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Con i progressi della tecnologia, l'intelligenza artificiale (AI) è diventata una parte normale della nostra vita. Dagli assistenti virtuali ai veicoli autonomi, l'intelligenza artificiale viene utilizzata in tutti i settori e in varie applicazioni.
L'ascesa dell'intelligenza artificiale è particolarmente impressionante in alcuni campi, inclusa la visione artificiale. Ciò consente alle macchine di visualizzare gli oggetti in modo simile agli umani, consentendo loro di riconoscere, analizzare e classificare gli oggetti.
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Ciò è possibile attraverso l'uso di una rete neurale convoluzionale, un robusto algoritmo che apre nuove possibilità di ciò di cui è capace l'analisi video.
Cosa sono le reti neurali convoluzionali (CNN)?
Le reti neurali convoluzionali, o CNN, sono potenti strumenti per il deep learning. Sono stati utilizzati per ottenere prestazioni all'avanguardia in attività di visione artificiale come rilevare oggetti e riconoscere volti .
Al loro interno, le reti neurali convoluzionali (CNN) sono composte da neuroni con pesi e distorsioni regolabili. Questi neuroni sono organizzati in strati che svolgono compiti specifici.
Ogni livello è connesso al livello precedente, con il livello di input che riceve informazioni dal mondo esterno. L'output di ciascun neurone è determinato applicando una funzione di attivazione a una combinazione lineare dei suoi input e pesi.
In sostanza, è un algoritmo di deep learning in grado di valutare le immagini e identificare gli oggetti in esse, inclusa la loro classificazione. L'architettura di una rete neurale convoluzionale è simile al cervello umano ed è in grado di eseguire attività relative all'analisi delle informazioni sui pixel.
Come funzionano le reti neurali convoluzionali?
La chiave per una CNN di successo è che ogni livello successivo ha meno parametri di quello precedente in modo che quando l'algoritmo raggiunge la fine, è stato in grado di imparare di più sul suo ambiente che se avesse semplicemente raccolto tutti i dati in una volta .
Invece, analizzando progressivamente blocchi di dati più piccoli ad ogni passaggio, può identificare più accuratamente i modelli nel suo ambiente, permettendogli di 'apprendere' estraendo i dati dalle immagini o dal video.
Le reti neurali convoluzionali utilizzano le convoluzioni, o piccole operazioni con matrici, per analizzare i dati in modo più efficiente rispetto a metodi alternativi come le reti completamente connesse. Queste convoluzioni consentono loro di estrarre caratteristiche significative da immagini o onde sonore in modo rapido e accurato.
Ad esempio, se stai cercando di riconoscere diversi tipi di animali in un'immagine, la tua CNN avrebbe più livelli che eseguono operazioni su piccole porzioni dell'immagine contemporaneamente, ad esempio rilevando bordi o variazioni di colore.
La convoluzione comporta la moltiplicazione di ogni elemento di una matrice immagine con un'altra matrice chiamata filtro. Questo filtro è in genere molto più piccolo della matrice originale e aiuta a identificare determinate caratteristiche all'interno dell'immagine, come bordi o forme.
Infine, i livelli completamente connessi combinano tutte le caratteristiche estratte dai livelli precedenti insieme in un singolo vettore, che può quindi essere utilizzato per scopi di classificazione.
Il livello di output prende questo vettore come input e lo usa per fare previsioni basate su ciò che ha appreso dai dati visti in precedenza durante le sessioni di formazione. Di conseguenza, le reti neurali convoluzionali continuano a diventare più intelligenti man mano che più dati vengono immessi nel sistema.
Ne utilizzano vari algoritmi di apprendimento automatico per velocizzare i calcoli e migliorare la precisione quando si tratta di rilevamento di oggetti.
Le 5 migliori applicazioni delle reti neurali convoluzionali
Le reti neurali convoluzionali sono utilizzate in una varietà di applicazioni diverse e vengono implementate abbastanza frequentemente in molti settori. Ecco cinque applicazioni popolari delle reti neurali convoluzionali.
1. Riconoscimento facciale
La tecnologia di riconoscimento facciale si basa sulle CNN perché le macchine devono essere in grado di rilevare i cambiamenti nella forma del viso nel tempo per identificare con precisione le persone da un'immagine all'altra.
