Apa sampeyan nate takon kepiye mobil sing nyopir dhewe ngerti kapan kudu mandheg ing lampu abang utawa kepiye telpon bisa ngenali pasuryan sampeyan?
Iki ngendi Convolutional Neural Network utawa CNN kanggo cendhak.
CNN bisa dibandhingake karo otak manungsa sing bisa nganalisa gambar kanggo nemtokake apa sing kedadeyan. Jaringan kasebut malah bisa ndeteksi barang sing ora digatekake manungsa!
Ing kirim iki, kita bakal njelajah CNN ing sinau jero konteks. Ayo ndeleng apa sing bisa ditawakake wilayah sing nyenengake iki!
Apa iku Deep Learning?
Deep learning minangka jinis Kacerdhasan gawéyan. Iki ngidini komputer sinau.
Deep learning ngolah data nggunakake model matematika sing rumit. Dadi, komputer bisa ndeteksi pola lan nggolongake data.
Sawise latihan kanthi akeh conto, uga bisa nggawe keputusan.
Napa Kita Kasengsem ing CNN ing Deep Learning?
Convolutional Neural Networks (CNNs) minangka komponen penting kanggo sinau jero.
Padha ngidini komputer kanggo ngerti gambar lan liyane data visual. Kita bisa nglatih komputer kanggo ndeteksi pola lan ngenali obyek adhedhasar apa sing "dideleng" kanthi nggunakake CNN ing sinau jero.
CNN tumindak minangka mata sinau jero, ngewangi komputer kanggo mangerteni lingkungan!
Inspirasi saka Arsitektur Otak
CNN njupuk inspirasi saka cara otak napsirake informasi. Neuron buatan, utawa kelenjar, ing CNN, nampa input, ngolah, lan ngirim asil minangka output, kaya sing ditindakake neuron otak ing awak.
Lapisan Input
Lapisan input standar jaringan saraf nampa input ing wangun array, kayata piksel gambar. Ing CNN, gambar diwenehake minangka input menyang lapisan input.
Lapisan sing didhelikake
Ana sawetara lapisan sing didhelikake ing CNN, sing nggunakake matématika kanggo ngekstrak fitur saka gambar. Ana sawetara jinis lapisan, kalebu unit linear sing disambung lengkap, dibenerake, pooling, lan lapisan konvolusi.
Lapisan Konvolusi
Lapisan pisanan kanggo ngekstrak fitur saka gambar input yaiku lapisan konvolusi. Gambar input kena nyaring, lan asile minangka peta fitur sing nyorot unsur-unsur kunci gambar kasebut.
Pooling Nanti
Lapisan pooling digunakake kanggo nyilikake ukuran peta fitur. Nguatake resistensi model kanggo ngganti lokasi gambar input.
Rectified Linear Unit Layer (ReLU)
Lapisan ReLU digunakake kanggo menehi model nonlinearity. Output saka lapisan sadurunge diaktifake dening lapisan iki.
Lapisan sing disambungake kanthi lengkap
Lapisan sing disambungake kanthi lengkap nggolongake item kasebut lan menehi ID unik ing lapisan output yaiku lapisan sing disambungake kanthi lengkap.
CNN minangka Jaringan Feedforward
Data mung mili saka input menyang output kanthi cara siji. Arsitèkturé diilhami déning korteks visual otak, sing kasusun saka lapisan gantian sel dhasar lan canggih.
Kepiye CNN Dilatih?
Coba yen sampeyan nyoba ngajar komputer kanggo ngenali kucing.
Sampeyan nampilake akeh gambar kucing nalika ngomong, "Iki kucing." Sawise ndeleng gambar kucing sing cukup, komputer wiwit ngenali ciri kaya kuping lan kumis sing runcing.
Cara operasi CNN meh padha. Sawetara foto ditampilake ing komputer, lan jeneng barang ing saben gambar diwenehi.
Nanging, CNN mbagi gambar kasebut dadi potongan sing luwih cilik, kayata wilayah. Lan, sinau kanggo ngenali karakteristik ing wilayah kasebut tinimbang mung ndeleng gambar kanthi wutuh.
Dadi, lapisan awal CNN mung bisa ndeteksi karakteristik dhasar kaya sudhut utawa sudhut. Banjur, lapisan sabanjure dibangun kanggo ngenali fitur sing luwih rinci kaya formulir utawa tekstur.
Lapisan kasebut terus nyetel lan ngasah kualitas kasebut amarga komputer ndeleng luwih akeh gambar. Iku terus nganti dadi pinter banget kanggo ngenali apa wae sing dilatih, apa kucing, rai, utawa liya-liyane.
Alat Pembelajaran Jero sing Kuat: Kepiye CNN Ngowahi Pangenalan Gambar
Kanthi ngenali lan nggawe pola ing gambar, CNN, wis ngowahi pangenalan gambar. Amarga menehi asil kanthi akurasi sing dhuwur, CNN minangka arsitektur paling efisien kanggo aplikasi klasifikasi, pengambilan, lan deteksi gambar.
Dheweke asring ngasilake asil sing apik banget. Lan, dheweke kanthi tepat nemtokake lan ngenali obyek ing foto ing aplikasi nyata.
Nemokake Pola ing Sembarang Bagean Gambar
Ora ketompo ing ngendi pola katon ing gambar, CNN dirancang kanggo ngenali. Dheweke bisa ngekstrak karakteristik visual kanthi otomatis saka sembarang lokasi ing gambar.
Iki bisa ditindakake amarga kemampuane sing dikenal minangka "invarian spasial." Kanthi nyederhanakake proses kasebut, CNN bisa sinau langsung saka foto tanpa mbutuhake ekstraksi fitur manungsa.
Luwih Kacepetan Pangolahan lan Kurang Memori sing Digunakake
CNN ngolah gambar luwih cepet lan luwih efisien tinimbang proses tradisional. Iki minangka asil saka lapisan pooling, sing nyuda jumlah paramèter sing dibutuhake kanggo ngolah gambar.
Kanthi cara iki, padha nyuda panggunaan memori lan biaya pangolahan. Akeh wilayah nggunakake CNN, kayata; pangenalan rai, kategorisasi video, lan analisis gambar. Malah wis biasa klasifikasi galaksi.
Tuladha Nyata
Gambar Google iku salah siji nggunakake CNN ing donya nyata sing makaryakke kanggo ngenali wong lan obyek ing gambar. Kajaba iku, Azure lan Amazon nyedhiyakake API pangenalan gambar sing menehi tag lan ngenali obyek nggunakake CNN.
Antarmuka online kanggo latihan jaringan saraf nggunakake set data, kalebu tugas pangenalan gambar, diwenehake dening platform sinau jero. NVIDIA Digit.
Aplikasi kasebut nuduhake carane CNN bisa digunakake kanggo macem-macem tugas, saka kasus panggunaan komersial skala cilik nganti ngatur foto. Akeh conto liyane sing bisa dipikirake.
Kepiye Jaringan Syaraf Konvolusional Berevolusi?
Perawatan kesehatan minangka industri sing nggumunake ing ngendi CNN samesthine duwe pengaruh sing signifikan. Contone, bisa digunakake kanggo ngevaluasi gambar medis kaya sinar X lan scan MRI. Dheweke bisa nulungi dokter supaya bisa diagnosa penyakit kanthi luwih cepet lan akurat.
Mobil nyopir dhewe minangka aplikasi liyane sing menarik ing ngendi CNN bisa digunakake kanggo identifikasi obyek. Bisa nambah sepira kendharaan ngerti lan nanggepi lingkungane.
Akeh wong sing uga kepengin nggawe struktur CNN sing luwih cepet lan luwih efektif, kalebu CNN seluler. Dikarepake bakal digunakake ing gadget kurang daya kaya smartphone lan barang sing bisa dipakai.
Ninggalake a Reply