლოების ამოცნობის ტექნოლოგია ხელნაწერი ტექსტებისთვის და გამოსახულების ამოცნობისთვის.
• გაუმჯობესებული რობოტული დახარისხების აპლიკაციები საწყობებში და გადამუშავების ობიექტებში.
• მათი გამოყენება კრიმინალების და დაინტერესებული პირების კლასიფიკაციისას ურბანული ან შიდა სათვალთვალო კამერებიდან. თუმცა, ეს მეთოდი შეიძლება ექვემდებარება მიკერძოებას.
• უფრო მეტი კომპანია იკითხება სახის ამოცნობის ტექნოლოგიის გამოყენების შესახებ, მათ შორის, თუ როგორ აგროვებენ და იყენებენ მონაცემებს.

კითხვები კომენტარისთვის

• სხვაგვარად როგორ ფიქრობთ CNN-ებს შეუძლიათ გააუმჯობესონ კომპიუტერული ხედვა და როგორ ვიყენებთ მას ყოველდღიურად?
• რა არის სხვა შესაძლო სარგებელი გამოსახულების უკეთესი ამოცნობისა და კლასიფიკაციისგან?