కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (CNN): కంప్యూటర్‌లకు ఎలా చూడాలో నేర్పించడం

• రచయిత గురించి:
• రచయిత పేరు

  క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
• డిసెంబర్ 1, 2023

అంతర్దృష్టి సారాంశం

కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (CNNలు) ఇమేజ్ క్లాసిఫికేషన్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్‌లో కీలకమైనవి, యంత్రాలు విజువల్ డేటాను ఎలా గుర్తించాలో మరియు అర్థం చేసుకుంటాయి. అవి మానవ దృష్టిని అనుకరిస్తాయి, ఫీచర్ వెలికితీత మరియు విశ్లేషణ కోసం కన్వల్యూషనల్, పూలింగ్ మరియు పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్‌ల ద్వారా చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేస్తాయి. ఉత్పత్తి సిఫార్సుల కోసం రిటైల్, భద్రత మెరుగుదలల కోసం ఆటోమోటివ్, కణితి గుర్తింపు కోసం ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికతతో సహా CNNలు విభిన్నమైన అప్లికేషన్‌లను కలిగి ఉన్నాయి. వాటి ఉపయోగం డాక్యుమెంట్ విశ్లేషణ, జన్యుశాస్త్రం మరియు ఉపగ్రహ చిత్రాలను విశ్లేషించడం వరకు విస్తరించింది. వివిధ రంగాలలో వారి పెరుగుతున్న ఏకీకరణతో, CNNలు నైతిక ఆందోళనలను లేవనెత్తాయి, ముఖ్యంగా ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికత మరియు డేటా గోప్యత గురించి, వారి విస్తరణను జాగ్రత్తగా పరిశీలించవలసిన అవసరాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది.

కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (CNN) సందర్భం

CNNలు మానవులు మరియు జంతువులు వస్తువులను గుర్తించడానికి తమ కళ్లను ఎలా ఉపయోగిస్తాయనే దాని ద్వారా ప్రేరణ పొందిన లోతైన అభ్యాస నమూనా. కంప్యూటర్లకు ఈ సామర్ధ్యం లేదు; వారు చిత్రాన్ని "వీక్షించినప్పుడు" అది అంకెల్లోకి అనువదించబడుతుంది. అందువలన, CNNలు ఇమేజ్ మరియు ఆడియో సిగ్నల్ డేటాను విశ్లేషించే అధునాతన సామర్థ్యాల ద్వారా ఇతర న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల నుండి వేరు చేయబడ్డాయి. అవి స్వయంచాలకంగా మరియు అనుకూలమైన లక్షణాల యొక్క ప్రాదేశిక సోపానక్రమాలను, తక్కువ-స్థాయి నుండి ఉన్నత-స్థాయి నమూనాలను తెలుసుకోవడానికి రూపొందించబడ్డాయి. CNNలు "మానవ" కళ్ళను పొందడంలో కంప్యూటర్‌కు సహాయపడతాయి మరియు దానికి కంప్యూటర్ దృష్టిని అందించగలవు, అది చూసే అన్ని పిక్సెల్‌లు మరియు సంఖ్యలను గ్రహించి, ఇమేజ్ గుర్తింపు మరియు వర్గీకరణలో సహాయపడతాయి. 

మెషీన్ ఏమి చూస్తుందో గుర్తించడంలో సహాయం చేయడానికి ఫీచర్ మ్యాప్‌లో కాన్వినెట్స్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్‌లను అమలు చేస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ మూడు ప్రధాన పొరల ద్వారా ప్రారంభించబడుతుంది: కన్వల్యూషనల్, పూలింగ్ మరియు పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్‌లు. మొదటి రెండు (కన్వల్యూషనల్ మరియు పూలింగ్) డేటా వెలికితీతను నిర్వహిస్తాయి, అయితే పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్ వర్గీకరణ వంటి అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. కంప్యూటర్ మొత్తం చిత్రాన్ని చూసే వరకు ఫీచర్ మ్యాప్ లేయర్ నుండి లేయర్‌కు బదిలీ చేయబడుతుంది. వివిధ లక్షణాలను గుర్తించడానికి CNNలకు వీలైనంత ఎక్కువ సమాచారం ఇవ్వబడుతుంది. అంచులు మరియు పంక్తుల కోసం వెతకమని కంప్యూటర్‌లకు చెప్పడం ద్వారా, ఈ యంత్రాలు మానవులకు సాధ్యం కాని రేట్ల వద్ద చిత్రాలను వేగంగా మరియు కచ్చితంగా ఎలా గుర్తించాలో నేర్చుకుంటాయి.

విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

CNNలు సాధారణంగా ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మరియు క్లాసిఫికేషన్ టాస్క్‌ల కోసం ఉపయోగించబడుతున్నప్పటికీ, వాటిని గుర్తించడం మరియు విభజన కోసం కూడా ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, రిటైల్‌లో, CNNలు ఇప్పటికే ఉన్న వార్డ్‌రోబ్‌ను పూర్తి చేసే అంశాలను గుర్తించడానికి మరియు సిఫార్సు చేయడానికి దృశ్యమానంగా శోధించవచ్చు. ఆటోమోటివ్‌లో, ఈ నెట్‌వర్క్‌లు భద్రతను మెరుగుపరచడానికి లేన్ లైన్ డిటెక్షన్ వంటి రహదారి పరిస్థితులలో మార్పులను చూడవచ్చు. ఆరోగ్య సంరక్షణలో, CNNలు క్యాన్సర్ కణితులను వాటి చుట్టూ ఉన్న ఆరోగ్యకరమైన అవయవాల నుండి ఈ దెబ్బతిన్న కణాలను విభజించడం ద్వారా బాగా గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఇంతలో, CNNలు ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికతను మెరుగుపరిచాయి, ఫోటోలలోని వ్యక్తులను గుర్తించడానికి మరియు ట్యాగింగ్ సిఫార్సులను అందించడానికి సోషల్ మీడియా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను అనుమతిస్తుంది. (అయితే, పెరుగుతున్న నైతిక ఆందోళనలు మరియు ఈ సాంకేతికతను ఉపయోగించడంపై అస్పష్టమైన నియంత్రణ విధానాలను ఉటంకిస్తూ 2021లో ఈ ఫీచర్‌ను నిలిపివేయాలని Facebook నిర్ణయించింది). 

CNNలతో డాక్యుమెంట్ విశ్లేషణ కూడా మెరుగుపడుతుంది. వారు చేతితో వ్రాసిన పనిని ధృవీకరించవచ్చు, చేతితో వ్రాసిన కంటెంట్ యొక్క డేటాబేస్తో పోల్చవచ్చు, పదాలను అర్థం చేసుకోవచ్చు మరియు మరిన్ని చేయవచ్చు. వారు బ్యాంకింగ్ మరియు ఫైనాన్స్ లేదా మ్యూజియంల కోసం డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణకు కీలకమైన చేతివ్రాత పత్రాలను స్కాన్ చేయవచ్చు. జన్యుశాస్త్రంలో, ఈ నెట్‌వర్క్‌లు సంభావ్య చికిత్సలను అభివృద్ధి చేయడంలో వైద్య నిపుణులకు సహాయం చేయడానికి చిత్రాలను మరియు మ్యాపింగ్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్‌లను పరిశీలించడం ద్వారా వ్యాధి పరిశోధన కోసం సెల్ కల్చర్‌లను అంచనా వేయగలవు. చివరగా, ఉపగ్రహ చిత్రాలను వర్గీకరించడంలో మరియు అవి ఏమిటో వేగంగా గుర్తించడంలో కన్వల్యూషనల్ లేయర్‌లు సహాయపడతాయి, ఇవి అంతరిక్ష పరిశోధనలో సహాయపడతాయి.

కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (CNN) అప్లికేషన్‌లు

కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (CNN) యొక్క కొన్ని అప్లికేషన్‌లు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు: 

• రేడియోలజీ, ఎక్స్-రేలు మరియు జన్యుపరమైన వ్యాధులతో సహా ఆరోగ్య సంరక్షణ నిర్ధారణలలో పెరిగిన ఉపయోగం.
• అంతరిక్ష నౌకలు మరియు స్టేషన్లు మరియు మూన్ రోవర్ల నుండి ప్రసార చిత్రాలను వర్గీకరించడానికి CNNల ఉపయోగం. స్వయంప్రతిపత్త గుర్తింపు మరియు భద్రత లేదా సైనిక బెదిరింపుల అంచనా కోసం రక్షణ ఏజెన్సీలు నిఘా ఉపగ్రహాలు మరియు డ్రోన్‌లకు CNNలను వర్తింపజేయవచ్చు.
• చేతితో వ్రాసిన పాఠాలు మరియు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ కోసం మెరుగైన ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ.
• గిడ్డంగులు మరియు రీసైక్లింగ్ సౌకర్యాలలో మెరుగైన రోబోటిక్ సార్టింగ్ అప్లికేషన్‌లు.
• పట్టణ లేదా అంతర్గత నిఘా కెమెరాల నుండి నేరస్థులు మరియు ఆసక్తి ఉన్న వ్యక్తులను వర్గీకరించడంలో వారి ఉపయోగం. అయితే, ఈ పద్ధతి పక్షపాతానికి లోబడి ఉంటుంది.
• వారు డేటాను ఎలా సేకరిస్తున్నారు మరియు ఉపయోగిస్తున్నారు అనే దానితో సహా ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికతను ఉపయోగించడం గురించి మరిన్ని కంపెనీలు ప్రశ్నించబడుతున్నాయి.

వ్యాఖ్యానించడానికి ప్రశ్నలు

• CNNలు కంప్యూటర్ దృష్టిని ఎలా మెరుగుపరుస్తాయని మరియు మేము దానిని రోజూ ఎలా ఉపయోగిస్తాము అని మీరు అనుకుంటున్నారు?
• మెరుగైన ఇమేజ్ గుర్తింపు మరియు వర్గీకరణ వల్ల కలిగే ఇతర ప్రయోజనాలు ఏమిటి?