Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana mobil self-driving tahu kapan harus berhenti di lampu merah atau bagaimana ponsel Anda dapat mengidentifikasi wajah Anda?
Di sinilah Convolutional Neural Network atau CNN singkatnya masuk.
CNN sebanding dengan otak manusia yang dapat menganalisis gambar untuk menentukan apa yang terjadi di dalamnya. Jaringan ini bahkan dapat mendeteksi hal-hal yang akan diabaikan oleh manusia!
Dalam posting ini, kita akan menjelajahi CNN di belajar mendalam konteks. Mari kita lihat apa yang bisa ditawarkan area menarik ini kepada kita!
Apa itu Deep Learning?
Pembelajaran mendalam adalah semacam kecerdasan buatan. Ini memungkinkan komputer untuk belajar.
Deep learning memproses data menggunakan model matematika yang rumit. Sehingga komputer dapat mendeteksi pola dan mengkategorikan data.
Setelah pelatihan dengan banyak contoh, juga dapat mengambil keputusan.
Mengapa Kami Tertarik dengan CNN dalam Pembelajaran Mendalam?
Convolutional Neural Networks (CNNs) adalah komponen penting dari pembelajaran mendalam.
Mereka memungkinkan komputer untuk memahami gambar dan lainnya data visual. Kita dapat melatih komputer untuk mendeteksi pola dan mengidentifikasi objek berdasarkan apa yang mereka "lihat" dengan menggunakan CNN dalam pembelajaran mendalam.
CNN bertindak sebagai mata pembelajaran yang mendalam, membantu komputer dalam memahami lingkungan!
Inspirasi dari Arsitektur Otak
CNN mengambil inspirasi dari cara otak menginterpretasikan informasi. Neuron buatan, atau node, di CNN, menerima input, memprosesnya, dan mengirimkan hasilnya sebagai output, persis seperti yang dilakukan neuron otak ke seluruh tubuh.
Lapisan Masukan
Lapisan input standar saraf jaringan menerima input dalam bentuk array, seperti piksel gambar. Di CNN, gambar diberikan sebagai input ke lapisan input.
Lapisan Tersembunyi
Ada beberapa lapisan tersembunyi di CNN, yang menggunakan matematika untuk mengekstrak fitur dari gambar. Ada beberapa jenis layer, termasuk complete linked, rectified linear units, pooling, dan convolution layer.
Lapisan Konvolusi
Lapisan pertama untuk mengekstraksi fitur dari gambar input adalah lapisan konvolusi. Gambar masukan mengalami pemfilteran, dan hasilnya adalah peta fitur yang menyorot elemen kunci gambar.
Mengumpulkan Nanti
Lapisan penyatuan digunakan untuk mengecilkan ukuran peta fitur. Ini memperkuat ketahanan model untuk menggeser lokasi gambar masukan.
Lapisan Satuan Linier yang Diperbaiki (ReLU)
Lapisan ReLU digunakan untuk memberikan model nonlinier. Keluaran dari lapisan sebelumnya diaktifkan oleh lapisan ini.
Lapisan Terhubung Sepenuhnya
Lapisan yang terhubung sepenuhnya mengkategorikan item dan memberinya ID unik di lapisan keluaran adalah lapisan yang terhubung sepenuhnya.
CNN adalah Jaringan Feedforward
Data hanya mengalir dari input ke output dalam satu cara. Arsitektur mereka terinspirasi oleh korteks visual otak, yang terdiri dari lapisan sel-sel dasar dan canggih yang berganti-ganti.
Bagaimana CNN Dilatih?
Pertimbangkan bahwa Anda mencoba mengajari komputer untuk mengidentifikasi kucing.
Anda menunjukkan banyak gambar kucing sambil berkata, "Ini kucing." Setelah melihat cukup banyak gambar kucing, komputer mulai mengenali karakteristik seperti telinga dan kumis runcing.
Cara CNN beroperasi sangat mirip. Beberapa foto ditampilkan di komputer, dan nama benda di setiap gambar diberikan.
