Evrişimli sinir ağı (CNN): Bilgisayarlara nasıl görüleceğini öğretmek

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• 1 Aralık 2023

Analiz özeti

Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), görüntü sınıflandırma ve bilgisayarlı görmede çok önemlidir ve makinelerin görsel verileri tanımlama ve anlama şeklini dönüştürür. Özellik çıkarma ve analiz için evrişimli, havuzlama ve tamamen bağlantılı katmanlar yoluyla görüntüleri işleyerek insan görüşünü taklit ederler. CNN'lerin ürün önerileri için perakende, güvenlik iyileştirmeleri için otomotiv, tümör tespiti için sağlık hizmetleri ve yüz tanıma teknolojisi dahil olmak üzere çeşitli uygulamaları vardır. Kullanımları belge analizi, genetik ve uydu görüntülerinin analizini kapsar. Çeşitli sektörlere entegrasyonunun artmasıyla birlikte CNN'ler, özellikle yüz tanıma teknolojisi ve veri gizliliğiyle ilgili etik kaygıları gündeme getirerek, bunların dağıtımının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ihtiyacını vurguluyor.

Evrişimsel sinir ağı (CNN) bağlamı

CNN'ler, insanların ve hayvanların nesneleri tanımlamak için gözlerini nasıl kullandıklarından ilham alan bir derin öğrenme modelidir. Bilgisayarların bu yeteneği yoktur; bir görüntüyü “görüntüledikleri” zaman, bu sayı rakamlara çevrilir. Bu nedenle CNN'ler, görüntü ve ses sinyali verilerini analiz etme konusundaki gelişmiş yetenekleriyle diğer sinir ağlarından ayrılır. Düşük seviyeli modellerden yüksek seviyeli modellere kadar özelliklerin mekansal hiyerarşilerini otomatik ve uyarlanabilir bir şekilde öğrenmek için tasarlanmıştır. CNN'ler, bir bilgisayarın "insan" gözlerini edinmesine yardımcı olabilir ve ona bilgisayar görüşü sağlayarak gördüğü tüm pikselleri ve sayıları absorbe etmesine ve görüntü tanıma ve sınıflandırmaya yardımcı olabilir. 

ConvNet'ler, makinenin ne gördüğünü belirlemesine yardımcı olmak için bir özellik haritasında etkinleştirme işlevlerini uygular. Bu süreç üç ana katmanla sağlanır: evrişimli, havuzlama ve tam bağlantılı katmanlar. İlk ikisi (evrişimli ve havuzlama) veri çıkarmayı gerçekleştirirken, tamamen bağlı katman sınıflandırma gibi çıktılar üretir. Özellik haritası, bilgisayar resmin tamamını görene kadar katmandan katmana aktarılır. CNN'lere farklı özellikleri tespit etmek için mümkün olduğunca fazla bilgi verilir. Bu makineler, bilgisayarlara kenarları ve çizgileri aramasını söyleyerek, insanların ulaşamayacağı hızlarda görüntüleri hızlı ve doğru bir şekilde tanımlamayı öğreniyor.

Yıkıcı etki

CNN'ler en yaygın olarak görüntü tanıma ve sınıflandırma görevleri için kullanılsa da algılama ve segmentasyon için de kullanılabilirler. Örneğin perakende satışta CNN'ler, mevcut gardırobunu tamamlayan ürünleri belirlemek ve önermek için görsel olarak arama yapabilir. Otomotivde bu ağlar, güvenliği artırmak için şerit çizgisi tespiti gibi yol koşullarındaki değişiklikleri izleyebilir. Sağlık hizmetlerinde CNN'ler, bu hasarlı hücreleri çevrelerindeki sağlıklı organlardan ayırarak kanserli tümörleri daha iyi tanımlamak için kullanılır. Bu arada CNN'ler, sosyal medya platformlarının fotoğraflardaki kişileri tanımlamasına ve etiketleme önerileri sunmasına olanak tanıyan yüz tanıma teknolojisini geliştirdi. (Ancak Facebook, artan etik kaygıları ve bu teknolojinin kullanımına ilişkin belirsiz düzenleyici politikaları gerekçe göstererek bu özelliği 2021'de durdurmaya karar verdi). 

Doküman analizi CNN'lerle de gelişebilir. El yazısıyla yazılmış bir eseri doğrulayabilir, onu el yazısı içerikli bir veritabanıyla karşılaştırabilir, kelimeleri yorumlayabilir ve daha fazlasını yapabilirler. Bankacılık ve finans için kritik olan el yazısıyla yazılmış belgeleri veya müzeler için belge sınıflandırmasını tarayabilirler. Genetikte bu ağlar, tıp uzmanlarına potansiyel tedaviler geliştirmede yardımcı olmak amacıyla resimleri inceleyerek, haritalandırarak ve tahmine dayalı analizler yaparak hastalık araştırmaları için hücre kültürlerini değerlendirebilir. Son olarak, evrişimli katmanlar uydu görüntülerinin sınıflandırılmasına ve bunların ne olduğunun hızlı bir şekilde belirlenmesine yardımcı olabilir ve bu da uzay araştırmalarına yardımcı olabilir.

Evrişimli sinir ağının (CNN) uygulamaları

Evrişimli sinir ağının (CNN) bazı uygulamaları şunları içerebilir: 

• Radyoloji, röntgen ve genetik hastalıklar da dahil olmak üzere sağlık teşhislerinde artan kullanım.
• Uzay mekiklerinden, istasyonlardan ve ay gezicilerinden alınan görüntüleri sınıflandırmak için CNN'lerin kullanılması. Savunma kurumları, güvenlik veya askeri tehditlerin otonom olarak tanımlanması ve değerlendirilmesi için CNN'leri gözetleme uydularına ve insansız hava araçlarına uygulayabilir.
• El yazısı metinler ve görüntü tanıma için geliştirilmiş optik karakter tanıma teknolojisi.
• Depolarda ve geri dönüşüm tesislerinde iyileştirilmiş robotik ayıklama uygulamaları.
• Suçluların ve ilgili kişilerin kentsel veya iç güvenlik kameralarından sınıflandırılmasında kullanımları. Ancak bu yöntem önyargılara maruz kalabilir.
• Verileri nasıl topladıkları ve kullandıkları da dahil olmak üzere, yüz tanıma teknolojisi kullanımı hakkında giderek daha fazla şirket sorgulanıyor.

Yorum yapılacak sorular

• CNN'lerin bilgisayar görüşünü ve onu günlük kullanım şeklimizi başka nasıl geliştirebileceğini düşünüyorsunuz?
• Daha iyi görüntü tanıma ve sınıflandırmanın diğer olası faydaları nelerdir?