עם ההתקדמות בטכנולוגיה, בינה מלאכותית (AI) הפכה לחלק קבוע מחיינו. מעוזרים וירטואליים ועד כלי רכב אוטונומיים, נעשה שימוש בבינה מלאכותית בתעשיות ובאפליקציות שונות.
עליית הבינה המלאכותית מרשימה במיוחד בתחומים מסוימים, כולל ראייה ממוחשבת. זה מאפשר למכונות לראות אובייקטים בדומה לבני אדם, מה שמאפשר להם לזהות, לנתח ולסווג אובייקטים.
זה אפשרי באמצעות שימוש ברשת עצבית קונבולוציונית, אלגוריתם חזק שפותח אפשרויות חדשות למה שניתוח וידאו מסוגל לעשות.
מהן רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN)?
רשתות עצביות קונבולוציוניות, או CNNs, הן כלים רבי עוצמה ללמידה עמוקה. הם שימשו להשגת ביצועים מתקדמים במשימות ראייה ממוחשבת כגון זיהוי חפצים וזיהוי פנים.
בבסיסן, רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) מורכבות מתאי עצב עם משקלים והטיות מתכווננות. נוירונים אלה מאורגנים בשכבות המבצעות משימות ספציפיות.
כל שכבה מחוברת לשכבה הקודמת, כאשר שכבת הקלט מקבלת מידע מהעולם החיצון. הפלט של כל נוירון נקבע על ידי יישום פונקציית הפעלה על שילוב ליניארי של התשומות והמשקלים שלו.
בעצם, זהו אלגוריתם למידה עמוקה שמסוגל להעריך תמונות ולזהות אובייקטים בהן, כולל לסווג אותן. הארכיטקטורה של רשת עצבית מפותלת דומה למוח האנושי, והיא מסוגלת לבצע משימות הקשורות לניתוח מידע פיקסלים.
כיצד פועלות רשתות עצביות מתגלגלות?
המפתח ל-CNN מוצלח הוא שלכל שכבה עוקבת יש פחות פרמטרים מהקודמתה כך שכאשר האלגוריתם מגיע לקצה, הוא הצליח ללמוד יותר על הסביבה שלו מאשר אם הוא פשוט היה קולט את כל הנתונים בבת אחת.
במקום זאת, על ידי ניתוח הדרגתי של נתחים קטנים יותר של נתונים בכל שלב, הוא יכול בצורה מדויקת יותר לזהות דפוסים בסביבתו, ולאפשר לו "ללמוד" על ידי חילוץ נתונים מהתמונות או וִידֵאוֹ.
רשתות עצביות קונבולוציוניות משתמשות בפיתולים - או בפעולות מטריצות קטנות - כדי לנתח נתונים בצורה יעילה יותר משיטות חלופיות כגון רשתות מחוברות לחלוטין. פיתולים אלה מאפשרים להם לחלץ תכונות משמעותיות מתמונות או גלי קול במהירות ובדייקנות.
לדוגמה, אם אתה מנסה לזהות סוגים שונים של חיות בתמונה, אז ל-CNN שלך יהיו מספר שכבות שכל אחת מבצעת פעולות על חלקים קטנים מהתמונה בבת אחת - למשל, זיהוי קצוות או צבע וריאציות.
קונבולוציה כוללת הכפלה של כל אלמנט של מטריצת תמונה עם מטריצה אחרת הנקראת פילטר. מסנן זה בדרך כלל קטן בהרבה מהמטריצה המקורית, והוא עוזר לזהות תכונות מסוימות בתוך התמונה, כגון קצוות או צורות.
לבסוף, שכבות מחוברות במלואן משלבות את כל התכונות שחולצו מהשכבות הקודמות יחד לכדי וקטור אחד, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש בו למטרות סיווג.
שכבת הפלט לוקחת את הווקטור הזה כקלט ומשתמשת בו כדי לבצע תחזיות על סמך מה שהיא למדה מנתונים שנראו בעבר במהלך אימונים. כתוצאה מכך, רשתות עצביות קונבולוציוניות ממשיכות להיות חכמות יותר ככל שיותר נתונים מוזנים למערכת.
הם משתמשים במגוון אלגוריתמים של למידת מכונה כדי להאיץ את החישובים ולשפר את הדיוק בכל הנוגע לזיהוי אובייקטים.
5 היישומים הטובים ביותר של רשתות עצביות מתגלגלות
רשתות עצביות קונבולוציוניות משמשות במגוון יישומים שונים ונפרסות בתדירות גבוהה למדי בתעשיות רבות. להלן חמישה יישומים פופולריים של רשתות עצביות קונבולוציוניות.
1. זיהוי פנים
טכנולוגיית זיהוי הפנים מסתמכת על CNN מכיוון שהמכונות צריכות להיות מסוגלות לזהות שינויים בצורת הפנים לאורך זמן כדי לזהות במדויק אנשים מתמונה אחת לאחרת.
