Met de technologische vooruitgang is kunstmatige intelligentie (AI) een vast onderdeel van ons leven geworden. Van virtuele assistenten tot autonome voertuigen, AI wordt gebruikt in verschillende sectoren en in verschillende toepassingen.
De opkomst van kunstmatige intelligentie is vooral indrukwekkend op bepaalde gebieden, waaronder computervisie. Hierdoor kunnen machines objecten op dezelfde manier bekijken als mensen, waardoor ze objecten kunnen herkennen, analyseren en classificeren.
Dit is mogelijk door het gebruik van een convolutioneel neuraal netwerk, een robuust algoritme dat nieuwe mogelijkheden opent voor wat video-analyse kan.
Wat zijn convolutionele neurale netwerken (CNN)?
Convolutionele neurale netwerken, of CNN's, zijn krachtige hulpmiddelen voor diep leren. Ze zijn gebruikt om state-of-the-art prestaties te bereiken in computer vision-taken zoals objecten detecteren en gezichten herkennen.
In de kern zijn convolutionele neurale netwerken (CNN's) samengesteld uit neuronen met instelbare gewichten en vooroordelen. Deze neuronen zijn georganiseerd in lagen die specifieke taken uitvoeren.
Elke laag is verbonden met de vorige laag, waarbij de invoerlaag informatie van de buitenwereld ontvangt. De output van elk neuron wordt bepaald door een activeringsfunctie toe te passen op een lineaire combinatie van zijn inputs en gewichten.
In wezen is het een algoritme voor diep leren dat in staat is om afbeeldingen te beoordelen en objecten erin te identificeren, inclusief classificatie. De architectuur van een convolutioneel neuraal netwerk is vergelijkbaar met het menselijk brein en kan taken uitvoeren die betrekking hebben op het analyseren van pixelinformatie.
Hoe werken convolutionele neurale netwerken?
De sleutel tot een succesvol CNN is dat elke volgende laag minder parameters heeft dan de vorige, zodat wanneer de algoritme het einde bereikt, heeft het meer over zijn omgeving kunnen leren dan wanneer het gewoon alle gegevens had opgenomen onmiddelijk.
In plaats daarvan kan het nauwkeuriger door bij elke stap kleinere stukjes gegevens te analyseren patronen in zijn omgeving te identificeren, waardoor het kan "leren" door gegevens uit de afbeeldingen te extraheren of video.
Convolutionele neurale netwerken gebruiken convoluties - of kleine matrixbewerkingen - om gegevens efficiënter te analyseren dan alternatieve methoden zoals volledig verbonden netwerken. Deze convoluties stellen hen in staat om snel en nauwkeurig betekenisvolle kenmerken uit afbeeldingen of geluidsgolven te extraheren.
Als u bijvoorbeeld verschillende soorten dieren in een afbeelding probeert te herkennen, heeft uw CNN er meerdere lagen die elk bewerkingen op kleine delen van de afbeelding tegelijk uitvoeren, bijvoorbeeld het detecteren van randen of kleur variaties.
Convolutie omvat het vermenigvuldigen van elk element van een beeldmatrix met een andere matrix die een filter wordt genoemd. Dit filter is meestal veel kleiner dan de oorspronkelijke matrix en helpt bij het identificeren van bepaalde kenmerken in de afbeelding, zoals randen of vormen.
Ten slotte combineren volledig verbonden lagen alle kenmerken die uit de vorige lagen zijn geëxtraheerd tot één enkele vector, die vervolgens kan worden gebruikt voor classificatiedoeleinden.
De uitvoerlaag neemt deze vector als invoer en gebruikt deze om voorspellingen te doen op basis van wat het heeft geleerd van eerder geziene gegevens tijdens trainingssessies. Als gevolg hiervan worden convolutionele neurale netwerken steeds slimmer naarmate er meer gegevens in het systeem worden ingevoerd.
Ze gebruiken verschillende algoritmen voor machinaal leren om berekeningen te versnellen en de nauwkeurigheid te verbeteren als het gaat om objectdetectie.
De 5 beste toepassingen van convolutionele neurale netwerken
Convolutionele neurale netwerken worden gebruikt in een verscheidenheid aan verschillende toepassingen en worden in veel industrieën vrij vaak ingezet. Hier zijn vijf populaire toepassingen van convolutionele neurale netwerken.
