Com o avanço da tecnologia, a Inteligência Artificial (IA) tornou-se parte regular de nossas vidas. De aplicativos de assistente virtual a carros autônomos, a IA está sendo usada em vários setores e para muitos usos diferentes.
O desenvolvimento da inteligência artificial é particularmente impressionante em certas áreas, incluindo a visão computacional. Ele permite que os dispositivos visualizem objetos semelhantes aos humanos, permitindo que eles reconheçam, analisem e classifiquem objetos.
Isso é possível por meio do uso de uma rede neural convolucional, um poderoso algoritmo que abre novas possibilidades para o que a análise de vídeo pode fazer. Verificar O que é computação quântica, é real e como ela muda as coisas?
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O que são redes neurais convolucionais (CNN)?
O cérebro humano é a inspiração para a arquitetura das redes neurais. As células do cérebro humano, chamadas neurônios, formam uma rede complexa e altamente interconectada e enviam sinais elétricos umas às outras para ajudar os humanos a processar informações. Da mesma forma, as redes neurais artificiais consistem em neurônios artificiais trabalhando juntos para resolver um problema. Os neurônios artificiais são unidades de software chamadas nós, enquanto as redes neurais artificiais são softwares ou algoritmos que usam principalmente sistemas de computação para resolver operações matemáticas.
Rede Neural Convolucional: CNN é um tipo de aprendizado profundo semelhante a um Perceptron multicamadas. Eles têm sido usados para obter desempenho de ponta em tarefas de visão computacional, como detecção de objetos e reconhecimento facial.
Em essência, as redes neurais convolucionais (CNNs) consistem em neurônios com pesos e vieses ajustáveis. Esses neurônios são organizados em camadas que executam tarefas específicas.
Cada camada está vinculada à camada anterior e a camada de entrada recebe informações do mundo externo. A saída de cada neurônio é determinada pela aplicação da função de ativação a um conjunto linear de suas entradas e pesos.
Em essência, é um algoritmo de aprendizado profundo capaz de avaliar imagens e identificar objetos nelas, inclusive categorizá-los. É capaz de executar tarefas relacionadas à análise de informações de pixel.
As camadas ocultas nas redes neurais convolucionais executam funções matemáticas específicas, como resumo ou filtragem, chamadas de convolução. É muito útil para classificação de imagens, pois pode extrair características relevantes das imagens, o que é útil para reconhecimento e classificação de imagens. O novo modelo é mais fácil de manipular sem perder características importantes para uma boa previsão. Cada camada oculta extrai e processa diferentes recursos de imagem, como bordas, cores e profundidade. Verificar Como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina e IA: um guia para iniciantes.
Como funcionam as redes neurais convolucionais?
A chave para o sucesso de uma CNN é que cada camada sucessiva tem menos parâmetros do que a anterior, portanto, quando o algoritmo chega ao fim, ele é capaz de aprender mais sobre seu ambiente do que se tivesse obtido todos os dados de uma vez. .
Em vez disso, analisando de forma incremental bits menores de dados em cada etapa, eles podem identificar padrões com mais precisão em seu ambiente, permitindo que "aprendam" extraindo dados de imagens ou vídeos.
As CNNs usam convolução - ou pequenas operações de matriz - para analisar dados com mais eficiência do que métodos alternativos, como redes totalmente conectadas. Esses desvios permitem extrair com rapidez e precisão recursos significativos de imagens ou ondas sonoras.
Por exemplo, se você estivesse tentando identificar diferentes tipos de animais em uma imagem, uma CNN teria várias camadas, cada uma realizando operações em pequenas partes da imagem de uma vez — por exemplo, detectando bordas ou diferenças de cor.
A convolução envolve a passagem de cada elemento na matriz de imagens por outra matriz chamada filtro. O filtro geralmente é muito menor que a matriz original e ajuda a identificar certos recursos na imagem, como bordas ou formas.
Finalmente, as camadas totalmente conectadas combinam todos os recursos extraídos das camadas anteriores em um único vetor, que pode ser usado para fins de classificação.
A camada de saída toma esse vetor como entrada e o utiliza para fazer previsões com base no que aprendeu com os dados vistos anteriormente durante as sessões de treinamento. Como resultado, as redes neurais convolucionais continuam a ficar mais inteligentes à medida que mais dados são inseridos no sistema.
Vários algoritmos de aprendizado de máquina são usados para acelerar os cálculos e melhorar a precisão na detecção de objetos. Verificar As melhores bibliotecas de aprendizado de máquina para ganhar experiência extra.
