Shin kun taba tambayar yadda mota mai tuka kanta ke sanin lokacin da zai tsaya a jan wuta ko kuma yadda wayarku zata iya gane fuskarki?
Anan ne cibiyar sadarwa ta Convolutional Neural ko CNN a takaice ta shigo.
CNN tana kwatankwacinta da kwakwalwar ɗan adam wanda ke iya tantance hotuna don sanin abin da ke faruwa a cikinsu. Waɗannan cibiyoyin sadarwa suna iya gano abubuwan da mutane ba za su manta da su ba!
A cikin wannan post, za mu bincika CNN a cikin zurfin ilmantarwa mahallin. Bari mu ga abin da wannan yanki mai ban sha'awa zai iya ba mu!
Menene Zurfafa Learning?
Zurfafa ilmantarwa wani nau'i ne wucin gadi hankali. Yana baiwa kwamfutoci damar koyo.
Zurfafa ilmantarwa aiwatar da bayanai ta amfani da rikitattun tsarin lissafi. Don haka, kwamfuta za ta iya gano alamu kuma ta rarraba bayanai.
Bayan horo tare da misalai da yawa, yana iya yanke shawara.
Me yasa Muke Sha'awar CNNs a cikin Ilimi mai zurfi?
Hanyoyin Sadarwar Jijiya na Juyin Halitta (CNNs) muhimmin bangare ne na zurfafa ilmantarwa.
Suna ba da damar kwamfutoci su fahimci hotuna da sauran su bayanan gani. Za mu iya horar da kwamfutoci don gano alamu da gano abubuwa bisa ga abin da suke "gani" ta hanyar amfani da CNNs a cikin zurfin koyo.
CNNs suna aiki azaman idanun ilmantarwa mai zurfi, suna taimakawa kwamfutoci don fahimtar muhalli!
Wahayi daga Gine-ginen Brain
CNNs suna ɗaukar wahayi daga yadda kwakwalwa ke fassara bayanai. Neurons na wucin gadi, ko nodes, a cikin CNNs, suna karɓar bayanai, sarrafa su, da kuma isar da sakamakon a matsayin fitarwa, kamar yadda jijiyoyin kwakwalwa ke yi a cikin jiki.
Shigar Layer
Layer shigarwa na daidaitattun neural network yana karɓar bayanai a cikin nau'in tsararraki, kamar pixels hoto. A cikin CNNs, ana ba da hoto azaman shigarwa zuwa layin shigarwa.
Hidden Layers
Akwai ɓoyayyun yadudduka da yawa a cikin CNNs, waɗanda ke amfani da lissafi don fitar da fasali daga hoton. Akwai nau'ikan yadudduka da yawa, gami da haɗin kai gabaɗaya, gyare-gyaren raka'a na layi, haɗawa, da yadudduka na juyin juya hali.
Layer Convolution
Layer na farko don fitar da fasali daga hoton shigarwa shine Layer convolution. Hoton shigarwar yana ƙarƙashin tacewa, kuma sakamakon shine taswirar fasalin da ke nuna mahimman abubuwan hoton.
Pooling Daga baya
Ana amfani da Layering ɗin don rage girman taswirar fasalin. Yana ƙarfafa juriya na ƙirar don canza wurin hoton shigarwar.
Layer Layer Unit Rectified Linear Unit (ReLU)
An yi amfani da Layer na ReLU don ba da samfurin rashin daidaituwa. Ana kunna fitar da layin da ya gabata ta wannan Layer.
Cikakken Haɗin Layer
Cikakkun Layer ɗin da aka haɗa yana rarraba abu kuma ya sanya masa ID na musamman a cikin abin fitarwa shine Layer ɗin da aka haɗa gaba ɗaya.
CNNs hanyoyin sadarwa ne na ciyarwa
Bayanai kawai suna gudana daga abubuwan da aka shigar zuwa abubuwan da aka fitar ta hanya ɗaya. Gine-ginen nasu ya samo asali ne ta hanyar bawo na gani na kwakwalwa, wanda ke tattare da sauye-sauye na asali da nagartattun sel.
Ta yaya CNNs ake Horon?
Yi la'akari da cewa kuna ƙoƙarin koyar da kwamfuta don gano cat.
Kuna nuna masa hotuna da yawa na kuliyoyi yayin da kuke cewa, "Ga kyan gani." Bayan kallon isassun hotunan kuliyoyi, kwamfutar ta fara gane halaye kamar kunnuwa masu nuni da barasa.
