مع التقدم التكنولوجي ، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا منتظمًا من حياتنا. من المساعدين الافتراضيين إلى المركبات المستقلة ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات وفي التطبيقات المختلفة.
إن صعود الذكاء الاصطناعي مثير للإعجاب بشكل خاص في مجالات معينة ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر. يسمح هذا للآلات بمشاهدة الكائنات بشكل مشابه للبشر ، مما يمكنهم من التعرف على الكائنات وتحليلها وتصنيفها.
هذا ممكن من خلال استخدام شبكة عصبية تلافيفية ، وهي خوارزمية قوية تفتح إمكانيات جديدة لما يمكن لتحليل الفيديو القيام به.
ما هي الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)؟
الشبكات العصبية التلافيفية ، أو CNN ، هي أدوات قوية للتعلم العميق. لقد تم استخدامها لتحقيق أحدث أداء في مهام رؤية الكمبيوتر مثل كشف الأشياء والتعرف على الوجوه.
تتكون الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) في جوهرها من خلايا عصبية ذات أوزان وتحيزات قابلة للتعديل. يتم تنظيم هذه الخلايا العصبية في طبقات تؤدي مهامًا محددة.
ترتبط كل طبقة بالطبقة السابقة ، حيث تتلقى طبقة الإدخال المعلومات من العالم الخارجي. يتم تحديد ناتج كل خلية عصبية من خلال تطبيق وظيفة التنشيط على مجموعة خطية من مدخلاتها وأوزانها.
في جوهرها ، إنها خوارزمية تعلم عميق قادرة على تقييم الصور وتحديد الأشياء الموجودة فيها ، بما في ذلك تصنيفها. تشبه بنية الشبكة العصبية التلافيفية الدماغ البشري ، وهي قادرة على تنفيذ المهام المتعلقة بتحليل معلومات البكسل.
كيف تعمل الشبكات العصبية التلافيفية؟
إن مفتاح نجاح CNN هو أن كل طبقة متتالية بها معلمات أقل من تلك التي سبقتها ، لذلك عندما يكون وصلت الخوارزمية إلى النهاية ، فقد تمكنت من معرفة المزيد عن بيئتها أكثر مما لو كانت قد أخذت في جميع البيانات ذات مرة.
بدلاً من ذلك ، من خلال التحليل التدريجي لأجزاء أصغر من البيانات في كل خطوة ، يمكن أن يكون أكثر دقة تحديد الأنماط في بيئتها ، مما يسمح لها "بالتعلم" عن طريق استخراج البيانات من الصور أو فيديو.
تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية التلافيف - أو عمليات المصفوفة الصغيرة - لتحليل البيانات بشكل أكثر كفاءة من الطرق البديلة مثل الشبكات المتصلة بالكامل. تمكنهم هذه التلافيفات من استخراج ميزات ذات مغزى من الصور أو الموجات الصوتية بسرعة وبدقة.
على سبيل المثال ، إذا كنت تحاول التعرف على أنواع مختلفة من الحيوانات في صورة ما ، فسيكون لشبكة CNN الخاصة بك عدة حيوانات الطبقات التي يقوم كل منها بإجراء عمليات على أجزاء صغيرة من الصورة مرة واحدة - على سبيل المثال ، اكتشاف الحواف أو اللون الاختلافات.
ينطوي الالتواء على ضرب كل عنصر في مصفوفة الصورة بمصفوفة أخرى تسمى مرشح. عادة ما يكون هذا المرشح أصغر بكثير من المصفوفة الأصلية ، ويساعد في تحديد ميزات معينة داخل الصورة ، مثل الحواف أو الأشكال.
أخيرًا ، تجمع الطبقات المتصلة بالكامل جميع الميزات المستخرجة من الطبقات السابقة معًا في متجه واحد ، والذي يمكن استخدامه بعد ذلك لأغراض التصنيف.
تأخذ طبقة المخرجات هذا المتجه كمدخل وتستخدمه لعمل تنبؤات بناءً على ما تعلمته من البيانات التي سبق رؤيتها أثناء جلسات التدريب. نتيجة لذلك ، تستمر الشبكات العصبية التلافيفية في أن تصبح أكثر ذكاءً حيث يتم إدخال المزيد من البيانات في النظام.
يستخدمون مختلف خوارزميات التعلم الآلي لتسريع العمليات الحسابية وتحسين الدقة عندما يتعلق الأمر باكتشاف الكائنات.
أفضل 5 تطبيقات للشبكات العصبية التلافيفية
تُستخدم الشبكات العصبية التلافيفية في مجموعة متنوعة من التطبيقات المختلفة ويتم نشرها بشكل متكرر في العديد من الصناعات. فيما يلي خمسة تطبيقات شائعة للشبكات العصبية التلافيفية.
1. التعرف على الوجه
تعتمد تقنية التعرف على الوجه على شبكات CNN لأن الآلات تحتاج إلى أن تكون قادرة على اكتشاف التغيرات في شكل الوجه بمرور الوقت لتحديد الأشخاص بدقة من صورة إلى أخرى.
