Convolutional Neural Network (CNN): สอนคอมพิวเตอร์ให้มองเห็น

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
• December 1, 2023

สรุปข้อมูลเชิงลึก

Convolutional Neural Networks (CNN) เป็นส่วนสำคัญในการจำแนกภาพและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ โดยเปลี่ยนวิธีที่เครื่องระบุและทำความเข้าใจข้อมูลภาพ โดยเลียนแบบการมองเห็นของมนุษย์ ประมวลผลภาพผ่านการสลับซับซ้อน การรวมกลุ่ม และเลเยอร์ที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์เพื่อการดึงข้อมูลและการวิเคราะห์คุณลักษณะ CNN มีการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการขายปลีกเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ ยานยนต์เพื่อปรับปรุงความปลอดภัย การดูแลสุขภาพสำหรับการตรวจหาเนื้องอก และเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า การใช้งานครอบคลุมถึงการวิเคราะห์เอกสาร พันธุศาสตร์ และการวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม ด้วยการบูรณาการที่เพิ่มมากขึ้นในภาคส่วนต่างๆ CNN ก็ได้หยิบยกข้อกังวลด้านจริยธรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการพิจารณาอย่างรอบคอบในการใช้งาน

บริบทของเครือข่ายประสาทเทียม (CNN)

CNN เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับแรงบันดาลใจจากวิธีที่มนุษย์และสัตว์ใช้สายตาในการระบุวัตถุ คอมพิวเตอร์ไม่มีความสามารถนี้ เมื่อพวกเขา "ดู" รูปภาพ ภาพนั้นจะถูกแปลงเป็นตัวเลข ดังนั้น CNN จึงแตกต่างจากโครงข่ายประสาทเทียมอื่น ๆ ด้วยความสามารถขั้นสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลภาพและเสียง ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียนรู้ลำดับชั้นเชิงพื้นที่ของคุณลักษณะต่างๆ โดยอัตโนมัติและปรับเปลี่ยนได้ ตั้งแต่รูปแบบระดับต่ำไปจนถึงระดับสูง CNN สามารถช่วยเหลือคอมพิวเตอร์ในการรับดวงตา "ของมนุษย์" และให้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ช่วยให้คอมพิวเตอร์ดูดซับพิกเซลและตัวเลขทั้งหมดที่มองเห็น และช่วยในการจดจำและจำแนกภาพ 

ConvNets ใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานในแผนผังคุณลักษณะเพื่อช่วยเครื่องในการระบุสิ่งที่เห็น กระบวนการนี้เปิดใช้งานโดยเลเยอร์หลักสามเลเยอร์ ได้แก่ เลเยอร์แบบหมุนวน การรวมกลุ่ม และเลเยอร์ที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์ สองรายการแรก (การสลับและการรวมกลุ่ม) ดำเนินการแยกข้อมูล ในขณะที่เลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์จะสร้างเอาต์พุต เช่น การจำแนกประเภท แผนผังคุณลักษณะจะถูกถ่ายโอนจากชั้นหนึ่งไปอีกชั้นหนึ่งจนกว่าคอมพิวเตอร์จะสามารถมองเห็นภาพทั้งหมดได้ CNN จะได้รับข้อมูลมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อตรวจจับลักษณะที่แตกต่างกัน ด้วยการบอกให้คอมพิวเตอร์มองหาขอบและเส้น เครื่องจักรเหล่านี้จะเรียนรู้วิธีระบุภาพอย่างรวดเร็วและแม่นยำในอัตราที่มนุษย์เป็นไปไม่ได้