Per fare ciò, devono essere addestrati utilizzando migliaia di immagini contenenti volti da varie angolazioni ed espressioni. Una volta addestrati, possono confrontare le nuove immagini con quelle memorizzate nel loro database e determinare se corrispondono o meno.
Questa tecnica è diventata sempre più popolare grazie alla sua capacità di identificare rapidamente gli individui senza richiedere il contatto fisico o l'interazione umana. Ciò lo rende ideale per applicazioni come i sistemi di sicurezza in cui è necessaria una rapida identificazione delle persone senza alcun contatto tra esseri umani.
2. Pubblicità
L'uso dell'intelligenza artificiale nella pubblicità è cresciuto notevolmente negli ultimi anni grazie alla sua capacità di identificare le tendenze in modo rapido e preciso. Con l'aiuto delle reti neurali convoluzionali, gli inserzionisti possono comprendere meglio le preferenze del loro pubblico di destinazione e adattare di conseguenza le loro campagne pubblicitarie.
Ad esempio, le aziende di abbigliamento potrebbero utilizzare le CNN per analizzare il feedback dei clienti su stili, colori o materiali diversi in modo da poter prendere decisioni informate su quali articoli dovrebbero essere presenti nelle loro prossime campagne pubblicitarie.
Inoltre, le CNN possono fornire informazioni su dove è più probabile che i clienti facciano clic su un annuncio o su quali parole chiave si tradurranno nel tasso di conversione più elevato per una determinata campagna.
3. Rilevamento di oggetti
Il rilevamento di oggetti con una CNN funziona addestrando un modello a riconoscere oggetti specifici all'interno di immagini o video digitali riconoscendo determinati modelli, come bordi, forme e colori, che aiutano a distinguere un oggetto da un altro.
Il modello viene addestrato utilizzando set di dati etichettati: punti dati in cui a ogni punto è stata assegnata un'etichetta, come giubbotti di sicurezza o caschi. Durante l'addestramento, il modello impara a riconoscere determinati modelli associati a ciascuna etichetta e li mappa alle etichette corrispondenti quando vengono presentati nuovi punti dati durante l'inferenza
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4. Analisi della documentazione
Le CNN offrono numerosi vantaggi rispetto ai tradizionali sistemi basati su regole quando vengono utilizzate per l'analisi dei documenti. Ad esempio, richiedono uno sforzo molto inferiore rispetto ad altre tecniche poiché è necessario un intervento umano limitato.
In secondo luogo, poiché si tratta di sistemi di autoapprendimento, continuano a diventare più intelligenti nel tempo, poiché sono in grado di riconoscere tendenze e schemi che gli esseri umani potrebbero perdere.
5. Autenticazione biometrica
Tecnologia di autenticazione biometrica, come scanner di impronte digitali, si è notevolmente evoluto nell'ultimo decennio. Mentre ce ne sono diversi motivi per cui l'intelligenza artificiale non può sostituire gli esseri umani al lavoro tuttavia, tecnologie come le CNN possono sicuramente aiutare a rendere le cose più facili.
Quando si tratta di dati biometrici, le CNN possono essere utilizzate per identificare caratteristiche molto specifiche nel volto o nell'impronta digitale di un individuo che sarebbe difficile o impossibile per gli esseri umani rilevare manualmente.
Ad esempio, se si desidera autenticare qualcuno utilizzando la tecnologia di riconoscimento facciale, una CNN potrebbe scansionare centinaia di immagini del volto di quella persona e identificare minuscoli dettagli come pori o rughe che sarebbero troppo piccoli per essere visti dagli esseri umani ad occhio nudo.
Le CNN possono aiutare le aziende a ricavare informazioni significative
Un numero crescente di aziende sta ora sfruttando il potere delle CNN per ricavare informazioni significative da immagini o video digitali. Le CNN vengono utilizzate non solo per la sicurezza sul posto di lavoro, ma anche per il marketing nei settori della vendita al dettaglio e automobilistico.
È solo una delle tante tecnologie che gli sviluppatori potrebbero voler imparare per stare al passo con i progressi tecnologici e prepararsi alle mutevoli esigenze man mano che il mondo continua a evolversi.