Melhores usos de redes neurais convolucionais
As redes neurais convolucionais são usadas para uma variedade de usos diferentes e são frequentemente implantadas em muitos setores. Aqui estão algumas aplicações comuns de redes neurais convolucionais.
1. Reconhecimento facial
A tecnologia de reconhecimento facial depende de CNNs porque os dispositivos precisam ser capazes de detectar mudanças na forma facial ao longo do tempo para identificar com precisão as pessoas de uma foto para outra.
Para isso, ele deve ser treinado para usar milhares de fotos contendo rostos de diferentes ângulos e expressões. Depois de treinado, ele pode comparar as novas imagens com as armazenadas em seu banco de dados e determinar se elas correspondem.
Essa tecnologia está se tornando cada vez mais popular graças à sua capacidade de identificar indivíduos rapidamente sem a necessidade de contato físico ou interação humana. Isso os torna ideais para aplicações como sistemas de segurança, onde é necessária a identificação rápida de pessoas sem qualquer contato humano a humano.
2. Anúncios
O uso de inteligência artificial na publicidade cresceu exponencialmente nos últimos anos devido à sua capacidade de identificar tendências com rapidez e precisão. Com a ajuda de redes neurais convolucionais, os anunciantes podem entender melhor as preferências de seu público-alvo e adaptar suas campanhas publicitárias de acordo.
Por exemplo, as empresas de vestuário podem usar CNNs para analisar o feedback dos clientes sobre diferentes estilos, cores ou materiais para que possam tomar decisões informadas sobre quais itens apresentar em suas próximas campanhas publicitárias.
Além disso, as CNNs podem fornecer informações sobre onde os clientes têm maior probabilidade de clicar em um anúncio ou quais palavras-chave resultarão na maior taxa de conversão para uma determinada campanha.
3. Detecção de objetos
A detecção de objetos com CNN funciona treinando um modelo para reconhecer objetos específicos em imagens ou vídeos digitais, reconhecendo padrões específicos, como bordas, formas e cores, que ajudam a distinguir um objeto do outro.
O modelo é treinado usando conjuntos de dados rotulados - pontos de dados em que cada ponto recebeu um rótulo, como coletes de segurança ou capacetes. Durante o treinamento, o modelo aprende a reconhecer e mapear certos padrões associados a cada rótulo para os rótulos correspondentes quando apresentados a novos pontos de dados durante a inferência.
4. Análise de documentos
As CNNs oferecem várias vantagens sobre os sistemas tradicionais baseados em regras quando usadas para análise de documentos. Por exemplo, requer muito menos esforço do que outras técnicas porque é necessária uma intervenção humana limitada.
Em segundo lugar, por serem sistemas de autoaprendizagem, eles continuam a ficar mais inteligentes com o tempo, pois são capazes de reconhecer tendências e padrões que os humanos podem perder.
5. Autenticação biométrica
A tecnologia de autenticação biométrica, como o sensor de impressão digital, evoluiu drasticamente na última década. Embora existam muitas razões pelas quais a IA ainda não pode substituir os humanos no trabalho, tecnologias como CNNs certamente podem ajudar a tornar as coisas mais fáceis.
Quando se trata de biometria, as CNNs podem ser usadas para identificar recursos muito específicos no rosto ou na impressão digital de um indivíduo que seriam difíceis ou impossíveis de serem detectados manualmente por humanos.
Por exemplo, se você quiser autenticar alguém usando a tecnologia de reconhecimento facial, a CNN pode escanear centenas de imagens do rosto dessa pessoa e identificar detalhes minuciosos como poros ou rugas que podem ser muito pequenos para os humanos verem a olho nu. Verificar Algumas dicas para proteger seu smartphone contra roubo.
As CNNs podem ajudar as empresas a obter informações úteis
Um número crescente de empresas está aproveitando o poder das CNNs para extrair informações úteis de imagens ou vídeos digitais. As CNNs são usadas não apenas para segurança no local de trabalho, mas também para marketing nas indústrias de varejo e automotiva.
É apenas uma das muitas técnicas que os desenvolvedores podem querer aprender para permanecer na vanguarda dos desenvolvimentos tecnológicos e se preparar para as demandas em constante mudança à medida que o mundo continua a evoluir. Você pode ver agora Recursos convenientes do iPhone que tornarão sua vida mais fácil.