ผลกระทบก่อกวน

แม้ว่า CNN มักใช้สำหรับงานจดจำและจำแนกภาพ แต่ก็สามารถใช้เพื่อตรวจจับและแบ่งส่วนได้ ตัวอย่างเช่น ในการค้าปลีก CNN สามารถค้นหาด้วยภาพเพื่อระบุและแนะนำสินค้าที่เสริมตู้เสื้อผ้าที่มีอยู่ได้ ในยานยนต์ เครือข่ายเหล่านี้สามารถระวังการเปลี่ยนแปลงของสภาพถนน เช่น การตรวจจับเส้นเลน เพื่อปรับปรุงความปลอดภัย ในการดูแลสุขภาพ CNN ใช้เพื่อระบุเนื้องอกมะเร็งได้ดีขึ้นโดยการแบ่งเซลล์ที่เสียหายเหล่านี้ออกจากอวัยวะที่มีสุขภาพดีรอบตัว ในขณะเดียวกัน CNN ได้ปรับปรุงเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า ทำให้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียสามารถระบุบุคคลในภาพถ่ายและให้คำแนะนำในการแท็กได้ (อย่างไรก็ตาม Facebook ได้ตัดสินใจหยุดฟีเจอร์นี้ในปี 2021 โดยอ้างถึงข้อกังวลด้านจริยธรรมที่เพิ่มขึ้นและนโยบายด้านกฎระเบียบที่ไม่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีนี้) 

การวิเคราะห์เอกสารยังสามารถปรับปรุงได้ด้วย CNN พวกเขาสามารถตรวจสอบงานที่เขียนด้วยลายมือ เปรียบเทียบกับฐานข้อมูลเนื้อหาที่เขียนด้วยลายมือ ตีความคำ และอื่นๆ พวกเขาอาจสแกนเอกสารที่เขียนด้วยลายมือซึ่งมีความสำคัญต่อการธนาคารและการเงิน หรือการจำแนกเอกสารสำหรับพิพิธภัณฑ์ ในด้านพันธุศาสตร์ เครือข่ายเหล่านี้สามารถประเมินการเพาะเลี้ยงเซลล์เพื่อการวิจัยโรคโดยการตรวจสอบรูปภาพ การทำแผนที่ และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อช่วยผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ในการพัฒนาวิธีการรักษาที่มีศักยภาพ ท้ายที่สุด เลเยอร์แบบม้วนอาจช่วยในการจัดหมวดหมู่ภาพถ่ายดาวเทียมและระบุได้อย่างรวดเร็วว่าคืออะไร ซึ่งสามารถช่วยในการสำรวจอวกาศได้

การประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียม (CNN)

แอปพลิเคชันบางอย่างของโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) อาจรวมถึง: 

• เพิ่มการใช้งานในการวินิจฉัยทางสุขภาพ รวมถึงรังสีวิทยา รังสีเอกซ์ และโรคทางพันธุกรรม
• การใช้ CNN เพื่อจัดหมวดหมู่ภาพที่สตรีมจากกระสวยอวกาศ สถานี และยานสำรวจดวงจันทร์ หน่วยงานกลาโหมสามารถใช้ CNN กับดาวเทียมสอดแนมและโดรนเพื่อระบุตัวตนและประเมินความปลอดภัยหรือภัยคุกคามทางทหารได้โดยอัตโนมัติ
• ปรับปรุงเทคโนโลยีการรู้จำอักขระด้วยแสงสำหรับข้อความที่เขียนด้วยลายมือและการรู้จำรูปภาพ
• ปรับปรุงการใช้งานการคัดแยกด้วยหุ่นยนต์ในคลังสินค้าและโรงงานรีไซเคิล
• ใช้ในการจำแนกอาชญากรและบุคคลที่สนใจจากกล้องวงจรปิดในเมืองหรือภายใน อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้อาจมีอคติได้
• บริษัทจำนวนมากถูกตั้งคำถามเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้า รวมถึงวิธีการรวบรวมและใช้ข้อมูล

คำถามที่จะแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับ

• คุณคิดว่า CNN สามารถปรับปรุงการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ได้อย่างไร และวิธีที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน
• ประโยชน์ที่เป็นไปได้อื่น ๆ ของการจดจำและจำแนกภาพที่ดีขึ้นคืออะไร?