S pokrokom v technológii sa umelá inteligencia (AI) stala bežnou súčasťou našich životov. Od virtuálnych asistentov až po autonómne vozidlá, AI sa používa v rôznych odvetviach a v rôznych aplikáciách.
Vzostup umelej inteligencie je obzvlášť pôsobivý v určitých oblastiach, vrátane počítačového videnia. To umožňuje strojom prezerať objekty podobne ako ľudia, čo im umožňuje rozpoznávať, analyzovať a klasifikovať objekty.
To je možné pomocou konvolučnej neurónovej siete, robustného algoritmu, ktorý otvára nové možnosti toho, čoho je video analýza schopná.
Čo sú to konvolučné neurónové siete (CNN)?
Konvolučné neurónové siete alebo CNN sú výkonnými nástrojmi pre hlboké učenie. Boli použité na dosiahnutie najmodernejšieho výkonu pri úlohách počítačového videnia ako napr rozpoznávanie objektov a rozpoznávanie tvárí.
Vo svojom jadre sú konvolučné neurónové siete (CNN) zložené z neurónov s nastaviteľnými váhami a odchýlkami. Tieto neuróny sú organizované do vrstiev, ktoré vykonávajú špecifické úlohy.
Každá vrstva je prepojená s predchádzajúcou vrstvou, pričom vstupná vrstva prijíma informácie z vonkajšieho sveta. Výstup každého neurónu je určený aplikáciou aktivačnej funkcie na lineárnu kombináciu jeho vstupov a váh.
V podstate ide o algoritmus hlbokého učenia, ktorý je schopný posúdiť obrázky a identifikovať v nich objekty, vrátane ich klasifikácie. Architektúra konvolučnej neurónovej siete je podobná ľudskému mozgu a je schopná vykonávať úlohy súvisiace s analýzou informácií o pixeloch.
Ako fungujú konvolučné neurónové siete?
Kľúčom k úspešnej CNN je to, že každá nasledujúca vrstva má menej parametrov ako tá pred ňou, takže keď algoritmus dospeje ku koncu, dokázal sa dozvedieť viac o svojom prostredí, ako keby jednoducho zobral všetky údaje naraz.
Namiesto toho môže postupnou analýzou menších častí údajov v každom kroku presnejšie identifikovať vzory vo svojom okolí, čo mu umožňuje „učiť sa“ extrahovaním údajov z obrázkov resp video.
Konvolučné neurónové siete používajú konvolúcie alebo malé maticové operácie na efektívnejšiu analýzu údajov ako alternatívne metódy, ako sú napríklad plne prepojené siete. Tieto konvolúcie im umožňujú rýchlo a presne extrahovať zmysluplné funkcie z obrázkov alebo zvukových vĺn.
Ak sa napríklad snažíte na obrázku rozpoznať rôzne druhy zvierat, vaša CNN ich bude mať viacero vrstvy, z ktorých každá vykonáva operácie na malých častiach obrazu naraz – napríklad zisťovanie hrán alebo farieb variácie.
Konvolúcia zahŕňa vynásobenie každého prvku obrazovej matice ďalšou maticou nazývanou filter. Tento filter je zvyčajne oveľa menší ako pôvodná matica a pomáha identifikovať určité prvky na obrázku, ako sú hrany alebo tvary.
Nakoniec plne prepojené vrstvy kombinujú všetky prvky extrahované z predchádzajúcich vrstiev do jedného jediného vektora, ktorý potom možno použiť na účely klasifikácie.
Výstupná vrstva berie tento vektor ako vstup a používa ho na vytváranie predpovedí na základe toho, čo sa naučila z predtým videných údajov počas tréningov. Výsledkom je, že konvolučné neurónové siete sú stále inteligentnejšie, pretože do systému sa dodáva viac údajov.
Využívajú rôzne algoritmy strojového učenia na urýchlenie výpočtov a zlepšenie presnosti, pokiaľ ide o detekciu objektov.
5 najlepších aplikácií konvolučných neurónových sietí
Konvolučné neurónové siete sa používajú v rôznych aplikáciách a pomerne často sa používajú v mnohých odvetviach. Tu je päť populárnych aplikácií konvolučných neurónových sietí.
1. Rozpoznávanie tváre
Technológia rozpoznávania tváre sa spolieha na CNN, pretože stroje musia byť schopné časom zistiť zmeny tvaru tváre, aby mohli presne identifikovať ľudí z jedného obrázku na druhý.
