רשת עצבית קונבולוציונית (CNN): מלמדים מחשבים כיצד לראות

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• דצמבר 1, 2023

סיכום תובנה

רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) מהוות חשיבות מרכזית בסיווג תמונות וראייה ממוחשבת, ומשנות את האופן שבו מכונות מזהות ומבינות נתונים חזותיים. הם מחקים את הראייה האנושית, מעבדים תמונות באמצעות שכבות קונבולוציוניות, איגום ומחוברות במלואן לחילוץ וניתוח של תכונות. ל-CNN יש יישומים מגוונים, כולל קמעונאות להמלצות מוצרים, רכב לשיפורי בטיחות, שירותי בריאות לזיהוי גידולים וטכנולוגיית זיהוי פנים. השימוש בהם משתרע על ניתוח מסמכים, גנטיקה וניתוח תמונות לוויין. עם ההשתלבות ההולכת וגוברת שלהם במגזרים שונים, רשתות CNN מעלות חששות אתיים, במיוחד בנוגע לטכנולוגיית זיהוי פנים ופרטיות נתונים, מה שמדגיש את הצורך בשיקול זהיר של פריסתם.

הקשר של רשת עצבית מפותלת (CNN).

CNNs הם מודל למידה עמוקה בהשראת האופן שבו בני אדם ובעלי חיים משתמשים בעיניהם כדי לזהות אובייקטים. למחשבים אין יכולת זו; כשהם "צופים" בתמונה, היא מתורגמת לספרות. לפיכך, CNN נבדלים מרשתות עצביות אחרות על ידי היכולות המתקדמות שלהם לניתוח נתוני אותות תמונה ואודיו. הם נועדו ללמוד באופן אוטומטי והסתגלתי היררכיות מרחביות של תכונות, מדפוסים ברמה נמוכה ועד גבוהה. רשתות CNN יכולות לסייע למחשב ברכישת עיניים "אנושיות" ולספק לו ראייה ממוחשבת, מה שמאפשר לו לקלוט את כל הפיקסלים והמספרים שהוא רואה ולסייע בזיהוי וסיווג תמונות. 

ConvNets מיישמים פונקציות הפעלה במפת תכונה כדי לסייע למכונה לקבוע מה היא רואה. תהליך זה מתאפשר על ידי שלוש שכבות עיקריות: השכבות הקונבולוציונית, האגירה והשכבות המחוברות במלואן. השניים הראשונים (התכווצות וגיוס) מבצעים את חילוץ הנתונים, בעוד השכבה המחוברת במלואה מייצרת פלט, כגון סיווג. מפת התכונות מועברת משכבה לשכבה עד שהמחשב יכול לראות את התמונה כולה. ל-CNN ניתן מידע רב ככל האפשר כדי לזהות מאפיינים שונים. על ידי הנחיות למחשבים לחפש קצוות וקווים, מכונות אלו לומדות כיצד לזהות במהירות ובדייקנות תמונות בקצבים בלתי אפשריים לבני אדם.

השפעה משבשת

בעוד ש-CNN משמשים לרוב למשימות זיהוי וסיווג תמונות, הם יכולים לשמש גם לזיהוי ופילוח. לדוגמה, בקמעונאות, CNNs יכולים לחפש חזותית כדי לזהות ולהמליץ ​​על פריטים המשלימים ארון בגדים קיים. בתחום הרכב, רשתות אלו יכולות להיזהר משינויים בתנאי הדרך כמו זיהוי קווי נתיב כדי לשפר את הבטיחות. בתחום הבריאות, משתמשים ב-CNN לזיהוי טוב יותר של גידולים סרטניים על ידי פילוח תאים פגומים אלו מהאיברים הבריאים שסביבם. בינתיים, רשתות CNN שיפרו את טכנולוגיית זיהוי הפנים, ואפשרו לפלטפורמות מדיה חברתית לזהות אנשים בתמונות ולתת המלצות לתיוג. (עם זאת, פייסבוק החליטה להפסיק את התכונה הזו בשנת 2021, תוך ציון חששות אתיים גוברים ומדיניות רגולטורית לא ברורה לגבי השימוש בטכנולוגיה זו). 

ניתוח מסמכים יכול להשתפר גם עם CNNs. הם יכולים לאמת יצירה בכתב יד, להשוות אותה למאגר מידע של תוכן בכתב יד, לפרש את המילים ועוד. הם עשויים לסרוק ניירות בכתב יד קריטיים עבור בנקאות ופיננסים או סיווג מסמכים עבור מוזיאונים. בגנטיקה, רשתות אלו יכולות להעריך תרביות תאים לחקר מחלות על ידי בחינת תמונות ומיפוי וניתוח חזוי כדי לסייע למומחים רפואיים בפיתוח טיפולים פוטנציאליים. לבסוף, שכבות קונבולוציוניות עשויות לסייע בסיווג תמונות לוויין ובזיהוי מהיר של מה הן, מה שיכול לעזור בחקר החלל.

יישומים של רשת עצבית קונבולוציונית (CNN)

חלק מהיישומים של רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) עשויים לכלול: 

• שימוש מוגבר באבחונים רפואיים, כולל רדיולוגיה, צילומי רנטגן ומחלות גנטיות.
• השימוש ב-CNN כדי לסווג תמונות מוזרמות ממעבורות חלל ותחנות, ומשוטי ירח. סוכנויות הגנה יכולות להחיל CNNs על לווייני מעקב ומזל"טים לצורך זיהוי אוטונומי והערכה של איומים ביטחוניים או צבאיים.
• טכנולוגיית זיהוי תווים אופטי משופרת עבור טקסטים בכתב יד וזיהוי תמונות.
• יישומי מיון רובוטי משופרים במחסנים ומתקני מיחזור.
• השימוש בהם בסיווג פושעים ואנשים מעניינים ממצלמות מעקב עירוניות או פנים. עם זאת, שיטה זו יכולה להיות נתונה להטיות.
• חברות נוספות נחקרות לגבי השימוש שלהן בטכנולוגיית זיהוי פנים, כולל האופן שבו הן אוספות ומשתמשות בנתונים.

שאלות להגיב עליהן

• איך עוד לדעתך רשתות CNN יכולות לשפר את ראיית המחשב וכיצד אנו משתמשים בה מדי יום?
• מהם היתרונות האפשריים האחרים של זיהוי וסיווג תמונות טובים יותר?