कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN): कम्प्युटरहरूलाई कसरी हेर्ने भनेर सिकाउँदै

• लेखक:
• लेखक नाम

  Quantumrun दूरदर्शिता
• डिसेम्बर 1, 2023

अन्तरदृष्टि सारांश

कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) छवि वर्गीकरण र कम्प्युटर दृष्टिमा निर्णायक छन्, मेशिनहरूले भिजुअल डेटा कसरी पहिचान र बुझ्छन्। तिनीहरूले मानव दृष्टिको नक्कल गर्छन्, छविहरू प्रशोधन गर्छन्, कन्वोल्युशनल, पूलिङ, र पूर्ण रूपमा जडान गरिएका तहहरू विशेषता निकासी र विश्लेषणको लागि। CNN सँग विभिन्न अनुप्रयोगहरू छन्, जसमा उत्पादन सिफारिसहरूको लागि खुद्रा बिक्री, सुरक्षा सुधारहरूको लागि मोटर वाहन, ट्यूमर पत्ता लगाउने स्वास्थ्य सेवा, र अनुहार पहिचान प्रविधि समावेश छ। तिनीहरूको प्रयोग कागजात विश्लेषण, आनुवंशिकी, र उपग्रह इमेजरी विश्लेषण गर्न विस्तार गर्दछ। विभिन्न क्षेत्रहरूमा तिनीहरूको बढ्दो एकीकरणको साथ, CNNहरूले नैतिक चिन्ताहरू बढाउँछन्, विशेष गरी अनुहार पहिचान प्रविधि र डेटा गोपनीयताको सन्दर्भमा, तिनीहरूको तैनातीमा सावधानीपूर्वक विचार गर्नुपर्ने आवश्यकतालाई हाइलाइट गर्दै।

कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) सन्दर्भ

सीएनएनहरू मानिसहरू र जनावरहरूले वस्तुहरू पहिचान गर्नका लागि आफ्नो आँखा कसरी प्रयोग गर्छन् भन्नेबाट प्रेरित गहिरो सिकाइ मोडेल हुन्। कम्प्युटरमा यो क्षमता छैन; जब तिनीहरूले छवि "हेर्छन्", यसलाई अंकहरूमा अनुवाद गरिन्छ। तसर्थ, CNNs लाई छवि र अडियो सिग्नल डेटाको विश्लेषण गर्नको लागि तिनीहरूको उन्नत क्षमताहरूद्वारा अन्य न्यूरल नेटवर्कहरूबाट अलग गरिन्छ। तिनीहरू स्वचालित रूपमा र अनुकूलन रूपमा निम्न-देखि उच्च-स्तर ढाँचाहरू, सुविधाहरूको स्थानिक पदानुक्रमहरू सिक्न डिजाइन गरिएको हो। CNN ले कम्प्युटरलाई "मानव" आँखाहरू प्राप्त गर्न र यसलाई कम्प्युटर दृष्टि प्रदान गर्न मद्दत गर्न सक्छ, यसले देख्ने सबै पिक्सेल र संख्याहरू अवशोषित गर्न र छवि पहिचान र वर्गीकरणमा मद्दत गर्दछ। 

ConvNets ले मेसिनलाई यसले के देख्छ भनेर निर्धारण गर्न मद्दत गर्नको लागि सुविधा नक्सामा सक्रियता कार्यहरू लागू गर्दछ। यो प्रक्रिया तीन मुख्य तहहरूद्वारा सक्षम गरिएको छ: कन्भोलुसनल, पूलिङ, र पूर्ण रूपमा जडान गरिएका तहहरू। पहिलो दुई (कन्भोलुसनल र पूलिङ) डेटा निकासी प्रदर्शन गर्दछ, जबकि पूर्ण रूपमा जडान गरिएको तहले आउटपुट उत्पन्न गर्दछ, जस्तै वर्गीकरण। कम्प्युटरले सम्पूर्ण तस्विर देख्न नसकेसम्म सुविधा नक्सा तहबाट अर्को तहमा स्थानान्तरण हुन्छ। CNN लाई विभिन्न विशेषताहरू पत्ता लगाउन सकेसम्म धेरै जानकारी दिइन्छ। कम्प्यूटरहरूलाई किनारा र रेखाहरू खोज्न भनि दिएर, यी मेसिनहरूले मानिसहरूका लागि असम्भव दरहरूमा छविहरू कसरी छिटो र सही रूपमा पहिचान गर्ने भनेर सिक्छन्।

