Teknolojideki gelişmelerle birlikte yapay zeka (AI) hayatımızın düzenli bir parçası haline geldi. Yapay zeka, sanal asistanlardan otonom araçlara kadar endüstrilerde ve çeşitli uygulamalarda kullanılıyor.
Yapay zekanın yükselişi, bilgisayar görüşü de dahil olmak üzere belirli alanlarda özellikle etkileyicidir. Bu, makinelerin nesneleri insanlara benzer şekilde görmesini sağlayarak, nesnelerin tanınmasını, analiz edilmesini ve sınıflandırılmasını sağlar.
Bu, video analizinin neler yapabileceğine dair yeni olasılıklar açan sağlam bir algoritma olan evrişimli sinir ağının kullanılmasıyla mümkündür.
Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) Nedir?
Evrişimli sinir ağları veya CNN'ler, derin öğrenme için güçlü araçlardır. gibi bilgisayarla görme görevlerinde son teknoloji ürünü performans elde etmek için kullanılmıştır. nesneleri algılama ve yüzleri tanıma.
Özünde, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ayarlanabilir ağırlıklara ve önyargılara sahip nöronlardan oluşur. Bu nöronlar, belirli görevleri yerine getiren katmanlar halinde düzenlenir.
Her katman bir önceki katmana bağlıdır ve giriş katmanı dış dünyadan bilgi alır. Her bir nöronun çıktısı, girdilerinin ve ağırlıklarının doğrusal bir kombinasyonuna bir aktivasyon fonksiyonu uygulanarak belirlenir.
Özünde, görüntüleri değerlendirebilen ve sınıflandırma dahil içlerindeki nesneleri tanımlayabilen derin bir öğrenme algoritmasıdır. Evrişimli bir sinir ağının mimarisi insan beynine benzer ve piksel bilgisinin analizi ile ilgili görevleri yürütme yeteneğine sahiptir.
Evrişimli Sinir Ağları Nasıl Çalışır?
Başarılı bir CNN'nin anahtarı, birbirini izleyen her katmanın bir öncekinden daha az parametreye sahip olmasıdır. Algoritma sonuna geldiğinde, çevresi hakkında tüm verileri basitçe almış olsaydı öğrenemeyeceği kadar çok şey öğrenebilmiştir. bir kerede.
Bunun yerine, her adımda daha küçük veri parçalarını aşamalı olarak analiz ederek daha doğru bir şekilde ortamındaki kalıpları tanımlayarak, görüntülerden veri çıkararak "öğrenmesine" olanak tanır veya video.
Evrişimli sinir ağları, verileri tamamen bağlı ağlar gibi alternatif yöntemlerden daha verimli bir şekilde analiz etmek için evrişimleri veya küçük matris işlemlerini kullanır. Bu kıvrımlar, görüntülerden veya ses dalgalarından anlamlı özellikleri hızlı ve doğru bir şekilde çıkarmalarını sağlar.
Örneğin, bir görüntüdeki farklı hayvan türlerini tanımaya çalışıyorsanız, o zaman CNN'nizde birden çok hayvan bulunur. her biri görüntünün küçük bölümleri üzerinde aynı anda işlemler gerçekleştiren katmanlar; örneğin, kenarları veya rengi algılama varyasyonlar.
Evrişim, bir görüntü matrisinin her öğesinin filtre adı verilen başka bir matrisle çarpılmasını içerir. Bu filtre genellikle orijinal matristen çok daha küçüktür ve görüntüdeki kenarlar veya şekiller gibi belirli özellikleri tanımlamaya yardımcı olur.
Son olarak, tamamen bağlantılı katmanlar, önceki katmanlardan çıkarılan tüm özellikleri tek bir vektörde birleştirir ve bu daha sonra sınıflandırma amaçları için kullanılabilir.
Çıkış katmanı bu vektörü bir girdi olarak alır ve eğitim oturumları sırasında daha önce görülen verilerden öğrendiklerine dayanarak tahminlerde bulunmak için kullanır. Sonuç olarak, sisteme daha fazla veri beslendikçe evrişimli sinir ağları daha akıllı olmaya devam ediyor.
Çeşitli kullanırlar makine öğrenimi algoritmaları nesne algılama söz konusu olduğunda hesaplamaları hızlandırmak ve doğruluğu artırmak için.
Evrişimli Sinir Ağlarının En İyi 5 Uygulaması
Evrişimli sinir ağları, çeşitli farklı uygulamalarda kullanılır ve birçok endüstride oldukça sık kullanılır. İşte evrişimli sinir ağlarının beş popüler uygulaması.
1. Yüz tanıma
Yüz tanıma teknolojisi, CNN'lere dayanır çünkü makinelerin insanları bir görüntüden diğerine doğru bir şekilde tanımlayabilmesi için zaman içinde yüz şeklindeki değişiklikleri algılayabilmesi gerekir.
