കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് (CNN): കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ എങ്ങനെ കാണണമെന്ന് പഠിപ്പിക്കുന്നു

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• ഡിസംബർ 1, 2023

ഇൻസൈറ്റ് സംഗ്രഹം

കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിലും കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയിലും സുപ്രധാനമാണ്, മെഷീനുകൾ വിഷ്വൽ ഡാറ്റ എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയുകയും മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനും വിശകലനത്തിനുമായി അവ മനുഷ്യ ദർശനത്തെ അനുകരിക്കുന്നു, കൺവല്യൂഷണൽ, പൂളിംഗ്, പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച പാളികൾ എന്നിവയിലൂടെ ചിത്രങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾക്കായുള്ള ചില്ലറ വിൽപ്പന, സുരക്ഷാ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾക്കുള്ള ഓട്ടോമോട്ടീവ്, ട്യൂമർ കണ്ടെത്തലിനുള്ള ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യ എന്നിവയുൾപ്പെടെ CNN-കൾക്ക് വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളുണ്ട്. ഡോക്യുമെന്റ് വിശകലനം, ജനിതകശാസ്ത്രം, സാറ്റലൈറ്റ് ഇമേജറി വിശകലനം എന്നിവയിലേക്ക് അവയുടെ ഉപയോഗം വ്യാപിക്കുന്നു. വിവിധ മേഖലകളിലേക്കുള്ള അവരുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സംയോജനത്തോടെ, CNN-കൾ ധാർമ്മിക ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയെയും ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയെയും കുറിച്ച്, അവരുടെ വിന്യാസം ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു.

കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് (CNN) സന്ദർഭം

വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയാൻ മനുഷ്യരും മൃഗങ്ങളും അവരുടെ കണ്ണുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകയാണ് CNN-കൾ. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഈ കഴിവില്ല; അവർ ഒരു ചിത്രം "കാണുമ്പോൾ" അത് അക്കങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടും. അതിനാൽ, ഇമേജ്, ഓഡിയോ സിഗ്നൽ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വിപുലമായ കഴിവുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മറ്റ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിന്ന് CNN-കളെ വേർതിരിക്കുന്നു. താഴ്ന്ന നില മുതൽ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ വരെയുള്ള സവിശേഷതകളുടെ സ്പേഷ്യൽ ശ്രേണികൾ സ്വയമേവയും അഡാപ്റ്റീവ് ആയി പഠിക്കുന്നതിനാണ് അവ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. CNN-കൾക്ക് "മനുഷ്യ" കണ്ണുകൾ നേടുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടറിനെ സഹായിക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ച നൽകാനും കഴിയും, അത് കാണുന്ന എല്ലാ പിക്സലുകളും നമ്പറുകളും ആഗിരണം ചെയ്യാനും ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിനും വർഗ്ഗീകരണത്തിനും സഹായിക്കുന്നു. 

മെഷീൻ എന്താണ് കാണുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഒരു ഫീച്ചർ മാപ്പിൽ ConvNets ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഈ പ്രക്രിയ മൂന്ന് പ്രധാന ലെയറുകളാൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു: കൺവല്യൂഷണൽ, പൂളിംഗ്, പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച ലെയറുകൾ. ആദ്യത്തെ രണ്ടെണ്ണം (കൺവല്യൂഷണൽ, പൂളിംഗ്) ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ നടത്തുന്നു, അതേസമയം പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ലെയർ വർഗ്ഗീകരണം പോലുള്ള ഔട്ട്‌പുട്ട് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടറിന് മുഴുവൻ ചിത്രവും കാണുന്നതുവരെ ഫീച്ചർ മാപ്പ് ലെയറിൽ നിന്ന് ലെയറിലേക്ക് മാറ്റുന്നു. വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് CNN-കൾക്ക് കഴിയുന്നത്ര വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു. അരികുകളും വരകളും നോക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളോട് പറയുന്നതിലൂടെ, മനുഷ്യർക്ക് അസാധ്യമായ നിരക്കിൽ ചിത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും തിരിച്ചറിയാമെന്ന് ഈ യന്ത്രങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിനും വർഗ്ഗീകരണ ജോലികൾക്കുമായി CNN-കൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, അവ കണ്ടെത്തുന്നതിനും വിഭജിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ചില്ലറവിൽപ്പനയിൽ, നിലവിലുള്ള ഒരു വാർഡ്രോബ് പൂർത്തീകരിക്കുന്ന ഇനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും ശുപാർശ ചെയ്യാനും CNN-കൾക്ക് ദൃശ്യപരമായി തിരയാൻ കഴിയും. ഓട്ടോമോട്ടീവിൽ, സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ലെയ്ൻ ലൈൻ കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ള റോഡ് അവസ്ഥകളിലെ മാറ്റങ്ങൾ ഈ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് നിരീക്ഷിക്കാനാകും. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ, കേടായ ഈ കോശങ്ങളെ ചുറ്റുമുള്ള ആരോഗ്യമുള്ള അവയവങ്ങളിൽ നിന്ന് വിഭജിച്ച് ക്യാൻസർ മുഴകളെ നന്നായി തിരിച്ചറിയാൻ CNN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതേസമയം, CNN-കൾ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യ മെച്ചപ്പെടുത്തി, ഫോട്ടോകളിലെ ആളുകളെ തിരിച്ചറിയാനും ടാഗിംഗ് ശുപാർശകൾ നൽകാനും സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളെ അനുവദിക്കുന്നു. (എന്നിരുന്നാലും, വളരുന്ന ധാർമ്മിക ആശങ്കകളും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള വ്യക്തമല്ലാത്ത നിയന്ത്രണ നയങ്ങളും ചൂണ്ടിക്കാട്ടി 2021-ൽ ഈ ഫീച്ചർ നിർത്താൻ Facebook തീരുമാനിച്ചു). 

