Mtandao wa neva wa kubadilisha (CNN): Kufundisha kompyuta jinsi ya kuona

• mwandishi:
• mwandishi jina

  Mtazamo wa Quantumrun
• Desemba 1, 2023

Muhtasari wa maarifa

Mitandao ya Neural Convolutional (CNNs) ni muhimu katika uainishaji wa picha na maono ya kompyuta, kubadilisha jinsi mashine inavyotambua na kuelewa data inayoonekana. Wao huiga maono ya binadamu, kuchakata picha kwa njia ya kushawishi, kuunganisha, na tabaka zilizounganishwa kikamilifu kwa uchimbaji na uchanganuzi wa vipengele. CNN zina matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na rejareja kwa mapendekezo ya bidhaa, magari kwa ajili ya uboreshaji wa usalama, huduma ya afya ya kutambua uvimbe na teknolojia ya utambuzi wa uso. Matumizi yao yanaenea hadi uchanganuzi wa hati, jeni, na uchanganuzi wa taswira za setilaiti. Kwa kuongezeka kwa ushirikiano wao katika sekta mbalimbali, CNNs huibua wasiwasi wa kimaadili, hasa kuhusu teknolojia ya utambuzi wa uso na faragha ya data, ikionyesha haja ya kuzingatia kwa makini utumiaji wao.

Muktadha wa mtandao wa neva wa kubadilisha (CNN).

CNN ni kielelezo cha kina cha kujifunza kilichochochewa na jinsi wanadamu na wanyama wanavyotumia macho yao kutambua vitu. Kompyuta hazina uwezo huu; wanapo "tazama" picha, inatafsiriwa kwa tarakimu. Kwa hivyo, CNN zinatofautishwa na mitandao mingine ya neva kwa uwezo wao wa hali ya juu wa kuchanganua data ya mawimbi ya picha na sauti. Zimeundwa ili kujifunza kiotomatiki na ifaavyo viwango vya anga vya vipengele, kutoka kwa mifumo ya kiwango cha chini hadi cha juu. CNN zinaweza kusaidia kompyuta kupata macho ya "binadamu" na kuipa uwezo wa kuona wa kompyuta, na kuiruhusu kuchukua saizi na nambari zote inazoona na kusaidia katika utambuzi na uainishaji wa picha. 

ConvNets hutekeleza vipengele vya kuwezesha katika ramani ya kipengele ili kusaidia mashine kubaini kile inachoona. Mchakato huu umewezeshwa na tabaka kuu tatu: za kubadilisha, kuunganisha, na tabaka zilizounganishwa kikamilifu. Mbili za kwanza (convolutional na pooling) hufanya uchimbaji wa data, wakati safu iliyounganishwa kikamilifu hutoa matokeo, kama vile uainishaji. Ramani ya kipengele huhamishwa kutoka safu hadi safu hadi kompyuta iweze kuona picha nzima. CNN hupewa habari nyingi iwezekanavyo ili kugundua sifa tofauti. Kwa kuwaambia kompyuta itafute kingo na laini, mashine hizi hujifunza jinsi ya kutambua kwa haraka na kwa usahihi picha kwa viwango ambavyo haviwezekani kwa wanadamu.

Athari ya usumbufu

Ingawa CNN hutumiwa sana kwa utambuzi wa picha na kazi za uainishaji, zinaweza pia kutumika kwa utambuzi na ugawaji. Kwa mfano, katika rejareja, CNN zinaweza kutafuta kwa macho ili kutambua na kupendekeza vitu vinavyosaidia WARDROBE iliyopo. Kwenye magari, mitandao hii inaweza kuangalia mabadiliko katika hali ya barabara kama vile ugunduzi wa njia ili kuboresha usalama. Katika huduma ya afya, CNNs hutumiwa kutambua vyema uvimbe wa saratani kwa kugawa seli hizi zilizoharibiwa kutoka kwa viungo vyenye afya vinavyozunguka. Wakati huo huo, CNNs zimeboresha teknolojia ya utambuzi wa uso, kuruhusu majukwaa ya mitandao ya kijamii kutambua watu kwenye picha na kutoa mapendekezo ya kuweka lebo. (Hata hivyo, Facebook imeamua kusitisha kipengele hiki mwaka wa 2021, ikitaja wasiwasi unaoongezeka wa kimaadili na sera za udhibiti zisizo wazi za kutumia teknolojia hii). 

Uchambuzi wa hati pia unaweza kuboreshwa na CNN. Wanaweza kuthibitisha kazi iliyoandikwa kwa mkono, kuilinganisha na hifadhidata ya maudhui yaliyoandikwa kwa mkono, kutafsiri maneno na zaidi. Wanaweza kuchanganua karatasi zilizoandikwa kwa mkono muhimu kwa benki na fedha au uainishaji wa hati kwa makumbusho. Katika jenetiki, mitandao hii inaweza kutathmini tamaduni za seli kwa ajili ya utafiti wa magonjwa kwa kuchunguza picha na ramani na uchanganuzi wa ubashiri ili kusaidia wataalam wa matibabu katika kutengeneza matibabu yanayoweza kutokea. Hatimaye, tabaka za ubadilishaji zinaweza kusaidia katika kuainisha picha za setilaiti na kutambua kwa haraka ni nini, ambayo inaweza kusaidia katika uchunguzi wa anga.

Maombi ya mtandao wa neva wa kubadilisha (CNN)

Baadhi ya matumizi ya mtandao wa neva wa kubadilisha (CNN) yanaweza kujumuisha: 

• Kuongezeka kwa matumizi katika uchunguzi wa afya, ikiwa ni pamoja na radiolojia, eksirei, na magonjwa ya kijeni.
• Matumizi ya CNN kuainisha picha zinazotiririshwa kutoka kwa vyombo vya angani na stesheni, na rovers za mwezi. Mashirika ya ulinzi yanaweza kutumia CNN kwa uchunguzi wa satelaiti na ndege zisizo na rubani kwa utambuzi wa uhuru na tathmini ya vitisho vya usalama au kijeshi.
• Teknolojia iliyoboreshwa ya utambuzi wa herufi kwa maandishi yaliyoandikwa kwa mkono na utambuzi wa picha.
• Utumizi ulioboreshwa wa upangaji wa roboti katika maghala na vifaa vya kuchakata tena.
• Matumizi yao katika kuainisha wahalifu na watu wanaovutiwa kutoka kwa kamera za uchunguzi wa mijini au ndani. Walakini, njia hii inaweza kuwa chini ya upendeleo.
• Makampuni zaidi yanahojiwa kuhusu matumizi yao ya teknolojia ya utambuzi wa uso, ikiwa ni pamoja na jinsi yanavyokusanya na kutumia data.

Maswali ya kutoa maoni

• Je, unadhani CNN zinaweza kuboresha vipi uoni wa kompyuta na jinsi tunavyoitumia kila siku?
• Je, ni faida gani nyingine zinazowezekana za utambuzi bora wa picha na uainishaji?