ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸਵਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲਾਲ ਬੱਤੀ 'ਤੇ ਕਦੋਂ ਰੁਕਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਫ਼ੋਨ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਂ ਸੀਐਨਐਨ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ CNN ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵੀ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਨਸਾਨ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਗੇ!
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿੱਚ ਸੀਐਨਐਨ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਸੰਦਰਭ ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਖੇਤਰ ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ!
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹੈ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ. ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਅਸੀਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ CNN ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹਨ।
ਉਹ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਾਟਾ. ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਉਹ "ਦੇਖਦੇ ਹਨ" ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ CNN ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
CNN ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ!
ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਨਾ
CNN ਇਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਦਿਮਾਗ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। CNN ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨਸ, ਜਾਂ ਨੋਡ, ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਪੂਰੇ ਸਰੀਰ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ
ਇੱਕ ਮਿਆਰ ਦੀ ਇਨਪੁੱਟ ਪਰਤ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਐਰੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਸਵੀਰ ਪਿਕਸਲ। CNN ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਲੁਕੀਆਂ ਪਰਤਾਂ
CNN ਵਿੱਚ ਕਈ ਛੁਪੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਹਨ, ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਗਣਿਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ, ਸੁਧਾਰੀਆਂ ਰੇਖਿਕ ਇਕਾਈਆਂ, ਪੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਲੇਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਲੇਅਰ
ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਤਸਵੀਰ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਪਰਤ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਲੇਅਰ ਹੈ। ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੂਲਿੰਗ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ
ਪੂਲਿੰਗ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਸੁੰਗੜਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਰੋਧ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੁਧਾਰੀ ਲੀਨੀਅਰ ਯੂਨਿਟ ਲੇਅਰ (ReLU)
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਦੇਣ ਲਈ ReLU ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੀ ਪਰਤ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਸ ਲੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀ ਪਰਤ
ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀ ਪਰਤ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ID ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀ ਪਰਤ ਹੈ।
CNN ਫੀਡਫੋਰਡ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ
ਡੇਟਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੱਕ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕਾਰਟੈਕਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀਆਂ ਬਦਲਵੇਂ ਪਰਤਾਂ ਨਾਲ ਬਣਿਆ ਹੈ।
CNN ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ.
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੇ ਕਈ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, "ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਹੈ।" ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕਾਫ਼ੀ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੁਕੀਲੇ ਕੰਨਾਂ ਅਤੇ ਮੁੱਛਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸੀਐਨਐਨ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਕਈ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਿਖਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰ ਤਸਵੀਰ ਵਿਚਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਂ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, CNN ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੇਤਰ। ਅਤੇ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, CNN ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਰਤ ਸਿਰਫ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਜਾਂ ਕੋਨਿਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ, ਫਾਰਮ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੀ ਪਰਤ ਉਸ 'ਤੇ ਬਣਦੀ ਹੈ।
ਪਰਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਨਮਾਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਹੋਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਨਿਪੁੰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਬਿੱਲੀਆਂ, ਚਿਹਰੇ ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲ: CNNs ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ
ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੁਆਰਾ, CNNs ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, CNN ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹਨ।
ਉਹ ਅਕਸਰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ, ਉਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣਾ
ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਕਿੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, CNN ਇਸ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ "ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਇਨਵੈਰੀਅੰਸ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਕੇ, CNN ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਫੋਟੋਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੀ ਗਈ
CNN ਪ੍ਰੰਪਰਾਗਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ, ਜੋ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਉਹ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰ CNN ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ; ਚਿਹਰਾ ਮਾਨਤਾ, ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। ਉਹ ਵੀ ਕਰਨ ਦੇ ਆਦੀ ਹਨ ਗਲੈਕਸੀਆਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰੋ.
ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ
ਗੂਗਲ ਤਸਵੀਰ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ CNNs ਦੀ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਜ਼ੁਰ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜੋ CNNs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਅਤੇ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ।
ਡੈਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਔਨਲਾਈਨ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਤਸਵੀਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਸਮੇਤ, ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ NVIDIA ਅੰਕ.
ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਛੋਟੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਿਸੇ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ CNN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਵੀ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿਚਾਰੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣਗੇ?
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਉਦਯੋਗ ਹੈ ਜਿੱਥੇ CNNs ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡਾਕਟਰੀ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸ-ਰੇ ਅਤੇ ਐਮਆਰਆਈ ਸਕੈਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਬੀਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ CNNs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਾਹਨ ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਗਿਣਤੀ CNN ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਲੈ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਮੋਬਾਈਲ CNN ਸਮੇਤ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ-ਪਾਵਰ ਵਾਲੇ ਯੰਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਅਤੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਸਮਾਨ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