للقيام بذلك ، يجب تدريبهم على استخدام آلاف الصور التي تحتوي على وجوه من زوايا وتعبيرات مختلفة. بمجرد تدريبهم ، يمكنهم مقارنة الصور الجديدة مع تلك المخزنة في قاعدة البيانات الخاصة بهم وتحديد ما إذا كانت تتطابق أم لا.
أصبحت هذه التقنية شائعة بشكل متزايد بفضل قدرتها على التعرف بسرعة على الأفراد دون الحاجة إلى الاتصال الجسدي أو التفاعل البشري. وهذا يجعله مثاليًا لتطبيقات مثل أنظمة الأمان حيث يلزم التعرف السريع على الأشخاص دون أي اتصال بين البشر.
2. دعاية
نما استخدام الذكاء الاصطناعي في الإعلان بشكل كبير في السنوات الأخيرة نظرًا لقدرته على تحديد الاتجاهات بسرعة وبدقة. بمساعدة الشبكات العصبية التلافيفية ، يمكن للمعلنين فهم تفضيلات الجمهور المستهدف بشكل أفضل وتصميم حملاتهم الإعلانية وفقًا لذلك.
على سبيل المثال ، يمكن لشركات الملابس استخدام شبكات CNN لتحليل ملاحظات العملاء حول الأنماط والألوان المختلفة أو المواد حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن العناصر التي يجب إبرازها في إعلانهم القادم الحملات.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لشبكات CNN تقديم رؤى حول الأماكن التي يُرجح أن ينقر فيها العملاء على إعلان أو الكلمات الرئيسية التي ستؤدي إلى أعلى معدل تحويل لحملة معينة.
3. كشف الكائن
يعمل اكتشاف الكائنات باستخدام CNN من خلال تدريب نموذج للتعرف على كائنات محددة داخل الصور الرقمية أو مقاطع الفيديو من خلال التعرف على أنماط معينة ، مثل الحواف والأشكال والألوان ، والتي تساعد في التمييز بين كائن واحد آخر.
يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعات البيانات ذات العلامات - نقاط البيانات حيث تم تعيين ملصق لكل نقطة ، مثل سترات السلامة أو الخوذ. أثناء التدريب ، يتعلم النموذج كيفية التعرف على أنماط معينة مرتبطة بكل تسمية وتعيينها إلى الملصقات المقابلة عند تقديمها مع نقاط بيانات جديدة أثناء الاستدلال
4. تحليل التوثيق
تقدم شبكات CNN مزايا عديدة مقارنة بالأنظمة التقليدية القائمة على القواعد عند استخدامها لتحليل المستندات. على سبيل المثال ، تتطلب مجهودًا أقل بكثير من التقنيات الأخرى نظرًا لأن التدخل البشري المحدود مطلوب.
ثانيًا ، نظرًا لأن هذه أنظمة التعلم الذاتي ، فإنها تستمر في أن تصبح أكثر ذكاءً بمرور الوقت ، حيث إنها قادرة على التعرف على الاتجاهات والأنماط التي قد يفوتها البشر.
5. المصادقة البيومترية
تقنية المصادقة البيومترية ، مثل الماسحات الضوئية لبصمات الأصابع ، تطورت بشكل كبير خلال العقد الماضي. في حين أن هناك عدة الأسباب التي تجعل الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل محل البشر في العمل حتى الآن ، يمكن لتقنيات مثل شبكات CNN أن تساعد بالتأكيد في تسهيل الأمور.
عندما يتعلق الأمر بالقياسات الحيوية ، يمكن استخدام شبكات CNN لتحديد ميزات محددة جدًا في وجه الفرد أو بصمة إصبعه التي يصعب أو يستحيل على البشر اكتشافها يدويًا.
على سبيل المثال ، إذا كنت تريد مصادقة شخص ما باستخدام تقنية التعرف على الوجه ، فيمكن لشبكة CNN مسح مئات الصور من وجه هذا الشخص وتحديد التفاصيل الدقيقة مثل المسام أو التجاعيد التي قد تكون صغيرة جدًا بحيث لا يمكن للبشر رؤيتها بالعار عين.
يمكن لشبكات CNN مساعدة الشركات في الحصول على معلومات مفيدة
يستفيد عدد متزايد من الشركات الآن من قوة شبكات CNN لاستخلاص معلومات مفيدة من الصور أو مقاطع الفيديو الرقمية. يتم استخدام شبكات CNN ليس فقط من أجل السلامة في مكان العمل ولكن أيضًا للتسويق في صناعات البيع بالتجزئة والسيارات.
إنها مجرد واحدة من العديد من مطوري التقنيات التي قد يرغبون في تعلم البقاء في صدارة التطورات التكنولوجية والاستعداد للمتطلبات المتغيرة مع استمرار العالم في التطور.
