Convolutional neural network (CNN): کمپیوٹر کو دیکھنا سکھانا

• مصنف:
• مصنف کا نام

  Quantumrun دور اندیشی
• دسمبر 1، 2023

بصیرت کا خلاصہ

Convolutional Neural Networks (CNNs) تصویر کی درجہ بندی اور کمپیوٹر ویژن میں اہم کردار ادا کرتے ہیں، جس سے مشینیں بصری ڈیٹا کی شناخت اور سمجھتی ہیں۔ وہ انسانی وژن کی نقل کرتے ہیں، تصوراتی، پولنگ، اور خصوصیت کے اخراج اور تجزیہ کے لیے مکمل طور پر منسلک پرتوں کے ذریعے تصویروں پر کارروائی کرتے ہیں۔ CNNs کے پاس متنوع ایپلی کیشنز ہیں، بشمول مصنوعات کی سفارشات کے لیے ریٹیل، حفاظت میں بہتری کے لیے آٹوموٹو، ٹیومر کا پتہ لگانے کے لیے صحت کی دیکھ بھال، اور چہرے کی شناخت کی ٹیکنالوجی۔ ان کا استعمال دستاویزی تجزیہ، جینیات، اور سیٹلائٹ کی تصویروں کا تجزیہ کرنے تک پھیلا ہوا ہے۔ مختلف شعبوں میں ان کے بڑھتے ہوئے انضمام کے ساتھ، CNNs اخلاقی خدشات کا اظہار کرتے ہیں، خاص طور پر چہرے کی شناخت کی ٹیکنالوجی اور ڈیٹا کی رازداری کے حوالے سے، ان کی تعیناتی پر محتاط غور کرنے کی ضرورت کو اجاگر کرتے ہیں۔

Convolutional Neural Network (CNN) سیاق و سباق

CNNs ایک گہری سیکھنے کا ماڈل ہے جس سے متاثر ہوتا ہے کہ انسان اور جانور اشیاء کی شناخت کے لیے اپنی آنکھوں کا استعمال کیسے کرتے ہیں۔ کمپیوٹر میں یہ صلاحیت نہیں ہے۔ جب وہ کسی تصویر کو "دیکھتے" ہیں، تو اس کا ہندسوں میں ترجمہ کیا جاتا ہے۔ اس طرح، تصویر اور آڈیو سگنل ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے CNNs کو ان کی جدید صلاحیتوں کے ذریعے دوسرے عصبی نیٹ ورکس سے ممتاز کیا جاتا ہے۔ وہ خود بخود اور انکولی طور پر خصوصیات کے مقامی درجہ بندی کو سیکھنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، کم سے لے کر اعلی درجے کے پیٹرن تک۔ CNNs کمپیوٹر کی "انسانی" آنکھیں حاصل کرنے میں مدد کر سکتے ہیں اور اسے کمپیوٹر ویژن فراہم کر سکتے ہیں، جس سے یہ تمام پکسلز اور نمبرز کو جذب کر سکتا ہے جو اسے دیکھتا ہے اور تصویر کی شناخت اور درجہ بندی میں مدد کرتا ہے۔ 

ConvNets ایک خصوصیت کے نقشے میں ایکٹیویشن کے افعال کو نافذ کرتے ہیں تاکہ مشین کو اس بات کا تعین کرنے میں مدد ملے کہ وہ کیا دیکھتی ہے۔ اس عمل کو تین اہم تہوں کے ذریعے فعال کیا جاتا ہے: کنوولیشنل، پولنگ، اور مکمل طور پر منسلک تہیں۔ پہلے دو (کنولوشنل اور پولنگ) ڈیٹا نکالنے کا کام انجام دیتے ہیں، جبکہ مکمل طور پر منسلک پرت آؤٹ پٹ پیدا کرتی ہے، جیسے درجہ بندی۔ فیچر کا نقشہ ایک پرت سے دوسری پرت میں منتقل ہوتا ہے جب تک کہ کمپیوٹر پوری تصویر نہ دیکھ سکے۔ سی این این کو مختلف خصوصیات کا پتہ لگانے کے لیے زیادہ سے زیادہ معلومات دی جاتی ہیں۔ کمپیوٹرز کو کناروں اور لکیروں کو تلاش کرنے کے لیے کہہ کر، یہ مشینیں تیزی سے اور درست طریقے سے تصاویر کی ان شرحوں پر شناخت کرنا سیکھتی ہیں جو انسانوں کے لیے ناممکن ہیں۔

