S pokrokem v technologii se umělá inteligence (AI) stala běžnou součástí našich životů. Od virtuálních asistentů po autonomní vozidla se umělá inteligence používá napříč průmyslovými odvětvími a v různých aplikacích.
Vzestup umělé inteligence je obzvláště působivý v určitých oblastech, včetně počítačového vidění. To umožňuje strojům prohlížet objekty podobně jako lidé, což jim umožňuje rozpoznávat, analyzovat a klasifikovat objekty.
To je možné díky použití konvoluční neuronové sítě, robustního algoritmu, který otevírá nové možnosti toho, čeho je videoanalýza schopna.
Co jsou konvoluční neuronové sítě (CNN)?
Konvoluční neuronové sítě neboli CNN jsou mocnými nástroji pro hluboké učení. Byly použity k dosažení nejmodernějšího výkonu v úlohách počítačového vidění, jako je např detekce objektů a rozpoznávání tváří.
Ve svém jádru jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) složeny z neuronů s nastavitelnou váhou a předpětím. Tyto neurony jsou organizovány do vrstev, které plní specifické úkoly.
Každá vrstva je propojena s předchozí vrstvou, přičemž vstupní vrstva přijímá informace z vnějšího světa. Výstup každého neuronu je určen aplikací aktivační funkce na lineární kombinaci jeho vstupů a vah.
V podstatě je to algoritmus hlubokého učení, který je schopen posuzovat obrázky a identifikovat v nich objekty, včetně jejich klasifikace. Architektura konvoluční neuronové sítě je podobná lidskému mozku a je schopna provádět úkoly, které se týkají analýzy informací o pixelech.
Jak fungují konvoluční neuronové sítě?
Klíčem k úspěšnému CNN je to, že každá následující vrstva má méně parametrů než ta před ní, takže když algoritmus dosáhne konce, byl schopen se dozvědět více o svém prostředí, než kdyby jednoduše vzal všechna data najednou.
Místo toho může postupnou analýzou menších kusů dat v každém kroku pracovat přesněji identifikovat vzory ve svém okolí, což mu umožňuje „učit se“ extrakcí dat z obrázků resp video.
Konvoluční neuronové sítě využívají konvoluce – neboli operace s malou maticí – k efektivnější analýze dat než alternativní metody, jako jsou plně propojené sítě. Tyto konvoluce jim umožňují rychle a přesně extrahovat smysluplné funkce z obrázků nebo zvukových vln.
Pokud se například snažíte na obrázku rozpoznat různé druhy zvířat, vaše CNN jich bude mít několik vrstvy, z nichž každá provádí operace na malých částech obrazu najednou – například zjišťování hran nebo barev variace.
Konvoluce zahrnuje násobení každého prvku obrazové matice jinou maticí zvanou filtr. Tento filtr je obvykle mnohem menší než původní matice a pomáhá identifikovat určité prvky v obrázku, jako jsou hrany nebo tvary.
Nakonec plně propojené vrstvy kombinují všechny prvky extrahované z předchozích vrstev dohromady do jednoho jediného vektoru, který pak lze použít pro účely klasifikace.
Výstupní vrstva bere tento vektor jako vstup a používá jej k předpovědím na základě toho, co se naučila z dříve viděných dat během tréninků. Výsledkem je, že konvoluční neuronové sítě jsou stále chytřejší, protože do systému je přiváděno více dat.
Využívají různé algoritmy strojového učení pro urychlení výpočtů a zlepšení přesnosti, pokud jde o detekci objektů.
5 nejlepších aplikací konvolučních neuronových sítí
Konvoluční neuronové sítě se používají v řadě různých aplikací a jsou nasazovány poměrně často v mnoha průmyslových odvětvích. Zde je pět populárních aplikací konvolučních neuronových sítí.
1. Rozpoznávání obličeje
Technologie rozpoznávání obličeje se spoléhá na CNN, protože stroje musí být schopny detekovat změny tvaru obličeje v průběhu času, aby přesně identifikovaly lidi z jednoho obrázku na druhý.