לשם כך יש לאמן אותם באמצעות אלפי תמונות המכילות פרצופים מזוויות והבעות שונות. לאחר הכשרה, הם יכולים להשוות תמונות חדשות לאלו המאוחסנות במסד הנתונים שלהם ולקבוע אם הן תואמות או לא.
טכניקה זו הפכה לפופולרית יותר ויותר הודות ליכולתה לזהות אנשים במהירות מבלי להידרש למגע פיזי או אינטראקציה אנושית. זה הופך אותו לאידיאלי עבור יישומים כגון מערכות אבטחה בהן יש צורך בזיהוי מהיר של אנשים ללא כל מגע בין בני אדם.
2. פִּרסוּם
השימוש בבינה מלאכותית בפרסום גדל משמעותית בשנים האחרונות בשל יכולתו לזהות מגמות במהירות ובדייקנות. בעזרת רשתות נוירונים קונבולוציוניות, מפרסמים יכולים להבין טוב יותר את העדפות קהל היעד שלהם ולהתאים את מסעות הפרסום שלהם בהתאם.
לדוגמה, חברות ביגוד יכולות להשתמש ב-CNN כדי לנתח משוב מלקוחות על סגנונות שונים, צבעים או חומרים כדי שיוכלו לקבל החלטות מושכלות לגבי אילו פריטים יש להציג במודעה הקרובה שלהם מסעות פרסום.
בנוסף, רשתות CNN יכולות לספק תובנות לגבי היכן לקוחות צפויים ללחוץ על מודעה או אילו מילות מפתח יביאו לשיעור ההמרה הגבוה ביותר עבור מסע פרסום מסוים.
3. זיהוי אובייקטים
זיהוי אובייקטים עם CNN פועל על ידי אימון מודל לזהות אובייקטים ספציפיים בתוך תמונות דיגיטליות או סרטונים על ידי זיהוי דפוסים מסוימים, כגון קצוות, צורות וצבעים, שעוזרים להבחין בין אובייקט אחד לבין אַחֵר.
המודל מאומן באמצעות מערכי נתונים מסומנים - נקודות נתונים שבהן לכל נקודה הוקצתה תווית, כגון אפודי בטיחות או קסדות. במהלך האימון, המודל לומד כיצד לזהות דפוסים מסוימים הקשורים לכל תווית וממפה אותם לתוויות מתאימות כאשר מוצגות עם נקודות נתונים חדשות במהלך הסקת מסקנות
4. ניתוח תיעוד
CNNs מציעים יתרונות רבים על פני מערכות מבוססות כללים קונבנציונליות כאשר משתמשים בהן לניתוח מסמכים. לדוגמה, הם דורשים הרבה פחות מאמץ מאשר טכניקות אחרות, שכן יש צורך בהתערבות אנושית מוגבלת.
שנית, מכיוון שמדובר במערכות ללמידה עצמית, הן ממשיכות להיות חכמות יותר עם הזמן, מכיוון שהן מסוגלות לזהות מגמות ודפוסים שבני אדם עלולים לפספס.
5. אימות ביומטרי
טכנולוגיית אימות ביומטרי, כגון סורקי טביעות אצבע, התפתח בצורה ניכרת בעשור האחרון. אמנם יש כמה סיבות לכך שבינה מלאכותית לא יכולה להחליף בני אדם בעבודה עדיין, טכנולוגיות כמו CNN יכולות בהחלט לסייע בהקלת הדברים.
כשזה מגיע לביומטריה, ניתן להשתמש ב-CNN כדי לזהות תכונות מאוד ספציפיות בפניו או בטביעת האצבע של אדם שקשה או בלתי אפשרי לבני אדם לזהות באופן ידני.
לדוגמה, אם אתה רוצה לאמת מישהו באמצעות טכנולוגיית זיהוי פנים, CNN יכול לסרוק דרך מאות תמונות של פניו של אותו אדם ולזהות פרטים זעירים כמו נקבוביות או קמטים שיהיו קטנים מדי לבני אדם לראות עם העירום עַיִן.
CNNs יכולים לעזור לחברות להפיק מידע משמעותי
מספר הולך וגדל של חברות ממנפות כעת את הכוח של CNN כדי להפיק מידע משמעותי מתמונות או סרטונים דיגיטליים. רשתות CNN משמשות לא רק לבטיחות במקום העבודה אלא גם לשיווק בתעשיות הקמעונאות והרכב.
זוהי רק אחת מני רבות של טכנולוגיות שמפתחים עשויים לרצות ללמוד כדי להקדים את ההתקדמות הטכנולוגית ולהתכונן לדרישות המשתנות ככל שהעולם ממשיך להתפתח.