विघटनकारी प्रभाव

जबकि CNN हरू प्राय: छवि पहिचान र वर्गीकरण कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ, तिनीहरू पत्ता लगाउन र विभाजनको लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ। उदाहरणका लागि, रिटेलमा, CNN ले अवस्थित वार्डरोबको पूरक हुने वस्तुहरू पहिचान गर्न र सिफारिस गर्न दृश्य खोज्न सक्छ। अटोमोटिभमा, यी सञ्जालहरूले सुरक्षा सुधार गर्न लेन लाइन पत्ता लगाउने जस्ता सडक अवस्थाहरूमा हुने परिवर्तनहरू हेर्न सक्छन्। स्वास्थ्य सेवामा, CNNs लाई उनीहरूको वरपरका स्वस्थ अंगहरूबाट यी क्षतिग्रस्त कोशिकाहरूलाई विभाजन गरेर क्यान्सर ट्यूमरहरू राम्रोसँग पहिचान गर्न प्रयोग गरिन्छ। यसैबीच, CNN ले फेसियल रिकग्निसन टेक्नोलोजीमा सुधार गरेको छ, जसले सामाजिक सञ्जाल प्लेटफर्महरूलाई फोटोहरूमा मानिसहरूलाई पहिचान गर्न र ट्यागिङ सिफारिसहरू दिन अनुमति दिन्छ। (यद्यपि फेसबुकले यो प्रविधिको प्रयोगमा बढ्दो नैतिक चिन्ता र अस्पष्ट नियामक नीतिहरूलाई उद्धृत गर्दै २०२१ मा यो सुविधा बन्द गर्ने निर्णय गरेको छ)। 

कागजात विश्लेषण पनि CNN संग सुधार गर्न सक्छ। तिनीहरूले हस्तलिखित काम प्रमाणित गर्न सक्छन्, हस्तलिखित सामग्रीको डाटाबेससँग तुलना गर्न सक्छन्, शब्दहरूको व्याख्या गर्न सक्छन्, र थप। तिनीहरूले बैंकिङ र वित्त वा संग्रहालयहरूको लागि कागजात वर्गीकरणको लागि महत्वपूर्ण हस्तलिखित कागजातहरू स्क्यान गर्न सक्छन्। आनुवंशिकीमा, यी नेटवर्कहरूले सम्भावित उपचारहरू विकास गर्न चिकित्सा विशेषज्ञहरूलाई सहयोग गर्न तस्विरहरू र म्यापिङ र भविष्यवाणी विश्लेषणहरू जाँच गरेर रोग अनुसन्धानको लागि सेल संस्कृतिहरूको मूल्याङ्कन गर्न सक्छन्। अन्तमा, कन्भोलुसनल तहहरूले उपग्रह छविहरू वर्गीकरण गर्न र ती के हुन् भनेर द्रुत रूपमा पहिचान गर्न मद्दत गर्न सक्छ, जसले अन्तरिक्ष अन्वेषणमा मद्दत गर्न सक्छ।

एप्लिकेसन अफ कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN)

कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को केहि अनुप्रयोगहरू समावेश हुन सक्छन्: 

• रेडियोलोजी, एक्स-रे, र आनुवंशिक रोगहरू सहित स्वास्थ्य सेवा निदानहरूमा बढ्दो प्रयोग।
• CNNs को प्रयोग स्पेस शटल र स्टेशनहरू र चन्द्र रोभरहरूबाट स्ट्रिम गरिएका छविहरूलाई वर्गीकृत गर्न। सुरक्षा एजेन्सीहरूले सुरक्षा वा सैन्य खतराहरूको स्वायत्त पहिचान र मूल्याङ्कनका लागि निगरानी उपग्रह र ड्रोनहरूमा सीएनएनहरू लागू गर्न सक्छन्।
• हस्तलिखित पाठहरू र छवि पहिचानको लागि सुधारिएको अप्टिकल क्यारेक्टर पहिचान प्रविधि।
• गोदामहरू र रिसाइक्लिंग सुविधाहरूमा सुधारिएको रोबोटिक क्रमबद्ध अनुप्रयोगहरू।
• शहरी वा आन्तरिक निगरानी क्यामेराहरूबाट अपराधीहरू र रुचि भएका व्यक्तिहरूलाई वर्गीकरण गर्न तिनीहरूको प्रयोग। यद्यपि, यो विधि पूर्वाग्रहको विषय हुन सक्छ।
• थप कम्पनीहरूलाई उनीहरूको अनुहार पहिचान प्रविधिको प्रयोगको बारेमा प्रश्न गरिन्छ, उनीहरूले कसरी डेटा सङ्कलन र प्रयोग गरिरहेका छन्।

टिप्पणी गर्न प्रश्नहरू

• तपाईं कसरी सोच्नुहुन्छ कि CNN ले कम्प्युटर दृष्टि सुधार गर्न सक्छ र हामीले यसलाई कसरी दैनिक प्रयोग गर्छौं?
• राम्रो छवि पहिचान र वर्गीकरण को अन्य सम्भावित लाभ के हो?