Med fremskridtene inden for teknologi er kunstig intelligens (AI) blevet en fast del af vores liv. Fra virtuelle assistenter til autonome køretøjer bliver kunstig intelligens brugt på tværs af industrier og i forskellige applikationer.
Fremkomsten af kunstig intelligens er særligt imponerende på visse områder, herunder computersyn. Dette giver maskiner mulighed for at se objekter på samme måde som mennesker, hvilket gør dem i stand til at genkende, analysere og klassificere objekter.
Dette er muligt gennem brugen af et foldet neuralt netværk, en robust algoritme, der åbner nye muligheder for, hvad videoanalyse er i stand til.
Hvad er Convolutional Neural Networks (CNN)?
Konvolutionelle neurale netværk, eller CNN'er, er kraftfulde værktøjer til dyb læring. De er blevet brugt til at opnå state-of-the-art ydeevne i computer vision opgaver som f.eks opdage genstande og genkende ansigter.
I deres kerne er konvolutionelle neurale netværk (CNN'er) sammensat af neuroner med justerbare vægte og skævheder. Disse neuroner er organiseret i lag, der udfører specifikke opgaver.
Hvert lag er forbundet med det forrige lag, hvor inputlaget modtager information fra omverdenen. Outputtet af hver neuron bestemmes ved at anvende en aktiveringsfunktion til en lineær kombination af dens input og vægte.
I bund og grund er det en dyb læringsalgoritme, der er i stand til at vurdere billeder og identificere objekter i dem, herunder klassificere dem. Arkitekturen af et foldet neuralt netværk ligner den menneskelige hjerne og er i stand til at udføre opgaver, der vedrører analyse af pixelinformation.
Hvordan fungerer konvolutionelle neurale netværk?
Nøglen til et vellykket CNN er, at hvert efterfølgende lag har færre parametre end det før det, så når algoritmen når enden, har den været i stand til at lære mere om sit miljø, end hvis den blot havde taget alle dataene ind på en gang.
I stedet, ved gradvist at analysere mindre bidder af data ved hvert trin, kan det mere præcist identificere mønstre i sit miljø, så det kan "lære" ved at udtrække data fra billederne eller video.
Konvolutionelle neurale netværk bruger foldninger - eller små matrixoperationer - til at analysere data mere effektivt end alternative metoder såsom fuldt forbundne netværk. Disse foldninger gør dem i stand til hurtigt og præcist at udtrække meningsfulde funktioner fra billeder eller lydbølger.
For eksempel, hvis du forsøger at genkende forskellige slags dyr i et billede, så ville dit CNN have flere lag, der hver især udfører operationer på små dele af billedet på én gang – for eksempel registrering af kanter eller farve variationer.
Konvolution involverer at gange hvert element i en billedmatrix med en anden matrix kaldet et filter. Dette filter er normalt meget mindre end den originale matrix, og det hjælper med at identificere visse funktioner i billedet, såsom kanter eller former.
Endelig kombinerer fuldt forbundne lag alle funktioner ekstraheret fra de foregående lag sammen i en enkelt vektor, som derefter kan bruges til klassificeringsformål.
Outputlaget tager denne vektor som input og bruger den til at lave forudsigelser baseret på, hvad det har lært fra tidligere sete data under træningssessioner. Som et resultat bliver foldede neurale netværk fortsat smartere, efterhånden som flere data fødes ind i systemet.
De bruger forskellige maskinlæringsalgoritmer for at fremskynde beregninger og forbedre nøjagtigheden, når det kommer til objektdetektering.
De 5 bedste anvendelser af konvolutionelle neurale netværk
Konvolutionelle neurale netværk bruges i en række forskellige applikationer og anvendes ret hyppigt i mange industrier. Her er fem populære anvendelser af konvolutionelle neurale netværk.
1. Ansigtsgenkendelse
Ansigtsgenkendelsesteknologi er afhængig af CNN'er, fordi maskinerne skal være i stand til at registrere ændringer i ansigtsform over tid for nøjagtigt at identificere personer fra det ene billede til det næste.