Aby to dosiahli, musia byť vyškolení pomocou tisícok obrázkov obsahujúcich tváre z rôznych uhlov a výrazov. Po zaškolení môžu porovnávať nové obrázky s tými, ktoré sú uložené v ich databáze, a určiť, či sa zhodujú alebo nie.
Táto technika sa stala čoraz populárnejšou vďaka svojej schopnosti rýchlo identifikovať jednotlivcov bez potreby fyzického kontaktu alebo ľudskej interakcie. Vďaka tomu je ideálny pre aplikácie, ako sú bezpečnostné systémy, kde je potrebná rýchla identifikácia osôb bez akéhokoľvek kontaktu medzi ľuďmi.
2. Reklama
Využitie AI v reklame v posledných rokoch výrazne vzrástlo vďaka jej schopnosti rýchlo a presne identifikovať trendy. Pomocou konvolučných neurónových sietí môžu inzerenti lepšie porozumieť preferenciám cieľového publika a prispôsobiť tomu svoje reklamné kampane.
Napríklad odevné spoločnosti by mohli použiť CNN na analýzu spätnej väzby zákazníkov o rôznych štýloch, farbách alebo materiály, aby sa mohli informovane rozhodovať o tom, aké položky by mali byť uvedené v ich pripravovanej reklame kampane.
Okrem toho môžu CNN poskytnúť informácie o tom, kde zákazníci s najväčšou pravdepodobnosťou kliknú na reklamu alebo ktoré kľúčové slová budú mať za následok najvyššiu mieru konverzie pre konkrétnu kampaň.
3. Detekcia objektov
Detekcia objektov pomocou CNN funguje natrénovaním modelu na rozpoznávanie konkrétnych objektov v rámci digitálnych obrázkov resp videá rozpoznávaním určitých vzorov, ako sú hrany, tvary a farby, ktoré pomáhajú rozlíšiť jeden objekt od ďalší.
Model je trénovaný pomocou označených súborov údajov – údajových bodov, kde je každému bodu priradený štítok, ako sú bezpečnostné vesty alebo prilby. Počas tréningu sa model naučí, ako rozpoznať určité vzory spojené s každým štítkom, a priradí ich k zodpovedajúcim štítkom, keď sa im počas dedukovania zobrazia nové dátové body.
4. Analýza dokumentácie
CNN ponúkajú množstvo výhod oproti konvenčným systémom založeným na pravidlách, keď sa používajú na analýzu dokumentov. Vyžadujú si napríklad oveľa menej úsilia ako iné techniky, pretože je potrebný obmedzený ľudský zásah.
Po druhé, keďže ide o samoučiace sa systémy, postupom času sa stávajú inteligentnejšími, pretože sú schopné rozpoznať trendy a vzorce, ktoré by ľuďom mohli uniknúť.
5. Biometrická autentifikácia
Technológia biometrickej autentifikácie, ako napr snímačov odtlačkov prstov, sa značne rozvinul za posledné desaťročie. Zatiaľ čo existuje niekoľko dôvody, prečo umelá inteligencia nedokáže nahradiť ľudí v práci technológie ako CNN však môžu určite pomôcť pri uľahčovaní vecí.
Pokiaľ ide o biometriu, CNN sa dajú použiť na identifikáciu veľmi špecifických čŕt v tvári alebo odtlačku prsta jednotlivca, ktoré by bolo pre ľudí ťažké alebo nemožné manuálne odhaliť.
Napríklad, ak chcete niekoho overiť pomocou technológie rozpoznávania tváre, CNN môže skenovať stovky obrázkov tváre tejto osoby a identifikujte drobné detaily, ako sú póry alebo vrásky, ktoré by boli príliš malé na to, aby ich ľudia videli nahými oko.
CNN môžu pomôcť spoločnostiam získať zmysluplné informácie
Čoraz väčší počet spoločností teraz využíva silu CNN na odvodenie zmysluplných informácií z digitálnych obrázkov alebo videí. CNN sa používajú nielen na bezpečnosť na pracovisku, ale aj na marketing v maloobchode a automobilovom priemysle.
Je to len jedna z mnohých technológií, ktoré sa vývojári môžu chcieť naučiť, aby zostali pred technologickým pokrokom a pripravili sa na meniace sa požiadavky, keďže svet sa neustále vyvíja.