Namun, CNN membagi gambar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, seperti wilayah. Dan, ia belajar mengidentifikasi karakteristik di wilayah tersebut daripada hanya melihat gambar secara keseluruhan.
Jadi, lapisan awal CNN hanya dapat mendeteksi karakteristik dasar seperti tepi atau sudut. Kemudian, lapisan berikutnya dibangun untuk mengenali fitur yang lebih detail seperti bentuk atau tekstur.
Lapisan terus menyesuaikan dan mengasah kualitas tersebut saat komputer melihat lebih banyak gambar. Ini berlanjut sampai menjadi sangat mahir dalam mengidentifikasi apa pun yang dilatihnya, apakah itu kucing, wajah, atau apa pun.
Alat Pembelajaran Mendalam yang Kuat: Bagaimana CNN Mengubah Pengenalan Gambar
Dengan mengidentifikasi dan memahami pola dalam gambar, CNN telah mengubah pengenalan gambar. Karena memberikan hasil dengan tingkat akurasi yang tinggi, CNN adalah arsitektur yang paling efisien untuk aplikasi klasifikasi, pengambilan, dan deteksi citra.
Mereka sering menghasilkan hasil yang sangat baik. Dan, mereka dengan tepat menentukan dan mengidentifikasi objek dalam foto dalam aplikasi dunia nyata.
Menemukan Pola di Setiap Bagian dari Gambar
Di mana pun pola muncul dalam gambar, CNN dirancang untuk mengenalinya. Mereka dapat secara otomatis mengekstraksi karakteristik visual dari lokasi mana pun dalam gambar.
Ini dimungkinkan berkat kemampuan mereka yang dikenal sebagai "invarian spasial". Dengan menyederhanakan prosesnya, CNN dapat belajar langsung dari foto tanpa perlu ekstraksi fitur manusia.
Lebih Banyak Kecepatan Pemrosesan dan Lebih Sedikit Memori yang Digunakan
CNN memproses gambar lebih cepat dan lebih efisien daripada proses tradisional. Ini adalah hasil dari penyatuan lapisan, yang menurunkan jumlah parameter yang diperlukan untuk memproses gambar.
Dengan cara ini, mereka menurunkan penggunaan memori dan biaya pemrosesan. Banyak daerah menggunakan CNN, seperti; pengenalan wajah, kategorisasi video, dan analisis gambar. Mereka bahkan terbiasa mengklasifikasikan galaksi.
Contoh kehidupan nyata
Gambar Google adalah salah satu penggunaan CNN di dunia nyata yang mempekerjakan mereka untuk mengidentifikasi orang dan objek dalam gambar. Lebih-lebih lagi, Biru langit dan Amazon menyediakan API pengenalan gambar yang menandai dan mengidentifikasi objek menggunakan CNN.
Antarmuka online untuk melatih jaringan saraf menggunakan kumpulan data, termasuk tugas pengenalan gambar, disediakan oleh platform pembelajaran mendalam Digit NVIDIA.
Aplikasi ini menunjukkan bagaimana CNN dapat digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari kasus penggunaan komersial skala kecil hingga mengatur foto seseorang. Banyak lagi contoh yang bisa dipikirkan.
Bagaimana Jaringan Syaraf Konvolusional Berkembang?
Perawatan kesehatan adalah industri yang menarik di mana CNN diharapkan memiliki pengaruh yang signifikan. Misalnya, mereka dapat digunakan untuk mengevaluasi gambar medis seperti sinar-X dan pemindaian MRI. Mereka dapat membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit dengan lebih cepat dan akurat.
Mobil self-driving adalah aplikasi menarik lainnya di mana CNN dapat digunakan untuk identifikasi objek. Ini dapat meningkatkan seberapa baik kendaraan memahami dan bereaksi terhadap lingkungannya.
Semakin banyak orang yang tertarik untuk membuat struktur CNN yang lebih cepat dan efektif, termasuk CNN seluler. Mereka diharapkan dapat digunakan pada gadget berdaya rendah seperti smartphone dan perangkat yang dapat dikenakan.
Tinggalkan Balasan