कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN): संगणक कसे पहावे हे शिकवणे

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• डिसेंबर 1, 2023

अंतर्दृष्टी सारांश

कन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) प्रतिमा वर्गीकरण आणि संगणकाच्या दृष्टीमध्ये महत्त्वपूर्ण आहेत, ज्यामुळे मशीन्स व्हिज्युअल डेटा कशी ओळखतात आणि समजून घेतात. ते मानवी दृष्टीची नक्कल करतात, वैशिष्ट्यपूर्ण निष्कर्ष आणि विश्लेषणासाठी संकल्पनात्मक, पूलिंग आणि पूर्णपणे कनेक्ट केलेल्या स्तरांद्वारे प्रतिमांवर प्रक्रिया करतात. CNN चे विविध ऍप्लिकेशन्स आहेत, ज्यात उत्पादन शिफारसींसाठी किरकोळ विक्री, सुरक्षितता सुधारणांसाठी ऑटोमोटिव्ह, ट्यूमर शोधण्यासाठी आरोग्यसेवा आणि चेहर्यावरील ओळख तंत्रज्ञानाचा समावेश आहे. त्यांचा वापर दस्तऐवज विश्लेषण, अनुवांशिकता आणि उपग्रह प्रतिमांचे विश्लेषण करण्यासाठी विस्तारित आहे. विविध क्षेत्रांमध्ये त्यांच्या वाढत्या एकीकरणामुळे, CNNs नैतिक चिंता वाढवतात, विशेषत: चेहर्यावरील ओळख तंत्रज्ञान आणि डेटा गोपनीयतेबद्दल, त्यांच्या तैनातीचा काळजीपूर्वक विचार करण्याची आवश्यकता अधोरेखित करतात.

कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) संदर्भ

CNN हे एक सखोल शिक्षण मॉडेल आहे जे मानव आणि प्राणी वस्तू ओळखण्यासाठी त्यांचे डोळे कसे वापरतात यावरून प्रेरित आहे. संगणकात ही क्षमता नाही; जेव्हा ते प्रतिमा "पाहतात", तेव्हा ती अंकांमध्ये अनुवादित केली जाते. अशा प्रकारे, प्रतिमा आणि ऑडिओ सिग्नल डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी CNN त्यांच्या प्रगत क्षमतेद्वारे इतर न्यूरल नेटवर्क्सपासून वेगळे केले जातात. ते निम्न- ते उच्च-स्तरीय नमुन्यांची, वैशिष्ट्यांची स्थानिक पदानुक्रमे स्वयंचलितपणे आणि अनुकूलपणे शिकण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. CNN संगणकाला "मानवी" डोळे मिळविण्यात मदत करू शकतात आणि त्याला संगणकाची दृष्टी प्रदान करू शकतात, ज्यामुळे ते पाहत असलेले सर्व पिक्सेल आणि संख्या शोषून घेतात आणि प्रतिमा ओळख आणि वर्गीकरणात मदत करतात. 

ConvNets मशीनला काय पाहते हे निर्धारित करण्यात मदत करण्यासाठी वैशिष्ट्य नकाशामध्ये सक्रियकरण कार्ये लागू करतात. ही प्रक्रिया तीन मुख्य स्तरांद्वारे सक्षम केली जाते: कॉन्व्होल्यूशनल, पूलिंग आणि पूर्णपणे कनेक्ट केलेले स्तर. पहिले दोन (कन्व्होल्युशनल आणि पूलिंग) डेटा एक्सट्रॅक्शन करतात, तर पूर्णपणे कनेक्ट केलेले लेयर आउटपुट तयार करतात, जसे की वर्गीकरण. जोपर्यंत संगणक संपूर्ण चित्र पाहू शकत नाही तोपर्यंत वैशिष्ट्य नकाशा एका स्तरावरून दुसऱ्या स्तरावर हस्तांतरित केला जातो. CNN ला विविध वैशिष्ट्ये शोधण्यासाठी शक्य तितकी माहिती दिली जाते. संगणकांना कडा आणि रेषा शोधण्यास सांगून, ही मशीन मानवांसाठी अशक्य असलेल्या दरांवर प्रतिमा जलद आणि अचूकपणे कशी ओळखायची हे शिकतात.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