Yadda CNN ke aiki iri ɗaya ce. Ana nuna hotuna da yawa akan kwamfutar, kuma an ba da sunayen abubuwan da ke cikin kowane hoto.
Koyaya, CNN tana raba hotunan zuwa ƙananan yanki, kamar yankuna. Kuma, yana koyon gano halaye a cikin waɗannan yankuna maimakon kallon hotuna gaba ɗaya.
Don haka, layin farko na CNN na iya gano halayen asali kamar gefuna ko sasanninta. Sa'an nan, Layer na gaba yana ginawa akan wannan don gane ƙarin cikakkun bayanai kamar nau'i ko laushi.
Yaduddukan suna ci gaba da daidaitawa da haɓaka waɗannan halayen yayin da kwamfutar ke kallon ƙarin hotuna. Yana tafiya har sai ya ƙware sosai wajen gano duk abin da aka horar da shi, ko kyanwa, fuska, ko wani abu.
Ƙarfin Ƙarfin Ilimi Mai Zurfi: Yadda CNNs Suka Canza Gane Hoto
Ta hanyar ganowa da yin ma'anar ƙira a cikin hotuna, CNNs, sun canza hoton hoto. Tun da suna ba da sakamako tare da daidaito mai girma, CNNs sune mafi kyawun gine-gine don rarraba hoto, dawo da, da aikace-aikacen ganowa.
Suna yawan haifar da kyakkyawan sakamako. Kuma, suna nuna daidai da gano abubuwa a cikin hotuna a cikin aikace-aikacen ainihin duniya.
Neman Samfura a Kowane Sashe na Hoto
Duk inda wani tsari ya bayyana a hoto, CNN an tsara su don gane shi. Suna iya fitar da halayen gani ta atomatik daga kowane wuri a cikin hoto.
Wannan yana yiwuwa godiya ga iyawarsu da aka sani da "invariance invariance." Ta hanyar sauƙaƙe tsarin, CNNs na iya koyo kai tsaye daga hotuna ba tare da buƙatar cire fasalin ɗan adam ba.
Ƙarin Saurin sarrafawa da ƙarancin Ƙwaƙwalwar Amfani
CNNs suna sarrafa hotuna cikin sauri da inganci fiye da tsarin al'ada. Wannan sakamakon yadudduka na haɗawa, wanda ke rage adadin sigogin da ake buƙata don aiwatar da hoto.
Ta wannan hanyar, suna rage amfani da ƙwaƙwalwar ajiya da farashin sarrafawa. Yawancin wurare suna amfani da CNN, kamar; Fahimtar fuska, rarraba bidiyo, da nazarin hoto. Har ma sun saba rarraba galaxies.
Misalai na Gaskiya
Hotunan Google shine amfani guda ɗaya na CNNs a duniyar gaske wanda ke ɗaukar su aiki don gano mutane da abubuwan da ke cikin hotuna. Haka kuma, Azure da kuma Amazon samar da APIs na gano hoto waɗanda ke yiwa alama da gano abubuwa ta amfani da CNNs.
Tsarin kan layi don horar da cibiyoyin sadarwar jijiyoyi ta amfani da bayanan bayanai, gami da ayyukan tantance hoto, dandamalin ilmantarwa mai zurfi ya samar da shi NVIDIA lambobi.
Waɗannan aikace-aikacen suna nuna yadda za a iya amfani da CNN don ayyuka daban-daban, tun daga ƙananan kasuwancin kasuwanci zuwa tsara hotunan mutum. Ana iya tunanin ƙarin misalai da yawa.
Ta yaya Cibiyoyin Sadarwar Jijiya Na Juyin Halitta Za Su Same?
Kiwon lafiya masana'antu ce mai ban sha'awa inda ake tsammanin CNNs za su yi tasiri sosai. Alal misali, ana iya amfani da su don tantance hotuna na likita kamar na'urorin X-ray da MRI. Za su iya taimaka wa likitocin a cikin sauri da kuma gano cututtuka daidai.
Motoci masu tuka kansu wani aikace-aikace ne mai ban sha'awa inda za'a iya amfani da CNNs don gano abu. Zai iya inganta yadda motocin ke fahimta da kuma yadda da abubuwan da ke kewaye da su.
Haɓaka adadin mutane kuma suna sha'awar ƙirƙirar tsarin CNN waɗanda suke da sauri da inganci, gami da CNN ta hannu. Ana sa ran za a yi amfani da su a kan na'urori marasa ƙarfi kamar wayoyi da masu sawa.
Leave a Reply