કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક (CNN): કમ્પ્યુટરને કેવી રીતે જોવું તે શીખવવું

• લેખક:
• લેખક નામ

  ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
• ડિસેમ્બર 1, 2023

આંતરદૃષ્ટિનો સારાંશ

કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs) ઇમેજ વર્ગીકરણ અને કોમ્પ્યુટર વિઝનમાં મહત્ત્વપૂર્ણ છે, મશીનો વિઝ્યુઅલ ડેટાને કેવી રીતે ઓળખે છે અને સમજે છે તે પરિવર્તન કરે છે. તેઓ માનવ દ્રષ્ટિની નકલ કરે છે, વિશેષતાના નિષ્કર્ષણ અને વિશ્લેષણ માટે કન્વોલ્યુશનલ, પૂલિંગ અને સંપૂર્ણ રીતે જોડાયેલા સ્તરો દ્વારા છબીઓની પ્રક્રિયા કરે છે. CNN પાસે વિવિધ એપ્લિકેશનો છે, જેમાં ઉત્પાદન ભલામણો માટે છૂટક વેચાણ, સલામતી સુધારણા માટે ઓટોમોટિવ, ગાંઠની તપાસ માટે આરોગ્યસંભાળ અને ચહેરાની ઓળખ તકનીકનો સમાવેશ થાય છે. તેમનો ઉપયોગ દસ્તાવેજ વિશ્લેષણ, આનુવંશિકતા અને ઉપગ્રહ છબીઓનું વિશ્લેષણ કરવા સુધી વિસ્તરે છે. વિવિધ ક્ષેત્રોમાં તેમના વધતા સંકલન સાથે, CNN એ નૈતિક ચિંતાઓ ઉભી કરે છે, ખાસ કરીને ચહેરાની ઓળખ ટેકનોલોજી અને ડેટા ગોપનીયતા અંગે, તેમની જમાવટની સાવચેતીપૂર્વક વિચારણા કરવાની જરૂરિયાતને પ્રકાશિત કરે છે.

કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક (CNN) સંદર્ભ

CNN એ એક ઊંડું શિક્ષણ મોડેલ છે જે માનવો અને પ્રાણીઓ વસ્તુઓને ઓળખવા માટે તેમની આંખોનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે તેના પરથી પ્રેરિત છે. કોમ્પ્યુટર પાસે આ ક્ષમતા નથી; જ્યારે તેઓ કોઈ ઇમેજને "જુએ છે", ત્યારે તે અંકોમાં અનુવાદિત થાય છે. આમ, ઇમેજ અને ઑડિયો સિગ્નલ ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવાની તેમની અદ્યતન ક્ષમતાઓ દ્વારા CNN ને અન્ય ન્યુરલ નેટવર્ક્સથી અલગ પાડવામાં આવે છે. તેઓ નિમ્ન-થી ઉચ્ચ-સ્તરની પેટર્ન, સુવિધાઓના અવકાશી પદાનુક્રમને આપમેળે અને અનુકૂલનશીલ રીતે શીખવા માટે રચાયેલ છે. CNNs કમ્પ્યુટરને "માનવ" આંખો મેળવવામાં મદદ કરી શકે છે અને તેને કમ્પ્યુટર વિઝન પ્રદાન કરી શકે છે, જે તે જુએ છે તે તમામ પિક્સેલ્સ અને સંખ્યાઓને શોષી શકે છે અને છબી ઓળખ અને વર્ગીકરણમાં મદદ કરે છે. 

ConvNets મશીનને તે શું જુએ છે તે નિર્ધારિત કરવામાં મદદ કરવા માટે ફીચર મેપમાં સક્રિયકરણ કાર્યોનો અમલ કરે છે. આ પ્રક્રિયા ત્રણ મુખ્ય સ્તરો દ્વારા સક્ષમ છે: કોન્વોલ્યુશનલ, પૂલિંગ અને સંપૂર્ણ રીતે જોડાયેલા સ્તરો. પ્રથમ બે (કન્વોલ્યુશનલ અને પૂલિંગ) ડેટા એક્સ્ટ્રક્શન કરે છે, જ્યારે સંપૂર્ણ રીતે જોડાયેલ લેયર આઉટપુટ જનરેટ કરે છે, જેમ કે વર્ગીકરણ. જ્યાં સુધી કોમ્પ્યુટર આખું ચિત્ર ન જોઈ શકે ત્યાં સુધી ફીચર મેપને લેયરથી લેયરમાં ટ્રાન્સફર કરવામાં આવે છે. સીએનએનને વિવિધ લાક્ષણિકતાઓ શોધવા માટે શક્ય તેટલી વધુ માહિતી આપવામાં આવે છે. કમ્પ્યુટરને ધાર અને રેખાઓ જોવાનું કહીને, આ મશીનો શીખે છે કે કેવી રીતે ઝડપથી અને સચોટ રીતે માનવો માટે અશક્ય હોય તેવા દરે છબીઓને ઓળખવી.