CNN-കൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രമാണ വിശകലനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും. അവർക്ക് ഒരു കൈയ്യെഴുത്ത് സൃഷ്ടി പരിശോധിക്കാനും കൈയെഴുത്ത് ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഡാറ്റാബേസുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാനും വാക്കുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും മറ്റും കഴിയും. ബാങ്കിംഗ്, ഫിനാൻസ് അല്ലെങ്കിൽ മ്യൂസിയങ്ങൾക്കുള്ള ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിന് നിർണായകമായ കൈയെഴുത്ത് പേപ്പറുകൾ അവർ സ്കാൻ ചെയ്തേക്കാം. ജനിതകശാസ്ത്രത്തിൽ, ഈ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് ചിത്രങ്ങളും മാപ്പിംഗും പ്രവചനാത്മക വിശകലനങ്ങളും പരിശോധിച്ച് രോഗ ഗവേഷണത്തിനുള്ള സെൽ കൾച്ചറുകളെ വിലയിരുത്താൻ കഴിയും, സാധ്യമായ ചികിത്സകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ മെഡിക്കൽ വിദഗ്ധരെ സഹായിക്കാൻ. അവസാനമായി, ബഹിരാകാശ പര്യവേക്ഷണത്തിന് സഹായിക്കുന്ന ഉപഗ്രഹ ചിത്രങ്ങളെ തരംതിരിക്കാനും അവ എന്താണെന്ന് വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാനും കൺവല്യൂഷണൽ പാളികൾ സഹായിച്ചേക്കാം.

കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ (സിഎൻഎൻ) പ്രയോഗങ്ങൾ

കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ (CNN) ചില പ്രയോഗങ്ങൾ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം: 

• റേഡിയോളജി, എക്സ്-റേ, ജനിതക രോഗങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ രോഗനിർണ്ണയത്തിൽ വർദ്ധിച്ച ഉപയോഗം.
• ബഹിരാകാശ വാഹനങ്ങളിൽ നിന്നും സ്റ്റേഷനുകളിൽ നിന്നും മൂൺ റോവറുകളിൽ നിന്നും സ്ട്രീം ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളെ തരംതിരിക്കാൻ CNN-കളുടെ ഉപയോഗം. സുരക്ഷാ ഏജൻസികൾക്ക് നിരീക്ഷണ ഉപഗ്രഹങ്ങൾക്കും ഡ്രോണുകൾക്കും സുരക്ഷാ അല്ലെങ്കിൽ സൈനിക ഭീഷണികൾ സ്വയം തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനുമായി CNN-കൾ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
• കൈയെഴുത്തു വാചകങ്ങൾക്കും ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിനും മെച്ചപ്പെട്ട ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ.
• വെയർഹൗസുകളിലും റീസൈക്ലിംഗ് സൗകര്യങ്ങളിലും മെച്ചപ്പെട്ട റോബോട്ടിക് സോർട്ടിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ.
• നഗര അല്ലെങ്കിൽ ഇന്റീരിയർ നിരീക്ഷണ ക്യാമറകളിൽ നിന്ന് കുറ്റവാളികളെയും താൽപ്പര്യമുള്ള വ്യക്തികളെയും തരംതിരിക്കുന്നതിനുള്ള അവരുടെ ഉപയോഗം. എന്നിരുന്നാലും, ഈ രീതി പക്ഷപാതത്തിന് വിധേയമാകാം.
• വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതും ഉപയോഗിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടെ, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ കമ്പനികളെ ചോദ്യം ചെയ്യുന്നു.

അഭിപ്രായമിടാനുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ

• CNN-കൾക്ക് കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ച മെച്ചപ്പെടുത്താനാകുമെന്നും ഞങ്ങൾ അത് എങ്ങനെ ദിവസവും ഉപയോഗിക്കുമെന്നും നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
• മികച്ച ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിന്റെയും വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെയും സാധ്യമായ മറ്റ് നേട്ടങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?