1. Gezichtsherkenning
Gezichtsherkenningstechnologie is afhankelijk van CNN's omdat de machines veranderingen in de gezichtsvorm in de loop van de tijd moeten kunnen detecteren om mensen nauwkeurig van het ene beeld naar het andere te kunnen identificeren.
Om dit te doen, moeten ze worden getraind met behulp van duizenden afbeeldingen met gezichten vanuit verschillende hoeken en uitdrukkingen. Eenmaal getraind, kunnen ze nieuwe afbeeldingen vergelijken met de afbeeldingen die in hun database zijn opgeslagen en bepalen of ze overeenkomen of niet.
Deze techniek is steeds populairder geworden dankzij het vermogen om individuen snel te identificeren zonder fysiek contact of menselijke interactie. Dit maakt het ideaal voor toepassingen zoals beveiligingssystemen waar snelle identificatie van mensen nodig is zonder enig menselijk contact.
2. Reclame
Het gebruik van AI in advertenties is de afgelopen jaren aanzienlijk toegenomen vanwege het vermogen om trends snel en nauwkeurig te identificeren. Met behulp van convolutionele neurale netwerken kunnen adverteerders de voorkeuren van hun doelgroep beter begrijpen en hun advertentiecampagnes daarop afstemmen.
Kledingbedrijven zouden bijvoorbeeld CNN's kunnen gebruiken om de feedback van klanten over verschillende stijlen, kleuren of materialen zodat ze weloverwogen beslissingen kunnen nemen over welke items in hun aanstaande advertentie moeten worden weergegeven campagnes.
Bovendien kunnen CNN's inzicht geven in waar klanten het meest waarschijnlijk op een advertentie klikken of welke zoekwoorden resulteren in de hoogste conversieratio voor een bepaalde campagne.
3. Objectdetectie
Objectdetectie met een CNN werkt door een model te trainen om specifieke objecten binnen digitale afbeeldingen te herkennen of video's door bepaalde patronen te herkennen, zoals randen, vormen en kleuren, waarmee een object kan worden onderscheiden een andere.
Het model wordt getraind met behulp van gelabelde datasets - datapunten waarbij elk punt een label heeft gekregen, zoals veiligheidsvesten of helmen. Tijdens de training leert het model bepaalde patronen te herkennen die bij elk label horen en koppelt deze aan overeenkomstige labels wanneer het tijdens de inferentie met nieuwe gegevenspunten wordt gepresenteerd
4. Documentatie Analyse
CNN's bieden tal van voordelen ten opzichte van conventionele op regels gebaseerde systemen wanneer ze worden gebruikt voor het analyseren van documenten. Ze vergen bijvoorbeeld veel minder inspanning dan andere technieken, aangezien beperkte menselijke tussenkomst nodig is.
Ten tweede, aangezien dit zelflerende systemen zijn, worden ze in de loop van de tijd steeds slimmer, omdat ze in staat zijn trends en patronen te herkennen die mensen misschien over het hoofd zien.
5. Biometrische authenticatie
Biometrische authenticatietechnologie, zoals vingerafdrukscanners, is aanzienlijk geëvolueerd in het afgelopen decennium. Terwijl het er meerdere zijn redenen waarom kunstmatige intelligentie mensen op het werk niet kan vervangen tot nu toe kunnen technologieën zoals CNN's zeker helpen om dingen gemakkelijker te maken.
Als het op biometrie aankomt, kunnen CNN's worden gebruikt om zeer specifieke kenmerken in het gezicht of de vingerafdruk van een persoon te identificeren die voor mensen moeilijk of onmogelijk handmatig te detecteren zijn.
Als u bijvoorbeeld iemand wilt authenticeren met behulp van gezichtsherkenningstechnologie, kan een CNN honderden afbeeldingen scannen van het gezicht van die persoon en identificeer kleine details zoals poriën of rimpels die te klein zouden zijn voor mensen om naakt te zien oog.
CNN's kunnen bedrijven helpen om zinvolle informatie af te leiden
Een toenemend aantal bedrijven maakt nu gebruik van de kracht van CNN's om zinvolle informatie uit digitale afbeeldingen of video's te halen. CNN's worden niet alleen gebruikt voor veiligheid op de werkplek, maar ook voor marketing in de detailhandel en de auto-industrie.
Het is slechts een van de vele technologieën die ontwikkelaars misschien willen leren om de technologische vooruitgang voor te blijven en zich voor te bereiden op de veranderende eisen terwijl de wereld blijft evolueren.