વિક્ષેપકારક અસર

જ્યારે CNN નો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે ઇમેજ ઓળખ અને વર્ગીકરણ કાર્યો માટે થાય છે, ત્યારે તેનો ઉપયોગ શોધ અને વિભાજન માટે પણ થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, રિટેલમાં, CNN એ હાલના કપડાને પૂરક બનાવતી વસ્તુઓને ઓળખવા અને ભલામણ કરવા માટે દૃષ્ટિની શોધ કરી શકે છે. ઓટોમોટિવમાં, આ નેટવર્ક્સ સલામતી બહેતર બનાવવા માટે લેન લાઇન ડિટેક્શન જેવી રસ્તાની સ્થિતિમાં ફેરફારો પર ધ્યાન આપી શકે છે. આરોગ્યસંભાળમાં, CNN નો ઉપયોગ આ ક્ષતિગ્રસ્ત કોષોને તેમની આસપાસના સ્વસ્થ અંગોમાંથી વિભાજિત કરીને કેન્સરગ્રસ્ત ગાંઠોને વધુ સારી રીતે ઓળખવા માટે કરવામાં આવે છે. દરમિયાન, CNN એ ફેશિયલ રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજીમાં સુધારો કર્યો છે, જેનાથી સોશિયલ મીડિયા પ્લેટફોર્મ લોકોને ફોટામાં ઓળખી શકે છે અને ટેગિંગ ભલામણો આપે છે. (જોકે, ફેસબુકે આ ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરવા અંગે વધતી નૈતિક ચિંતાઓ અને અસ્પષ્ટ નિયમનકારી નીતિઓને ટાંકીને 2021માં આ સુવિધાને બંધ કરવાનો નિર્ણય લીધો છે). 

સીએનએન સાથે દસ્તાવેજ વિશ્લેષણ પણ સુધારી શકે છે. તેઓ હસ્તલિખિત કાર્યને ચકાસી શકે છે, હસ્તલિખિત સામગ્રીના ડેટાબેઝ સાથે તેની તુલના કરી શકે છે, શબ્દોનું અર્થઘટન કરી શકે છે અને વધુ. તેઓ બેંકિંગ અને ફાઇનાન્સ અથવા સંગ્રહાલયો માટે દસ્તાવેજ વર્ગીકરણ માટે મહત્વપૂર્ણ હસ્તલિખિત કાગળો સ્કેન કરી શકે છે. જિનેટિક્સમાં, આ નેટવર્ક્સ સંભવિત સારવાર વિકસાવવામાં તબીબી નિષ્ણાતોને મદદ કરવા માટે ચિત્રો અને મેપિંગ અને અનુમાનિત વિશ્લેષણોની તપાસ કરીને રોગ સંશોધન માટે સેલ સંસ્કૃતિનું મૂલ્યાંકન કરી શકે છે. છેલ્લે, કન્વોલ્યુશનલ લેયર્સ સેટેલાઇટ ઇમેજને વર્ગીકૃત કરવામાં અને તે શું છે તે ઝડપથી ઓળખવામાં મદદ કરી શકે છે, જે અવકાશ સંશોધનમાં મદદ કરી શકે છે.

કોન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક (CNN)ની એપ્લિકેશન્સ

કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક (CNN) ની કેટલીક એપ્લિકેશનમાં આનો સમાવેશ થઈ શકે છે: 

• રેડિયોલોજી, એક્સ-રે અને આનુવંશિક રોગો સહિત આરોગ્યસંભાળ નિદાનમાં ઉપયોગમાં વધારો.
• સ્પેસ શટલ અને સ્ટેશનો અને મૂન રોવર્સમાંથી સ્ટ્રીમ કરેલી છબીઓને વર્ગીકૃત કરવા માટે સીએનએનનો ઉપયોગ. સંરક્ષણ એજન્સીઓ સુરક્ષા અથવા લશ્કરી જોખમોની સ્વાયત્ત ઓળખ અને મૂલ્યાંકન માટે સર્વેલન્સ સેટેલાઇટ અને ડ્રોન પર CNN લાગુ કરી શકે છે.
• હસ્તલિખિત ગ્રંથો અને છબી ઓળખ માટે સુધારેલ ઓપ્ટિકલ કેરેક્ટર રેકગ્નિશન ટેકનોલોજી.
• વેરહાઉસ અને રિસાયક્લિંગ સુવિધાઓમાં સુધારેલ રોબોટિક સોર્ટિંગ એપ્લિકેશન્સ.
• શહેરી અથવા આંતરિક સર્વેલન્સ કેમેરાથી ગુનેગારો અને રુચિ ધરાવતા વ્યક્તિઓનું વર્ગીકરણ કરવામાં તેમનો ઉપયોગ. જો કે, આ પદ્ધતિ પૂર્વગ્રહોને આધિન હોઈ શકે છે.
• વધુ કંપનીઓને ફેશિયલ રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજીના ઉપયોગ વિશે પૂછપરછ કરવામાં આવી રહી છે, જેમાં તેઓ ડેટા કેવી રીતે એકત્ર કરે છે અને તેનો ઉપયોગ કરે છે.

ટિપ્પણી કરવા માટેના પ્રશ્નો

• તમે બીજું કઈ રીતે વિચારો છો કે CNN કોમ્પ્યુટરની દ્રષ્ટિને સુધારી શકે છે અને અમે તેનો દરરોજ કેવી રીતે ઉપયોગ કરીએ છીએ?
• વધુ સારી છબી ઓળખ અને વર્ગીકરણના અન્ય સંભવિત ફાયદા શું છે?