Rrjeti nervor konvolutional (CNN): Mësimi i kompjuterëve se si të shohin

• Author:
• Emri i autorit

  Parashikimi Kuantumrun
• Dhjetor 1, 2023

Përmbledhje e pasqyrës

Rrjetet nervore konvolucionale (CNN) janë thelbësore në klasifikimin e imazheve dhe vizionin kompjuterik, duke transformuar mënyrën se si makinat identifikojnë dhe kuptojnë të dhënat vizuale. Ata imitojnë vizionin njerëzor, duke përpunuar imazhe përmes shtresave konvolucionale, bashkuese dhe plotësisht të lidhura për nxjerrjen dhe analizën e veçorive. CNN-të kanë aplikime të ndryshme, duke përfshirë shitjen me pakicë për rekomandimet e produkteve, automobilat për përmirësime të sigurisë, kujdesin shëndetësor për zbulimin e tumorit dhe teknologjinë e njohjes së fytyrës. Përdorimi i tyre shtrihet në analizën e dokumenteve, gjenetikën dhe analizimin e imazheve satelitore. Me integrimin e tyre në rritje në sektorë të ndryshëm, CNN-të ngrenë shqetësime etike, veçanërisht në lidhje me teknologjinë e njohjes së fytyrës dhe privatësinë e të dhënave, duke theksuar nevojën për shqyrtim të kujdesshëm të vendosjes së tyre.

Konteksti i rrjetit nervor konvolucionist (CNN).

CNN-të janë një model mësimi i thellë i frymëzuar nga mënyra se si njerëzit dhe kafshët përdorin sytë e tyre për të identifikuar objektet. Kompjuterët nuk e kanë këtë aftësi; kur ata "shikojnë" një imazh, ai përkthehet në shifra. Kështu, CNN-të dallohen nga rrjetet e tjera nervore nga aftësitë e tyre të avancuara për analizimin e të dhënave të sinjalit të imazhit dhe audios. Ato janë krijuar për të mësuar automatikisht dhe në mënyrë adaptive hierarkitë hapësinore të veçorive, nga modelet e nivelit të ulët në atë të lartë. CNN-të mund të ndihmojnë një kompjuter në përvetësimin e syve "njerëzor" dhe t'i sigurojnë atij vizion kompjuterik, duke e lejuar atë të thithë të gjithë pikselët dhe numrat që sheh dhe të ndihmojë në njohjen dhe klasifikimin e imazheve. 

ConvNets zbatojnë funksionet e aktivizimit në një hartë të veçorive për të ndihmuar makinën në përcaktimin e asaj që sheh. Ky proces mundësohet nga tre shtresa kryesore: shtresa konvolucionale, bashkuese dhe shtresa plotësisht e lidhur. Dy të parat (konvolucionale dhe bashkuese) kryejnë nxjerrjen e të dhënave, ndërsa shtresa plotësisht e lidhur gjeneron dalje, siç është klasifikimi. Harta e veçorive transferohet nga shtresa në shtresë derisa kompjuteri të mund të shohë të gjithë figurën. CNN-ve u jepet sa më shumë informacion që të jetë e mundur për të zbuluar karakteristika të ndryshme. Duke u thënë kompjuterëve që të kërkojnë skajet dhe vijat, këto makina mësojnë se si të identifikojnë me shpejtësi dhe saktësi imazhet me ritme që janë të pamundura për njerëzit.

Ndikim shkatërrues

Ndërsa CNN-të përdoren më së shpeshti për detyrat e njohjes dhe klasifikimit të imazheve, ato mund të përdoren gjithashtu për zbulimin dhe segmentimin. Për shembull, në shitje me pakicë, CNN-të mund të kërkojnë vizualisht për të identifikuar dhe rekomanduar artikuj që plotësojnë një gardërobë ekzistuese. Në automobila, këto rrjete mund të kujdesen për ndryshimet në kushtet e rrugës si zbulimi i vijës së korsisë për të përmirësuar sigurinë. Në kujdesin shëndetësor, CNN-të përdoren për të identifikuar më mirë tumoret kancerogjene duke i segmentuar këto qeliza të dëmtuara nga organet e shëndetshme përreth tyre. Ndërkohë, CNN-të kanë përmirësuar teknologjinë e njohjes së fytyrës, duke lejuar platformat e mediave sociale të identifikojnë njerëzit në foto dhe të japin rekomandime për etiketim. (Megjithatë, Facebook ka vendosur të ndalojë këtë funksion në vitin 2021, duke përmendur shqetësimet etike në rritje dhe politikat e paqarta rregullatore për përdorimin e kësaj teknologjie). 

Analiza e dokumenteve mund të përmirësohet gjithashtu me CNN. Ata mund të verifikojnë një punë të shkruar me dorë, ta krahasojnë atë me një bazë të dhënash me përmbajtje të shkruar me dorë, të interpretojnë fjalët dhe më shumë. Ata mund të skanojnë letra të shkruara me dorë kritike për bankat dhe financat ose klasifikimin e dokumenteve për muzetë. Në gjenetikë, këto rrjete mund të vlerësojnë kulturat qelizore për hulumtimin e sëmundjeve duke ekzaminuar fotografitë dhe hartimin dhe analitikën parashikuese për të ndihmuar ekspertët mjekësorë në zhvillimin e trajtimeve të mundshme. Së fundi, shtresat konvolucionale mund të ndihmojnë në kategorizimin e imazheve satelitore dhe identifikimin e shpejtë të asaj që ato janë, gjë që mund të ndihmojë në eksplorimin e hapësirës.

Aplikimet e rrjetit nervor konvolucional (CNN)

Disa aplikime të rrjetit nervor konvolucional (CNN) mund të përfshijnë: 

• Rritja e përdorimit në diagnozat e kujdesit shëndetësor, duke përfshirë radiologjinë, rrezet X dhe sëmundjet gjenetike.
• Përdorimi i CNN-ve për të klasifikuar imazhet e transmetuara nga anijet kozmike dhe stacionet, dhe roverët e hënës. Agjencitë e mbrojtjes mund të aplikojnë CNN për satelitët e vëzhgimit dhe dronët për identifikimin dhe vlerësimin autonom të kërcënimeve të sigurisë ose ushtarake.
• Teknologji e përmirësuar optike e njohjes së karaktereve për tekstet e shkruara me dorë dhe njohjen e imazheve.
• Aplikacione të përmirësuara të renditjes robotike në depo dhe objekte riciklimi.
• Përdorimi i tyre në klasifikimin e kriminelëve dhe personave me interes nga kamerat e vëzhgimit urban ose të brendshëm. Megjithatë, kjo metodë mund të jetë subjekt i paragjykimeve.
• Më shumë kompani po merren në pyetje në lidhje me përdorimin e teknologjisë së njohjes së fytyrës, duke përfshirë mënyrën se si po mbledhin dhe përdorin të dhënat.

Pyetje për të komentuar

• Si tjetër mendoni se CNN-të mund të përmirësojnë vizionin kompjuterik dhe si e përdorim atë çdo ditë?
• Cilat janë përfitimet e tjera të mundshme të njohjes dhe klasifikimit më të mirë të imazhit?