ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ (CNN): ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ನೋಡಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಸುವುದು

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಡಿಸೆಂಬರ್ 1, 2023

ಒಳನೋಟ ಸಾರಾಂಶ

ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (ಸಿಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳು) ಚಿತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ, ಯಂತ್ರಗಳು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಮಾನವ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್, ಪೂಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಲೇಯರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. CNN ಗಳು ಉತ್ಪನ್ನದ ಶಿಫಾರಸುಗಳಿಗಾಗಿ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಆಟೋಮೋಟಿವ್, ಗೆಡ್ಡೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸೇರಿದಂತೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ತಳಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಏಕೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ, CNN ಗಳು ನೈತಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಅವುಗಳ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ (CNN) ಸಂದರ್ಭ

ಸಿಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತಮ್ಮ ಕಣ್ಣುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ; ಅವರು ಚಿತ್ರವನ್ನು "ವೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ" ಅದನ್ನು ಅಂಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸುಧಾರಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಂದ CNN ಗಳನ್ನು ಇತರ ನರಮಂಡಲಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗಿದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕಡಿಮೆ- ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ. CNN ಗಳು "ಮಾನವ" ಕಣ್ಣುಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಅದು ನೋಡುವ ಎಲ್ಲಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 

ConvNets ಯಂತ್ರವು ಏನನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಪದರಗಳಿಂದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ: ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್, ಪೂಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪದರಗಳು. ಮೊದಲ ಎರಡು (ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಮತ್ತು ಪೂಲಿಂಗ್) ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಪದರವು ವರ್ಗೀಕರಣದಂತಹ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡುವವರೆಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪದರದಿಂದ ಪದರಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು CNN ಗಳಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಚುಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖೆಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೇಳುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಯಂತ್ರಗಳು ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ದರಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ.

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

CNN ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಗೆ ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಾರ್ಡ್ರೋಬ್ಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು CNN ಗಳು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಹುಡುಕಬಹುದು. ಆಟೋಮೋಟಿವ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಲೇನ್ ಲೈನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್‌ನಂತಹ ರಸ್ತೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಗಮನಿಸಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಈ ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ಜೀವಕೋಶಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸುತ್ತಲಿನ ಆರೋಗ್ಯಕರ ಅಂಗಗಳಿಂದ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಗೆಡ್ಡೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು CNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, CNN ಗಳು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿ ಜನರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. (ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ನೈತಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳು ಮತ್ತು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ 2021 ರಲ್ಲಿ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು Facebook ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ). 

ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಿಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಅವರು ಕೈಬರಹದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಕೈಬರಹದ ವಿಷಯದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು, ಪದಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮಾಡಬಹುದು. ಅವರು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಅಥವಾ ವಸ್ತುಸಂಗ್ರಹಾಲಯಗಳಿಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾದ ಕೈಬರಹದ ಪೇಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಸಂಭಾವ್ಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಗ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಜೀವಕೋಶ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವು ಏನೆಂದು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಪದರಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.

ಕನ್ವಲ್ಯೂಶನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ (CNN) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ (CNN) ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು: 

• ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ, ಕ್ಷ-ಕಿರಣಗಳು ಮತ್ತು ಆನುವಂಶಿಕ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಆರೋಗ್ಯದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಬಳಕೆ.
• ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ನೌಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಲ್ದಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಚಂದ್ರನ ರೋವರ್‌ಗಳಿಂದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡಿದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು CNN ಗಳ ಬಳಕೆ. ರಕ್ಷಣಾ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಸಿಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಣ್ಗಾವಲು ಉಪಗ್ರಹಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರೋನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಅಥವಾ ಮಿಲಿಟರಿ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
• ಕೈಬರಹದ ಪಠ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಕ್ಷರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ.
• ಗೋದಾಮುಗಳು ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಸೌಲಭ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ರೋಬೋಟಿಕ್ ವಿಂಗಡಣೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು.
• ನಗರ ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಕಣ್ಗಾವಲು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ಅಪರಾಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವರ ಬಳಕೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಧಾನವು ಪಕ್ಷಪಾತಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ.
• ಅವರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆಯ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• CNN ಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಾವು ಅದನ್ನು ಪ್ರತಿದಿನ ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ?
• ಉತ್ತಮ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಇತರ ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಯಾವುವು?