En av de vanligaste uppgifterna som neurala nätverk måste lösa är visuell bildigenkänning. För närvarande har maskiner till uppgift att känna igen tecken på papper, signaturer på dokument, bilder i fotografier eller realtidsvideo från övervakningskameror. Den höga effektiviteten av att utföra dessa uppgifter kan avsevärt förenkla människors arbete, samt minska sannolikheten för fel på grund av den mänskliga faktorn. Men hur klarar ett neuralt nätverk denna uppgift, och gör det verkligen det bättre än en människa?
Neurala nätverk kan känna igen bilder mer exakt än människor. Bildkälla: scientificrussia.ru
Innehåll
- 1 Tillämpning av neurala nätverk i bildigenkänning
- 2 Så går det till att träna ett neuralt nätverk
- 3 Hur ett neuralt nätverk känner igen en bild
- 4 Varför neurala nätverk känner igen bilder mer effektivt än människor
Tillämpning av neurala nätverk i bildigenkänning
Det neurala nätverket Midjourney och alla dess olika analoger, som Kandinsky, kan inte bara generera sina egna bilder, utan kan också “komplettera” färdiga. För att lösa detta problem och harmoniskt komplettera bilden måste du först känna igen den. De flesta använder sådana neurala nätverk bara för skojs skull.
Däremot kan förmågan att känna igen bilder, som nämnts ovan, användas för att lösa viktigare problem. Experter kallar till exempel struktureringsbilder som tas emot från alla kameror i världen för ett av de viktigaste tillämpningsområdena för AI. Dessa videoströmmar är ett bibliotek med ostrukturerad data, så de är av liten praktisk användning.
Artificiell intelligens kan känna igen video från övervakningskameror i realtid. Bildkälla: www.ucontrol.ru
Men genom att använda artificiell intelligens kan all denna data struktureras, trots att vi pratar om en kolossal mängd information. Som ett resultat kan biblioteket användas för en mängd olika ändamål, från inhemska till professionella och myndigheter, inklusive säkerhet.
Hur sker utbildning i neurala nätverk?
Innan man löser något problem måste alla neurala nätverk genomgå utbildning. Dessutom spelar det ingen roll vilken uppgift vi talar om — känna igen eller generera bilder, skriva texter, som är fallet med GPT-4, eller till och med generera musik. Det vill säga, AI:s arbete liknar den mänskliga hjärnans arbete. Till exempel analyserar vi en bild och identifierar den utifrån befintlig kunskap.
Av denna anledning kräver neurala nätverk på datamängden, det vill säga kvaliteten och volymen av data som de tränas på. Som regel är datasetet hämtat från öppna källor. I det här fallet är det alltid viktigt att källdata för det neurala nätverket är entydiga och konsekventa.
Artificiell intelligens tränas först noggrant så att den kan lösa givna problem. Bildkälla: trainingdata.ru
Det måste sägas att det finns olika strategier för att träna AI, men alla bottnar i det faktum att neurala nätverk tillhandahåller en datauppsättning för att studera. Samtidigt kan AI omedelbart rapportera vad det korrekta svaret ska vara eller inte rapportera det alls, så att det neurala nätverket själv ger svaret utifrån sin egen analys av vissa funktioner. Ibland kombineras olika undervisningsstrategier.
För att göra det lättare att förstå hur ett neuralt nätverk fungerar och inlärning sker, kan det representeras som ett träd, där varje gren — detta är ett möjligt svar. Dessutom har varje gren en annan tjocklek eller olika “vikt”, men alla grenar är sammankopplade. Under inlärningsprocessen analyserar det neurala nätverket graden av påverkan av en “gren” på en annan. De vanligaste resultaten har en stor “vikt”, det vill säga en numerisk koefficient som tilldelas under träningsprocessen och som det neurala nätverket styrs av när resultatet tas fram.
När neurala nätverk tränas att känna igen bilder, presenteras de med olika prover med en etikett som anger vilken typ de är. Vissa funktioner i bilden används som exempel, från vilka möjliga svarsalternativ uppstår, det vill säga de ovan nämnda «grenarna». Uppsättningen funktioner tillåter det neurala nätverket att entydigt bestämma vilken klass av bilder det har att göra med. Därför måste det neurala nätverket under träningsprocessen lära sig att arbeta med ett tillräckligt antal funktioner för att kunna känna igen bilder som är okända för det med hög noggrannhet.
För att känna igen en bild delar det neurala nätverket upp den i delar och analyserar de funktioner som den känner till. Bildkälla: habr.com
Hur ett neuralt nätverk känner igen en bild
Ett tränat neuralt nätverk har ett bra utbud av kunskap, vilket gör att det kan känna igen en bild. Hur genomförs detta i praktiken? Bilden delas upp i små ytor, ner till grupper om några få pixlar, och sedan jämförs hundratusentals sådana grupper med kända bilder och analyseras med avseende på förekomsten av kända egenskaper. Enkelt uttryckt jämför artificiell intelligens bilden (dess enskilda delar) med basen som den tränades på och letar efter matchningar.
Efter att det neurala nätverket känner igen objekt i bilden, tilldelar det dem en eller annan klass. Till exempel, i ett fotografi av en person som sitter i en soffa med en katt i famnen, skiljer det neurala nätverket varje objekt separat, det vill säga soffan, personen, katten och till och med kläderna på personen. Alla dessa objekt tillhör olika klasser. Därefter, när bilden känns igen, kan det neurala nätverket utföra ytterligare åtgärder med den, till exempel att rita en meningsfull bild. När det gäller videoövervakning känner det neurala nätverket först igen bilden, det vill säga objekten på den, och bestämmer sedan åtgärder och klassificerar dem.
Ett neuralt nätverk kan känna igen människors ansikten med matematisk noggrannhet. Bildkälla: neurohive.io
Av allt ovanstående följer att ju fler funktioner det neurala nätverket känner till, desto mer exakt blir resultatet. Men vid någon tidpunkt förvandlas memoreringsfunktioner till att helt enkelt memorera ett prov. Därför, för att producera bra noggrannhet, är det viktigt att ett neuralt nätverk inte “övertränar”, annars kommer det helt enkelt att anpassa sig till träningsprovet.
Varför är neurala nätverk mer effektiva för att känna igen bilder än människor
Varför kan ett neuralt nätverk klara av denna uppgift mer effektivt än en människa? Först och främst, som nämnts ovan, är den mänskliga faktorn utesluten. Till exempel kan en person bli distraherad, göra ett misstag på grund av trötthet, etc. Dessutom kan AI arbeta mycket snabbare och med en mycket större mängd data.
Se till att besöka våra Zen- och Telegram-kanaler, här hittar du de mest intressanta nyheterna från vetenskapens värld och de senaste upptäckter!
Detta gäller inte bara bildigenkänning utan även många andra uppgifter. Det är till exempel av denna anledning som neurala nätverk kan göra läkemedel billigare och mer tillgängliga. Till exempel utvecklades covid-19-vacciner med hjälp av neurala nätverk, vilket påskyndade deras utveckling avsevärt.