Конволюциялық нейрондық желі (CNN): Компьютерлерді көруді үйрету

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Желтоқсан 1, 2023

Түсінікті қорытынды

Конволюциялық нейрондық желілер (CNN) кескіндерді жіктеуде және компьютерлік көруде маңызды рөл атқарады, бұл машиналар визуалды деректерді анықтау және түсіну жолын өзгертеді. Олар адамның көру қабілетіне еліктейді, мүмкіндіктерді шығару және талдау үшін конволюциялық, біріктіру және толық қосылған қабаттар арқылы кескіндерді өңдейді. CNN-де әртүрлі қолданбалар бар, соның ішінде өнім ұсыныстарына арналған бөлшек сауда, қауіпсіздікті жақсартуға арналған автокөлік, ісіктерді анықтауға арналған денсаулық сақтау және бет-әлпетті тану технологиясы. Оларды пайдалану құжатты талдауға, генетикаға және спутниктік суреттерді талдауға қолданылады. Әртүрлі секторларға интеграциялануының арқасында CNN этикалық мәселелерді көтереді, әсіресе бет-әлпетті тану технологиясы мен деректердің құпиялылығына қатысты, оларды орналастыруды мұқият қарастыру қажеттілігін көрсетеді.

Конволюционды нейрондық желі (CNN) контексі

CNN - бұл адамдар мен жануарлардың объектілерді анықтау үшін көздерін пайдалануынан шабыттанған терең оқыту моделі. Компьютерлерде мұндай мүмкіндік жоқ; олар суретті «қарағанда», ол цифрларға аударылады. Осылайша, CNN басқа нейрондық желілерден кескінді және дыбыстық сигнал деректерін талдауға арналған кеңейтілген мүмкіндіктерімен ерекшеленеді. Олар төменгі деңгейден жоғары деңгейлі үлгілерге дейінгі мүмкіндіктердің кеңістіктік иерархияларын автоматты түрде және бейімдеуге арналған. CNN компьютерге «адамның» көзін алуға көмектесе алады және оны компьютерлік көрумен қамтамасыз ете алады, бұл оған барлық пикселдер мен сандарды сіңіруге мүмкіндік береді және кескінді тану мен жіктеуге көмектеседі. 

ConvNets құрылғыға не көретінін анықтауға көмектесу үшін мүмкіндіктер картасында белсендіру функцияларын жүзеге асырады. Бұл процеске үш негізгі қабат қосылады: конволюциондық, біріктіру және толық қосылған қабаттар. Алғашқы екеуі (конволюциялық және біріктіру) деректерді шығаруды орындайды, ал толық қосылған қабат жіктеу сияқты шығысты жасайды. Мүмкіндіктер картасы компьютер бүкіл суретті көргенше қабаттан қабатқа тасымалданады. CNN әртүрлі сипаттамаларды анықтау үшін мүмкіндігінше көп ақпарат беріледі. Компьютерлерге жиектер мен сызықтарды іздеуді айту арқылы бұл машиналар адамдар үшін мүмкін емес жылдамдықпен кескіндерді жылдам және дәл анықтауды үйренеді.

Деструктивті әсер

CNN кескінді тану және жіктеу тапсырмалары үшін жиі пайдаланылғанымен, оларды анықтау және сегменттеу үшін де пайдалануға болады. Мысалы, бөлшек саудада CNN бар гардеробты толықтыратын элементтерді анықтау және ұсыну үшін көрнекі түрде іздей алады. Автокөлік саласында бұл желілер қауіпсіздікті жақсарту үшін жолақ сызығын анықтау сияқты жол жағдайындағы өзгерістерді бақылай алады. Денсаулық сақтауда CNN бұл зақымдалған жасушаларды олардың айналасындағы сау мүшелерден сегменттеу арқылы қатерлі ісіктерді жақсырақ анықтау үшін қолданылады. Сонымен қатар, CNN әлеуметтік медиа платформаларына фотосуреттердегі адамдарды анықтауға және белгілеу бойынша ұсыныстар беруге мүмкіндік беретін бетті тану технологиясын жетілдірді. (Алайда, Facebook бұл мүмкіндікті 2021 жылы тоқтату туралы шешім қабылдады, бұл этикалық алаңдаушылықтардың өсуіне және осы технологияны пайдаланудағы анық емес реттеу саясатына сілтеме жасап). 

Құжатты талдау CNN көмегімен де жақсаруы мүмкін. Олар қолжазба жұмысын тексере алады, оны қолжазба мазмұнының дерекқорымен салыстыра алады, сөздерді түсіндіре алады және т.б. Олар банк және қаржы үшін маңызды болып табылатын қолжазба қағаздарды немесе мұражайлар үшін құжат жіктемесін сканерлей алады. Генетикада бұл желілер медициналық сарапшыларға әлеуетті емдеу әдістерін әзірлеуге көмектесу үшін суреттерді және картаны және болжамды талдауды зерттеу арқылы ауруды зерттеу үшін жасуша мәдениетін бағалай алады. Соңында, конволюционды қабаттар спутниктік суреттерді санаттауға және олардың не екенін тез анықтауға көмектеседі, бұл ғарышты зерттеуге көмектеседі.

Конволюционды нейрондық желінің (CNN) қолданбалары

Конволюциялық нейрондық желінің (CNN) кейбір қосымшалары мыналарды қамтуы мүмкін: 

• Рентгенология, рентген және генетикалық ауруларды қоса алғанда, денсаулық сақтау диагностикасында қолданудың артуы.
• Ғарыш кемелері мен станциялардан және айға рейстерден ағынды кескіндерді жіктеу үшін CNN пайдалану. Қорғаныс агенттіктері қауіпсіздік немесе әскери қауіптерді автономды анықтау және бағалау үшін бақылау спутниктері мен дрондарға CNN қолдана алады.
• Қолжазба мәтіндер мен кескінді тану үшін жақсартылған оптикалық таңбаларды тану технологиясы.
• Қоймалар мен қайта өңдеу орындарында роботты сұрыптау қосымшалары жақсарды.
• Оларды қалалық немесе ішкі бақылау камераларынан қылмыскерлер мен қызығушылық танытқан адамдарды жіктеуде пайдалану. Дегенмен, бұл әдіс біржақтылыққа ұшырауы мүмкін.
• Көбірек компаниялар бет-әлпетті тану технологиясын қолдануы, соның ішінде деректерді қалай жинап, пайдаланатыны туралы сұрақ қоюда.

Түсініктеме беруге арналған сұрақтар

• Қалай ойлайсыз, CNN компьютерлік көру қабілетін және оны күнделікті қалай қолданамыз?
• Кескінді жақсырақ тану мен жіктеудің басқа қандай артықшылығы бар?