خلل ڈالنے والا اثر

جبکہ CNN سب سے زیادہ عام طور پر تصویر کی شناخت اور درجہ بندی کے کاموں کے لیے استعمال ہوتے ہیں، وہ بھی پتہ لگانے اور تقسیم کرنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ریٹیل میں، CNN ایسے اشیاء کی شناخت اور تجویز کرنے کے لیے بصری طور پر تلاش کر سکتے ہیں جو موجودہ الماری کی تکمیل کرتی ہوں۔ آٹوموٹو میں، یہ نیٹ ورک حفاظت کو بہتر بنانے کے لیے سڑک کے حالات جیسے لین لائن کا پتہ لگانے میں تبدیلیوں پر نگاہ رکھ سکتے ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال میں، CNNs کا استعمال کینسر کے ٹیومر کو بہتر طور پر شناخت کرنے کے لیے کیا جاتا ہے تاکہ ان کے ارد گرد کے صحت مند اعضاء سے ان تباہ شدہ خلیوں کو الگ کیا جا سکے۔ دریں اثنا، CNNs نے چہرے کی شناخت کی ٹیکنالوجی کو بہتر بنایا ہے، جس سے سوشل میڈیا پلیٹ فارمز کو تصاویر میں لوگوں کی شناخت کرنے اور ٹیگنگ کی سفارشات دینے کی اجازت دی گئی ہے۔ (تاہم، فیس بک نے اس ٹیکنالوجی کو استعمال کرنے سے متعلق بڑھتے ہوئے اخلاقی خدشات اور غیر واضح ریگولیٹری پالیسیوں کا حوالہ دیتے ہوئے 2021 میں اس فیچر کو بند کرنے کا فیصلہ کیا ہے)۔ 

CNNs کے ساتھ دستاویزات کا تجزیہ بھی بہتر ہو سکتا ہے۔ وہ ہاتھ سے لکھے ہوئے کام کی تصدیق کر سکتے ہیں، ہاتھ سے لکھے ہوئے مواد کے ڈیٹا بیس سے اس کا موازنہ کر سکتے ہیں، الفاظ کی تشریح کر سکتے ہیں، اور بہت کچھ۔ وہ ہاتھ سے لکھے ہوئے کاغذات کو سکین کر سکتے ہیں جو بینکنگ اور فنانس کے لیے اہم ہیں یا عجائب گھروں کے لیے دستاویز کی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ جینیات میں، یہ نیٹ ورک ممکنہ علاج تیار کرنے میں طبی ماہرین کی مدد کرنے کے لیے تصویروں اور نقشہ سازی اور پیشن گوئی کے تجزیات کی جانچ کرکے بیماریوں کی تحقیق کے لیے سیل ثقافتوں کا جائزہ لے سکتے ہیں۔ آخر میں، مصنوعی پرتیں سیٹلائٹ امیجز کی درجہ بندی کرنے اور تیزی سے شناخت کرنے میں مدد کر سکتی ہیں کہ وہ کیا ہیں، جو خلائی تحقیق میں مدد کر سکتی ہیں۔

Convolutional Neural Network (CNN) کی ایپلی کیشنز

Convolutional Neural Network (CNN) کی کچھ ایپلی کیشنز میں شامل ہو سکتے ہیں: 

• صحت کی دیکھ بھال کی تشخیص میں استعمال میں اضافہ، بشمول ریڈیولاجی، ایکس رے، اور جینیاتی امراض۔
• CNNs کا استعمال خلائی شٹلز اور اسٹیشنوں اور مون روورز سے اسٹریم شدہ تصاویر کی درجہ بندی کرنے کے لیے۔ دفاعی ایجنسیاں خود مختار شناخت اور سیکورٹی یا فوجی خطرات کی تشخیص کے لیے نگرانی کے سیٹلائٹس اور ڈرونز پر CNN کا اطلاق کر سکتی ہیں۔
• ہاتھ سے لکھے ہوئے متن اور تصویر کی شناخت کے لیے بہتر آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن ٹیکنالوجی۔
• گوداموں اور ری سائیکلنگ کی سہولیات میں بہتر روبوٹک چھانٹنے والی ایپلی کیشنز۔
• شہری یا اندرونی نگرانی کے کیمروں سے مجرموں اور دلچسپی رکھنے والے افراد کی درجہ بندی میں ان کا استعمال۔ تاہم، یہ طریقہ تعصب کے تابع ہوسکتا ہے.
• مزید کمپنیوں سے چہرے کی شناخت کی ٹیکنالوجی کے استعمال کے بارے میں پوچھ گچھ کی جا رہی ہے، بشمول وہ ڈیٹا کیسے اکٹھا اور استعمال کر رہی ہیں۔

تبصرہ کرنے کے لیے سوالات

• آپ کے خیال میں CNN کس طرح کمپیوٹر وژن کو بہتر بنا سکتے ہیں اور ہم اسے روزانہ کیسے استعمال کرتے ہیں؟
• بہتر تصویر کی شناخت اور درجہ بندی کے دیگر ممکنہ فوائد کیا ہیں؟