For at gøre dette skal de trænes ved at bruge tusindvis af billeder, der indeholder ansigter fra forskellige vinkler og udtryk. Når de er trænet, kan de sammenligne nye billeder med dem, der er gemt i deres database og afgøre, om de matcher eller ej.
Denne teknik er blevet mere og mere populær takket være dens evne til hurtigt at identificere individer uden at kræve fysisk kontakt eller menneskelig interaktion. Dette gør den ideel til applikationer såsom sikkerhedssystemer, hvor der er behov for hurtig identifikation af personer uden kontakt mellem mennesker.
2. Annoncering
Brugen af kunstig intelligens i reklamer er vokset markant i de seneste år på grund af dens evne til at identificere tendenser hurtigt og præcist. Ved hjælp af konvolutionerende neurale netværk kan annoncører bedre forstå deres målgruppes præferencer og skræddersy deres annoncekampagner derefter.
For eksempel kunne tøjfirmaer bruge CNN'er til at analysere kundefeedback om forskellige stilarter, farver eller materialer, så de kan træffe informerede beslutninger om, hvilke varer der skal vises i deres kommende annonce kampagner.
Derudover kan CNN'er give indsigt i, hvor kunderne er mest tilbøjelige til at klikke på en annonce, eller hvilke søgeord der vil resultere i den højeste konverteringsrate for en bestemt kampagne.
3. Objektdetektion
Objektdetektion med en CNN fungerer ved at træne en model til at genkende specifikke objekter i digitale billeder eller videoer ved at genkende bestemte mønstre, såsom kanter, former og farver, der hjælper med at skelne et objekt fra en anden.
Modellen trænes ved hjælp af mærkede datasæt – datapunkter, hvor hvert punkt er blevet tildelt en etiket, såsom sikkerhedsveste eller hjelme. Under træning lærer modellen at genkende visse mønstre, der er forbundet med hver etiket og kortlægger dem til tilsvarende etiketter, når de præsenteres med nye datapunkter under inferens
4. Dokumentationsanalyse
CNN'er tilbyder adskillige fordele i forhold til konventionelle regelbaserede systemer, når de bruges til at analysere dokumenter. For eksempel kræver de meget mindre indsats end andre teknikker, da begrænset menneskelig indgriben er nødvendig.
For det andet, da disse er selvlærende systemer, fortsætter de med at blive klogere over tid, da de er i stand til at genkende tendenser og mønstre, som mennesker kan gå glip af.
5. Biometrisk autentificering
Biometrisk autentificeringsteknologi, som f.eks fingeraftryksscannere, har udviklet sig betydeligt i løbet af det seneste årti. Mens der er flere grunde til, at kunstig intelligens ikke kan erstatte mennesker på arbejdet endnu, teknologier såsom CNNs kan helt sikkert hjælpe med at gøre tingene lettere.
Når det kommer til biometri, kan CNN'er bruges til at identificere meget specifikke træk i en persons ansigt eller fingeraftryk, som ville være vanskelige eller umulige for mennesker at opdage manuelt.
For eksempel, hvis du vil autentificere en person ved hjælp af ansigtsgenkendelsesteknologi, kan en CNN scanne gennem hundredvis af billeder af den persons ansigt og identificere små detaljer som porer eller rynker, der ville være for små til at mennesker kan se dem med nøgne øje.
CNN'er kan hjælpe virksomheder med at udlede meningsfuld information
Et stigende antal virksomheder udnytter nu CNNs magt til at udlede meningsfuld information fra digitale billeder eller videoer. CNN'er bruges ikke kun til sikkerhed på arbejdspladsen, men også til markedsføring i detail- og bilindustrien.
Det er blot en af mange teknologier, som udviklere måske ønsker at lære for at være på forkant med teknologiske fremskridt og forberede sig på de skiftende krav, efterhånden som verden fortsætter med at udvikle sig.