Aby toho dosáhli, musí být trénováni pomocí tisíců obrázků obsahujících tváře z různých úhlů a výrazů. Po proškolení mohou porovnávat nové obrázky s těmi, které jsou uloženy v jejich databázi, a určit, zda se shodují nebo ne.
Tato technika se stala stále populárnější díky své schopnosti rychle identifikovat jedince bez nutnosti fyzického kontaktu nebo lidské interakce. Díky tomu je ideální pro aplikace, jako jsou bezpečnostní systémy, kde je potřeba rychlá identifikace osob bez jakéhokoli kontaktu mezi lidmi.
2. Reklamní
Využití AI v reklamě v posledních letech výrazně vzrostlo díky její schopnosti rychle a přesně identifikovat trendy. S pomocí konvolučních neuronových sítí mohou inzerenti lépe porozumět preferencím své cílové skupiny a přizpůsobit tomu své reklamní kampaně.
Například oděvní společnosti by mohly využít CNN k analýze zpětné vazby zákazníků na různé styly, barvy nebo materiály, aby se mohli informovaně rozhodovat o tom, jaké položky by měly být uvedeny v jejich nadcházející reklamě kampaně.
Kromě toho mohou CNN poskytnout informace o tom, kde zákazníci s největší pravděpodobností kliknou na reklamu nebo která klíčová slova povedou k nejvyšší míře konverze pro konkrétní kampaň.
3. Detekce objektů
Detekce objektů pomocí CNN funguje tak, že model trénuje rozpoznávání konkrétních objektů v digitálních obrázcích resp videa rozpoznáním určitých vzorů, jako jsou hrany, tvary a barvy, které pomáhají rozlišit jeden objekt další.
Model je trénován pomocí označených datových sad – datových bodů, kde je každému bodu přiřazen štítek, jako jsou bezpečnostní vesty nebo helmy. Během trénování se model učí, jak rozpoznat určité vzory spojené s každým štítkem, a mapuje je na odpovídající štítky, když jsou během inference prezentovány s novými datovými body.
4. Analýza dokumentace
CNN nabízejí četné výhody oproti konvenčním systémům založeným na pravidlech, když se používají pro analýzu dokumentů. Vyžadují například mnohem méně úsilí než jiné techniky, protože je zapotřebí omezený lidský zásah.
Zadruhé, protože se jedná o samoučící se systémy, postupem času jsou stále chytřejší, protože jsou schopny rozpoznat trendy a vzorce, které by lidem mohly uniknout.
5. Biometrické ověřování
Technologie biometrické autentizace, jako např skenery otisků prstů, prošel značným vývojem za posledních deset let. Zatímco existuje několik důvody, proč umělá inteligence nemůže nahradit lidi v práci technologie, jako jsou CNN, však mohou rozhodně pomoci usnadnit věci.
Pokud jde o biometrii, CNN lze použít k identifikaci velmi specifických rysů v obličeji nebo otisku prstu jednotlivce, které by bylo pro člověka obtížné nebo nemožné ručně detekovat.
Například, pokud chcete někoho ověřit pomocí technologie rozpoznávání obličeje, CNN může skenovat stovky obrázků tváře této osoby a identifikujte drobné detaily, jako jsou póry nebo vrásky, které by byly příliš malé na to, aby je lidé viděli nahými oko.
CNN mohou společnostem pomoci získat smysluplné informace
Stále větší počet společností nyní využívá sílu CNN k odvození smysluplných informací z digitálních obrázků nebo videí. CNN se používají nejen pro bezpečnost na pracovišti, ale také pro marketing v maloobchodě a automobilovém průmyslu.
Je to jen jedna z mnoha technologií, které se mohou vývojáři chtít naučit, aby si udrželi náskok před technologickým pokrokem a připravili se na měnící se požadavky, jak se svět neustále vyvíjí.