Convolutional Neural Network (CNN): Computern das Sehen beibringen

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  Quantumrun-Vorausschau
• 1. Dezember 2023

Zusammenfassung der Einblicke

Convolutional Neural Networks (CNNs) spielen eine zentrale Rolle bei der Bildklassifizierung und Computer Vision und verändern die Art und Weise, wie Maschinen visuelle Daten identifizieren und verstehen. Sie ahmen das menschliche Sehen nach und verarbeiten Bilder durch Faltung, Pooling und vollständig verbundene Schichten zur Merkmalsextraktion und -analyse. CNNs haben vielfältige Anwendungen, darunter den Einzelhandel für Produktempfehlungen, die Automobilindustrie für Sicherheitsverbesserungen, das Gesundheitswesen zur Tumorerkennung und Gesichtserkennungstechnologie. Ihr Einsatz erstreckt sich auf die Dokumentenanalyse, die Genetik und die Analyse von Satellitenbildern. Mit ihrer zunehmenden Integration in verschiedene Sektoren werfen CNNs ethische Bedenken auf, insbesondere in Bezug auf Gesichtserkennungstechnologie und Datenschutz, und unterstreichen die Notwendigkeit einer sorgfältigen Prüfung ihres Einsatzes.

Kontext des Convolutional Neural Network (CNN).

CNNs sind ein Deep-Learning-Modell, das davon inspiriert ist, wie Menschen und Tiere ihre Augen nutzen, um Objekte zu identifizieren. Computer verfügen nicht über diese Fähigkeit; Wenn sie ein Bild „ansehen“, wird es in Ziffern übersetzt. Daher unterscheiden sich CNNs von anderen neuronalen Netzen durch ihre erweiterten Fähigkeiten zur Analyse von Bild- und Audiosignaldaten. Sie sind darauf ausgelegt, automatisch und adaptiv räumliche Hierarchien von Merkmalen zu erlernen, von Mustern auf niedriger bis hoher Ebene. CNNs können einem Computer dabei helfen, „menschliche“ Augen zu erfassen und ihm Computer Vision zu verleihen, sodass er alle Pixel und Zahlen, die er sieht, absorbieren und bei der Bilderkennung und -klassifizierung helfen kann. 

ConvNets implementieren Aktivierungsfunktionen in einer Feature-Map, um der Maschine dabei zu helfen, zu bestimmen, was sie sieht. Dieser Prozess wird durch drei Hauptschichten ermöglicht: die Faltungsschicht, die Poolingschicht und die vollständig verbundene Schicht. Die ersten beiden (Faltung und Pooling) führen die Datenextraktion durch, während die vollständig verbundene Schicht Ausgaben generiert, beispielsweise eine Klassifizierung. Die Feature-Map wird von Layer zu Layer übertragen, bis der Computer das gesamte Bild sehen kann. CNNs erhalten so viele Informationen wie möglich, um unterschiedliche Merkmale zu erkennen. Indem sie Computer anweisen, nach Kanten und Linien zu suchen, lernen diese Maschinen, Bilder schnell und genau zu identifizieren, und zwar mit Geschwindigkeiten, die für Menschen unmöglich sind.

Störende Wirkung

Während CNNs am häufigsten für Bilderkennungs- und Klassifizierungsaufgaben verwendet werden, können sie auch zur Erkennung und Segmentierung verwendet werden. Im Einzelhandel können CNNs beispielsweise eine visuelle Suche durchführen, um Artikel zu identifizieren und zu empfehlen, die eine bestehende Garderobe ergänzen. Im Automobilbereich können diese Netzwerke auf Veränderungen der Straßenbedingungen achten, beispielsweise durch die Spurlinienerkennung, um die Sicherheit zu verbessern. Im Gesundheitswesen werden CNNs verwendet, um Krebstumoren besser zu identifizieren, indem diese beschädigten Zellen von den sie umgebenden gesunden Organen segmentiert werden. Inzwischen haben CNNs die Gesichtserkennungstechnologie verbessert, sodass Social-Media-Plattformen Personen auf Fotos identifizieren und Tagging-Empfehlungen geben können. (Facebook hat jedoch beschlossen, diese Funktion im Jahr 2021 einzustellen und begründet dies mit wachsenden ethischen Bedenken und unklaren Regulierungsrichtlinien für die Nutzung dieser Technologie.) 

Auch die Dokumentenanalyse kann mit CNNs verbessert werden. Sie können ein handschriftliches Werk überprüfen, es mit einer Datenbank handschriftlicher Inhalte vergleichen, die Wörter interpretieren und vieles mehr. Sie scannen möglicherweise handgeschriebene Dokumente, die für das Bank- und Finanzwesen wichtig sind, oder die Klassifizierung von Dokumenten für Museen. In der Genetik können diese Netzwerke Zellkulturen für die Krankheitsforschung bewerten, indem sie Bilder und Kartierungen sowie prädiktive Analysen untersuchen, um medizinische Experten bei der Entwicklung potenzieller Behandlungen zu unterstützen. Schließlich können Faltungsschichten dabei helfen, Satellitenbilder zu kategorisieren und schnell zu identifizieren, um was es sich handelt, was bei der Erforschung des Weltraums hilfreich sein kann.

Anwendungen des Faltungs-Neuronalen Netzwerks (CNN)

Einige Anwendungen des Convolutional Neural Network (CNN) können Folgendes umfassen: 

• Verstärkter Einsatz bei Gesundheitsdiagnosen, einschließlich Radiologie, Röntgen und genetischen Erkrankungen.
• Die Verwendung von CNNs zur Klassifizierung gestreamter Bilder von Raumfähren und -stationen sowie Mondfahrzeugen. Verteidigungsbehörden können CNNs auf Überwachungssatelliten und Drohnen anwenden, um sicherheitsrelevante oder militärische Bedrohungen autonom zu identifizieren und zu bewerten.
• Verbesserte optische Zeichenerkennungstechnologie für handgeschriebene Texte und Bilderkennung.
• Verbesserte Robotersortieranwendungen in Lagerhäusern und Recyclinganlagen.
• Ihre Verwendung bei der Klassifizierung von Kriminellen und interessierenden Personen durch Überwachungskameras in Städten oder Innenräumen. Diese Methode kann jedoch mit Vorurteilen behaftet sein.
• Immer mehr Unternehmen werden zu ihrem Einsatz von Gesichtserkennungstechnologie befragt, einschließlich der Art und Weise, wie sie die Daten sammeln und verwenden.

Fragen zum Kommentieren

• Wie können Ihrer Meinung nach CNNs das maschinelle Sehen sonst noch verbessern und wie nutzen wir es täglich?
• Was sind die weiteren möglichen Vorteile einer besseren Bilderkennung und -klassifizierung?