Bunu yapmak için, çeşitli açılardan ve ifadelerden yüzler içeren binlerce görüntü kullanılarak eğitilmeleri gerekir. Eğitildikten sonra, yeni görüntüleri veritabanlarında depolananlarla karşılaştırabilir ve eşleşip eşleşmediklerini belirleyebilirler.
Bu teknik, fiziksel temas veya insan etkileşimi gerektirmeden bireyleri hızlı bir şekilde tanımlama yeteneği sayesinde giderek daha popüler hale geldi. Bu, insanlar arasında herhangi bir temas olmadan insanların hızlı bir şekilde tanımlanmasının gerekli olduğu güvenlik sistemleri gibi uygulamalar için idealdir.
2. reklam
AI'nın reklamcılıkta kullanımı, trendleri hızlı ve doğru bir şekilde belirleme yeteneği nedeniyle son yıllarda önemli ölçüde arttı. Evrişimli sinir ağlarının yardımıyla reklamverenler, hedef kitlelerinin tercihlerini daha iyi anlayabilir ve reklam kampanyalarını buna göre uyarlayabilir.
Örneğin, giyim şirketleri, müşterilerin farklı stiller, renkler veya Böylece, gelecek reklamlarında hangi öğelerin öne çıkarılması gerektiği konusunda bilinçli kararlar alabilirler. kampanyalar.
Ek olarak, CNN'ler, müşterilerin bir reklamı tıklama olasılığının en yüksek olduğu yerler veya belirli bir kampanya için hangi anahtar kelimelerin en yüksek dönüşüm oranıyla sonuçlanacağı konusunda bilgi sağlayabilir.
3. Nesne Algılama
Bir CNN ile nesne algılama, bir modeli dijital görüntüler veya içindeki belirli nesneleri tanıması için eğiterek çalışır. kenarlar, şekiller ve renkler gibi bir nesneyi diğerlerinden ayırt etmeye yardımcı olan belirli kalıpları tanıyarak videolar bir diğer.
Model, etiketli veri kümeleri kullanılarak eğitilir; güvenlik yelekleri veya kasklar gibi her noktaya bir etiket atanan veri noktaları. Eğitim sırasında model, her bir etiketle ilişkili belirli kalıpları nasıl tanıyacağını öğrenir ve çıkarım sırasında yeni veri noktaları sunulduğunda bunları karşılık gelen etiketlerle eşler.
4. Dokümantasyon Analizi
CNN'ler, belgeleri analiz etmek için kullanıldığında geleneksel kural tabanlı sistemlere göre çok sayıda avantaj sunar. Örneğin, sınırlı insan müdahalesine ihtiyaç duyulduğu için diğer tekniklere göre çok daha az çaba gerektirirler.
İkincisi, bunlar kendi kendine öğrenen sistemler olduğundan, insanların gözden kaçırabileceği trendleri ve kalıpları fark edebildiklerinden, zamanla daha akıllı olmaya devam ederler.
5. Biyometrik Kimlik Doğrulama
Biyometrik kimlik doğrulama teknolojisi, örneğin parmak izi tarayıcıları, önemli ölçüde gelişti son on yılda. Birkaç tane varken yapay zekanın iş yerinde insanların yerini alamamasının nedenleri henüz, CNN'ler gibi teknolojiler kesinlikle işleri kolaylaştırmaya yardımcı olabilir.
Biyometri söz konusu olduğunda, CNN'ler, bir kişinin yüzündeki veya parmak izindeki, insanların manuel olarak tespit etmesi zor veya imkansız olan çok spesifik özellikleri tanımlamak için kullanılabilir.
Örneğin, yüz tanıma teknolojisini kullanarak birinin kimliğini doğrulamak istiyorsanız, bir CNN yüzlerce görüntüyü tarayabilir. o kişinin yüzünü inceleyebilir ve gözenekler veya kırışıklıklar gibi insanların çıplak gözle göremeyeceği kadar küçük ayrıntıları tespit edebilir. göz.
CNN'ler Şirketlerin Anlamlı Bilgiler Elde Etmesine Yardımcı Olabilir
Artan sayıda şirket artık dijital görüntülerden veya videolardan anlamlı bilgiler elde etmek için CNN'lerin gücünden yararlanıyor. CNN'ler sadece işyeri güvenliği için değil, aynı zamanda perakende ve otomotiv endüstrilerinde pazarlama için de kullanılıyor.
Bu, geliştiricilerin teknolojik gelişmelerin bir adım önünde olmayı ve dünya gelişmeye devam ederken değişen gereksinimlere hazırlanmayı öğrenmek isteyebilecekleri birçok teknolojiden yalnızca biridir.