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Mit den technologischen Fortschritten ist künstliche Intelligenz (KI) zu einem festen Bestandteil unseres Lebens geworden. Von virtuellen Assistenten bis hin zu autonomen Fahrzeugen wird KI branchenübergreifend und in verschiedenen Anwendungen eingesetzt.
Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz ist in bestimmten Bereichen, einschließlich Computer Vision, besonders beeindruckend. Dadurch können Maschinen Objekte ähnlich wie Menschen sehen und Objekte erkennen, analysieren und klassifizieren.
Möglich wird dies durch die Verwendung eines Convolutional Neural Network, eines robusten Algorithmus, der neue Möglichkeiten der Videoanalyse eröffnet.
Was sind Convolutional Neural Networks (CNN)?
Convolutional Neural Networks oder CNNs sind leistungsstarke Werkzeuge für Deep Learning. Sie wurden verwendet, um bei Computer-Vision-Aufgaben wie z Objekte erkennen und Gesichter erkennen .
Convolutional Neural Networks (CNNs) bestehen im Kern aus Neuronen mit einstellbaren Gewichten und Vorspannungen. Diese Neuronen sind in Schichten organisiert, die bestimmte Aufgaben ausführen.
Jede Schicht ist mit der vorherigen Schicht verbunden, wobei die Eingabeschicht Informationen von der Außenwelt erhält. Die Ausgabe jedes Neurons wird bestimmt, indem eine Aktivierungsfunktion auf eine lineare Kombination seiner Eingaben und Gewichte angewendet wird.
Im Wesentlichen handelt es sich um einen Deep-Learning-Algorithmus, der in der Lage ist, Bilder zu bewerten und darin enthaltene Objekte zu identifizieren und sie zu klassifizieren. Die Architektur eines Convolutional Neural Network ähnelt dem menschlichen Gehirn und ist in der Lage, Aufgaben auszuführen, die sich auf die Analyse von Pixelinformationen beziehen.
Wie funktionieren Convolutional Neural Networks?
Der Schlüssel zu einem erfolgreichen CNN besteht darin, dass jede nachfolgende Schicht weniger Parameter hat als die vorherige, sodass der Algorithmus am Ende mehr über seine Umgebung erfahren konnte, als wenn er einfach alle Daten auf einmal aufgenommen hätte .
Stattdessen kann es durch schrittweises Analysieren kleinerer Datenblöcke bei jedem Schritt Muster in seiner Umgebung genauer identifizieren, wodurch es durch Extrahieren von Daten aus den Bildern oder Videos „lernen“ kann.
Convolutional Neural Networks verwenden Faltungen – oder kleine Matrixoperationen – um Daten effizienter zu analysieren als alternative Methoden wie vollständig verbundene Netzwerke. Diese Faltungen ermöglichen es ihnen, schnell und genau aussagekräftige Merkmale aus Bildern oder Schallwellen zu extrahieren.
Wenn Sie beispielsweise versuchen, verschiedene Arten von Tieren in einem Bild zu erkennen, verfügt Ihr CNN über mehrere Ebenen, die jeweils Operationen an kleinen Teilen des Bildes gleichzeitig ausführen, z. B. das Erkennen von Kanten oder Farbvariationen.
Bei der Faltung wird jedes Element einer Bildmatrix mit einer anderen Matrix, die als Filter bezeichnet wird, multipliziert. Dieser Filter ist normalerweise viel kleiner als die ursprüngliche Matrix und hilft dabei, bestimmte Merkmale im Bild zu identifizieren, z. B. Kanten oder Formen.
Schließlich kombinieren vollständig verbundene Schichten alle Merkmale, die aus den vorherigen Schichten extrahiert wurden, zu einem einzigen Vektor, der dann für Klassifizierungszwecke verwendet werden kann.
Die Ausgabeschicht nimmt diesen Vektor als Eingabe und verwendet ihn, um Vorhersagen zu treffen, basierend auf dem, was sie aus zuvor gesehenen Daten während der Trainingseinheiten gelernt hat. Infolgedessen werden Convolutional Neural Networks immer intelligenter, wenn mehr Daten in das System eingespeist werden.
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Sie nutzen verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen um Berechnungen zu beschleunigen und die Genauigkeit bei der Objekterkennung zu verbessern.
Die 5 besten Anwendungen von Convolutional Neural Networks
Convolutional Neural Networks werden in einer Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen eingesetzt und kommen in vielen Branchen recht häufig zum Einsatz. Hier sind fünf beliebte Anwendungen von Convolutional Neural Networks.
1. Gesichtserkennung
Die Gesichtserkennungstechnologie ist auf CNNs angewiesen, da die Maschinen in der Lage sein müssen, Änderungen der Gesichtsform im Laufe der Zeit zu erkennen, um Personen von einem Bild zum nächsten genau zu identifizieren.
Dazu müssen sie mit Tausenden von Bildern trainiert werden, die Gesichter aus verschiedenen Blickwinkeln und mit verschiedenen Gesichtsausdrücken enthalten. Einmal trainiert, können sie neue Bilder mit den in ihrer Datenbank gespeicherten vergleichen und feststellen, ob sie übereinstimmen oder nicht.
Diese Technik wird immer beliebter, da sie Personen schnell identifizieren kann, ohne dass physischer Kontakt oder menschliche Interaktion erforderlich ist. Dies macht es ideal für Anwendungen wie Sicherheitssysteme, bei denen eine schnelle Identifizierung von Personen ohne Kontakt zwischen Menschen erforderlich ist.
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2. Werbung
Der Einsatz von KI in der Werbung hat in den letzten Jahren aufgrund ihrer Fähigkeit, Trends schnell und genau zu erkennen, stark zugenommen. Mithilfe von Convolutional Neural Networks können Werbetreibende die Präferenzen ihrer Zielgruppe besser verstehen und ihre Werbekampagnen entsprechend anpassen.
Beispielsweise könnten Bekleidungsunternehmen CNNs verwenden, um Kundenfeedback zu verschiedenen Stilen, Farben oder Materialien zu analysieren, damit sie fundierte Entscheidungen darüber treffen können, welche Artikel in ihren bevorstehenden Werbekampagnen vorgestellt werden sollen.
Darüber hinaus können CNNs Aufschluss darüber geben, wo Kunden am ehesten auf eine Anzeige klicken oder welche Keywords zu der höchsten Konversionsrate für eine bestimmte Kampagne führen.
3. Objekterkennung
Die Objekterkennung mit einem CNN funktioniert, indem ein Modell darauf trainiert wird, bestimmte Objekte in digitalen Bildern oder Videos zu erkennen, indem es bestimmte Muster wie Kanten, Formen und Farben erkennt, die dabei helfen, ein Objekt von einem anderen zu unterscheiden.
Das Modell wird mit beschrifteten Datensätzen trainiert – Datenpunkten, bei denen jedem Punkt eine Beschriftung zugewiesen wurde, z. B. Warnwesten oder Helme. Während des Trainings lernt das Modell, bestimmte Muster zu erkennen, die mit jedem Label verbunden sind, und ordnet sie entsprechenden Labels zu, wenn es während der Inferenz mit neuen Datenpunkten konfrontiert wird
4. Dokumentationsanalyse
CNNs bieten zahlreiche Vorteile gegenüber herkömmlichen regelbasierten Systemen, wenn sie zur Analyse von Dokumenten verwendet werden. Zum Beispiel erfordern sie viel weniger Aufwand als andere Techniken, da nur begrenzt menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Zweitens werden sie, da es sich um selbstlernende Systeme handelt, im Laufe der Zeit immer intelligenter, da sie in der Lage sind, Trends und Muster zu erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen.
5. Biometrische Authentifizierung
Biometrische Authentifizierungstechnologie, wie z Fingerabdruckscanner, hat sich erheblich weiterentwickelt über das letzte Jahrzehnt. Es gibt zwar mehrere Gründe, warum künstliche Intelligenz den Menschen bei der Arbeit nicht ersetzen kann Noch können Technologien wie CNNs definitiv dazu beitragen, die Dinge einfacher zu machen.
Wenn es um Biometrie geht, können CNNs verwendet werden, um sehr spezifische Merkmale im Gesicht oder Fingerabdruck einer Person zu identifizieren, die für Menschen nur schwer oder gar nicht manuell zu erkennen wären.
Wenn Sie beispielsweise jemanden mit Gesichtserkennungstechnologie authentifizieren möchten, könnte ein CNN Hunderte von Bildern des Gesichts dieser Person scannen und winzige Details wie Poren oder Falten identifizieren, die für Menschen zu klein wären, um sie mit bloßem Auge zu sehen.
CNNs können Unternehmen helfen, aussagekräftige Informationen abzuleiten
Immer mehr Unternehmen nutzen jetzt die Leistungsfähigkeit von CNNs, um aus digitalen Bildern oder Videos aussagekräftige Informationen abzuleiten. CNNs werden nicht nur für die Sicherheit am Arbeitsplatz, sondern auch für das Marketing im Einzelhandel und in der Automobilindustrie eingesetzt.
Es ist nur eine von vielen Technologien, die Entwickler möglicherweise lernen möchten, um dem technologischen Fortschritt immer einen Schritt voraus zu sein und sich auf die sich ändernden Anforderungen vorzubereiten, während sich die Welt weiter entwickelt.