Rețea neuronală convoluțională (CNN): Predarea computerelor cum să vadă

• Autor:
• Numele autorului

  Previziune Quantumrun
• December 1, 2023

Rezumat perspectivă

Rețelele neuronale convoluționale (CNN) sunt esențiale în clasificarea imaginilor și viziunea computerizată, transformând modul în care mașinile identifică și înțeleg datele vizuale. Ele imită vederea umană, procesând imagini prin straturi convoluționale, de grupare și complet conectate pentru extragerea și analiza caracteristicilor. CNN-urile au aplicații diverse, inclusiv comerțul cu amănuntul pentru recomandări de produse, auto pentru îmbunătățirea siguranței, asistența medicală pentru detectarea tumorilor și tehnologia de recunoaștere facială. Utilizarea lor se extinde la analiza documentelor, genetică și analiza imaginilor din satelit. Odată cu integrarea lor din ce în ce mai mare în diverse sectoare, CNN-urile ridică preocupări etice, în special în ceea ce privește tehnologia de recunoaștere facială și confidențialitatea datelor, subliniind necesitatea unei analize atentă a implementării lor.

Contextul rețelei neuronale convoluționale (CNN).

CNN-urile sunt un model de învățare profundă inspirat de modul în care oamenii și animalele își folosesc ochii pentru a identifica obiectele. Calculatoarele nu au această capacitate; atunci când „văd” o imagine, aceasta este tradusă în cifre. Astfel, CNN-urile se disting de alte rețele neuronale prin capacitățile lor avansate de analiză a datelor de imagine și semnal audio. Ele sunt concepute pentru a învăța automat și adaptiv ierarhiile spațiale ale caracteristicilor, de la modele de nivel scăzut la nivel înalt. CNN-urile pot ajuta un computer să obțină ochi „omeni” și să îi ofere viziune computerizată, permițându-i să absoarbă toți pixelii și numerele pe care le vede și ajută la recunoașterea și clasificarea imaginilor. 

ConvNets implementează funcții de activare într-o hartă a caracteristicilor pentru a ajuta mașina să determine ceea ce vede. Acest proces este activat de trei straturi principale: straturile convoluționale, de grupare și straturile complet conectate. Primele două (convoluționale și pooling) efectuează extragerea datelor, în timp ce stratul complet conectat generează rezultate, cum ar fi clasificarea. Harta caracteristicilor este transferată de la strat la strat până când computerul poate vedea întreaga imagine. CNN-urilor li se oferă cât mai multe informații posibil pentru a detecta diferite caracteristici. Spunând computerelor să caute margini și linii, aceste mașini învață cum să identifice rapid și precis imaginile la viteze care sunt imposibile pentru oameni.

Impact perturbator

În timp ce CNN-urile sunt utilizate cel mai frecvent pentru sarcinile de recunoaștere și clasificare a imaginilor, ele pot fi utilizate și pentru detectarea și segmentarea. De exemplu, în comerțul cu amănuntul, CNN-urile pot căuta vizual pentru a identifica și recomanda articole care completează o garderobă existentă. În domeniul auto, aceste rețele pot fi atenți la schimbările în condițiile drumului, cum ar fi detectarea liniei benzii, pentru a îmbunătăți siguranța. În domeniul sănătății, CNN-urile sunt folosite pentru a identifica mai bine tumorile canceroase prin segmentarea acestor celule deteriorate din organele sănătoase din jurul lor. Între timp, CNN-urile au îmbunătățit tehnologia de recunoaștere facială, permițând platformelor de social media să identifice persoanele din fotografii și să ofere recomandări de etichetare. (Cu toate acestea, Facebook a decis să oprească această funcție în 2021, invocând preocupări etice tot mai mari și politici de reglementare neclare privind utilizarea acestei tehnologii). 

Analiza documentelor se poate îmbunătăți și cu ajutorul CNN-urilor. Aceștia pot verifica o lucrare scrisă de mână, o pot compara cu o bază de date cu conținut scris de mână, pot interpreta cuvintele și multe altele. Aceștia pot scana documente scrise de mână critice pentru banca și finanțe sau clasificarea documentelor pentru muzee. În genetică, aceste rețele pot evalua culturile celulare pentru cercetarea bolilor prin examinarea imaginilor și cartografierea și analizele predictive pentru a ajuta experții medicali în dezvoltarea potențialelor tratamente. În cele din urmă, straturile convoluționale pot ajuta la clasificarea imaginilor satelitare și la identificarea rapidă a ceea ce sunt acestea, ceea ce poate ajuta la explorarea spațiului.

Aplicații ale rețelei neuronale convoluționale (CNN)

Unele aplicații ale rețelei neuronale convoluționale (CNN) pot include: 

• Utilizare sporită în diagnosticele medicale, inclusiv radiologie, raze X și boli genetice.
• Utilizarea CNN-urilor pentru a clasifica imaginile transmise în flux de la navetele și stațiile spațiale și roverele lunare. Agențiile de apărare pot aplica CNN-urilor sateliților și dronelor de supraveghere pentru identificarea și evaluarea autonomă a amenințărilor de securitate sau militare.
• Tehnologie îmbunătățită de recunoaștere optică a caracterelor pentru textele scrise de mână și recunoașterea imaginilor.
• Aplicații îmbunătățite de sortare robotizată în depozite și unități de reciclare.
• Utilizarea lor în clasificarea infractorilor și a persoanelor de interes din camerele de supraveghere urbană sau interioară. Cu toate acestea, această metodă poate fi supusă unor părtiniri.
• Mai multe companii sunt chestionate despre utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială, inclusiv despre modul în care colectează și utilizează datele.

Întrebări de comentat

• Cum altfel credeți că CNN-urile pot îmbunătăți vederea computerizată și cum o folosim zilnic?
• Care sunt celelalte beneficii posibile ale unei mai bune recunoașteri și clasificări a imaginilor?