CNN सर्वात सामान्यपणे प्रतिमा ओळख आणि वर्गीकरण कार्यांसाठी वापरले जातात, ते शोध आणि विभाजनासाठी देखील वापरले जाऊ शकतात. उदाहरणार्थ, किरकोळ क्षेत्रात, CNN दृष्यदृष्ट्या शोधू शकतात आणि विद्यमान वॉर्डरोबला पूरक असलेल्या वस्तू ओळखू शकतात. ऑटोमोटिव्हमध्‍ये, ही नेटवर्क सुरक्षितता सुधारण्‍यासाठी लेन लाइन डिटेक्‍शन सारख्या रस्‍त्‍यातील बदलांवर लक्ष ठेवू शकतात. हेल्थकेअरमध्ये, CNN चा वापर कर्करोगाच्या ट्यूमरला अधिक चांगल्या प्रकारे ओळखण्यासाठी या खराब झालेल्या पेशींना त्यांच्या सभोवतालच्या निरोगी अवयवांमधून विभाजित करून केला जातो. दरम्यान, CNN ने चेहर्यावरील ओळख तंत्रज्ञानात सुधारणा केली आहे, ज्यामुळे सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मना फोटोंमधील लोकांना ओळखता येते आणि टॅगिंग शिफारसी देतात. (तथापि, हे तंत्रज्ञान वापरण्याबाबत वाढत्या नैतिक चिंता आणि अस्पष्ट नियामक धोरणांचा हवाला देत फेसबुकने 2021 मध्ये हे वैशिष्ट्य बंद करण्याचा निर्णय घेतला आहे). 

CNN सह दस्तऐवज विश्लेषण देखील सुधारू शकते. ते हस्तलिखित कार्य सत्यापित करू शकतात, हस्तलिखित सामग्रीच्या डेटाबेसशी तुलना करू शकतात, शब्दांचा अर्थ लावू शकतात आणि बरेच काही करू शकतात. ते बँकिंग आणि वित्त किंवा संग्रहालयांसाठी दस्तऐवज वर्गीकरणासाठी महत्त्वपूर्ण हस्तलिखित कागदपत्रे स्कॅन करू शकतात. जनुकशास्त्रात, हे नेटवर्क संभाव्य उपचार विकसित करण्यात वैद्यकीय तज्ञांना मदत करण्यासाठी चित्रे आणि मॅपिंग आणि भविष्यसूचक विश्लेषणांचे परीक्षण करून रोग संशोधनासाठी सेल संस्कृतींचे मूल्यांकन करू शकतात. शेवटी, संकल्पनात्मक स्तर उपग्रह प्रतिमांचे वर्गीकरण करण्यात आणि ते काय आहेत ते द्रुतपणे ओळखण्यात मदत करू शकतात, जे अंतराळ संशोधनात मदत करू शकतात.

कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) चे ऍप्लिकेशन

कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) च्या काही अनुप्रयोगांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते: 

• रेडिओलॉजी, क्ष-किरण आणि अनुवांशिक रोगांसह आरोग्यसेवा निदानांमध्ये वाढलेला वापर.
• CNN चा वापर स्पेस शटल आणि स्टेशन्स आणि मून रोव्हर्सवरून प्रवाहित प्रतिमा वर्गीकृत करण्यासाठी. संरक्षण एजन्सी स्वायत्त ओळख आणि सुरक्षा किंवा लष्करी धोक्यांचे मूल्यांकन करण्यासाठी निरीक्षण उपग्रह आणि ड्रोनवर CNN लागू करू शकतात.
• हस्तलिखित मजकूर आणि प्रतिमा ओळखण्यासाठी सुधारित ऑप्टिकल वर्ण ओळख तंत्रज्ञान.
• गोदामे आणि पुनर्वापर सुविधांमध्ये सुधारित रोबोटिक वर्गीकरण अनुप्रयोग.
• शहरी किंवा अंतर्गत पाळत ठेवणाऱ्या कॅमेऱ्यांमधून गुन्हेगार आणि स्वारस्य असलेल्या व्यक्तींचे वर्गीकरण करण्यासाठी त्यांचा वापर. तथापि, ही पद्धत पूर्वाग्रहांच्या अधीन असू शकते.
• अधिक कंपन्यांना त्यांच्या चेहर्यावरील ओळख तंत्रज्ञानाच्या वापराबद्दल प्रश्न विचारले जात आहेत, ज्यात ते डेटा कसा संकलित करतात आणि वापरतात.

टिप्पणी करण्यासाठी प्रश्न

• सीएनएन संगणकाची दृष्टी सुधारू शकतात आणि आम्ही ते दररोज कसे वापरतो असे तुम्हाला वाटते?
• चांगल्या प्रतिमा ओळखण्याचे आणि वर्गीकरणाचे इतर संभाव्य फायदे कोणते आहेत?