Você já se perguntou como um carro autônomo sabe quando parar em um sinal vermelho ou como seu telefone pode identificar seu rosto?
É aqui que entra a Rede Neural Convolucional ou CNN.
Uma CNN é comparável a um cérebro humano que pode analisar imagens para determinar o que está acontecendo nelas. Essas redes podem até detectar coisas que os humanos ignorariam!
Neste post, exploraremos a CNN no deep learning contexto. Vamos ver o que esta área emocionante pode nos oferecer!
O que é Deep Learning?
Deep Learning é uma espécie de inteligência artificial. Ele permite que os computadores aprendam.
O aprendizado profundo processa dados usando modelos matemáticos complicados. Assim, um computador pode detectar padrões e categorizar dados.
Depois de treinar com muitos exemplos, ele também pode tomar decisões.
Por que estamos interessados em CNNs em Deep Learning?
Redes neurais convolucionais (CNNs) são um componente importante do aprendizado profundo.
Eles permitem que os computadores compreendam imagens e outros dados visuais. Podemos treinar computadores para detectar padrões e identificar objetos com base no que eles “vêem” empregando CNNs em aprendizado profundo.
As CNNs atuam como os olhos do aprendizado profundo, auxiliando os computadores na compreensão do ambiente!
Inspiração da arquitetura do cérebro
As CNNs se inspiram em como o cérebro interpreta as informações. Neurônios artificiais, ou nós, em CNNs, aceitam entradas, processam-nas e entregam o resultado como saída, da mesma forma que os neurônios cerebrais fazem em todo o corpo.
Camada de entrada
A camada de entrada de um padrão rede neural recebe entradas na forma de matrizes, como pixels de imagem. Nas CNNs, uma imagem é fornecida como entrada para a camada de entrada.
Camadas Escondidas
Existem várias camadas ocultas nas CNNs, que usam a matemática para extrair recursos da imagem. Existem vários tipos de camadas, incluindo unidades lineares retificadas completamente vinculadas, pooling e camadas de convolução.
Camada de Convolução
A primeira camada para extrair recursos de uma imagem de entrada é a camada de convolução. A imagem de entrada é submetida a filtragem e o resultado é um mapa de recursos que destaca os principais elementos da imagem.
Agrupamento mais tarde
A camada de agrupamento é usada para reduzir o tamanho do mapa de recursos. Ele fortalece a resistência do modelo para mudar a localização da imagem de entrada.
Camada de Unidade Linear Retificada (ReLU)
A camada ReLU é empregada para dar não linearidade ao modelo. A saída da camada anterior é ativada por esta camada.
Camada totalmente conectada
A camada totalmente conectada categoriza o item e atribui a ele um ID exclusivo na camada de saída é a camada completamente conectada.
CNNs são Redes Feedforward
Os dados fluem das entradas para as saídas apenas de uma maneira. Sua arquitetura é inspirada no córtex visual do cérebro, formado por camadas alternadas de células básicas e sofisticadas.
Como as CNNs são treinadas?
Considere que você está tentando ensinar um computador a identificar um gato.
Você mostra a ele muitas imagens de gatos enquanto diz: “Aqui está um gato”. Depois de visualizar imagens suficientes de gatos, o computador começa a reconhecer características como orelhas pontudas e bigodes.
A maneira como a CNN opera é bastante semelhante. Várias fotografias são exibidas no computador e os nomes das coisas em cada imagem são dados.
No entanto, a CNN divide as imagens em pedaços menores, como regiões. E aprende a identificar características nessas regiões, em vez de apenas visualizar as imagens como um todo.
Assim, a camada inicial da CNN pode detectar apenas características básicas como arestas ou cantos. Em seguida, a próxima camada se baseia nisso para reconhecer recursos mais detalhados, como formas ou texturas.
As camadas continuam ajustando e aprimorando essas qualidades à medida que o computador visualiza mais imagens. Ele continua até se tornar muito proficiente em identificar o que quer que tenha sido treinado, sejam gatos, rostos ou qualquer outra coisa.
Uma poderosa ferramenta de aprendizado profundo: como as CNNs transformaram o reconhecimento de imagens
Ao identificar e dar sentido aos padrões nas imagens, as CNNs transformaram o reconhecimento de imagens. Por fornecerem resultados com alto grau de precisão, as CNNs são a arquitetura mais eficiente para aplicações de classificação, recuperação e detecção de imagens.
Eles freqüentemente produzem excelentes resultados. Além disso, eles apontam e identificam com precisão objetos em fotos em aplicativos do mundo real.
Encontrar padrões em qualquer parte de uma imagem
Não importa onde um padrão apareça em uma imagem, as CNNs são projetadas para reconhecê-lo. Eles podem extrair automaticamente as características visuais de qualquer local em uma imagem.
Isso é possível graças à sua capacidade conhecida como “invariância espacial”. Ao simplificar o processo, as CNNs podem aprender diretamente das fotos sem a necessidade de extração de recursos humanos.
Mais velocidade de processamento e menos memória usada
As CNNs processam imagens com mais rapidez e eficiência do que os processos tradicionais. Isso é resultado das camadas de agrupamento, que diminuem o número de parâmetros necessários para processar uma imagem.
Dessa forma, eles reduzem o uso de memória e os custos de processamento. Muitas áreas usam CNNs, como; reconhecimento facial, categorização de vídeo e análise de imagens. Eles até estão acostumados classificar galáxias.
Exemplos da vida real
Imagens do Google é um uso de CNNs no mundo real que os emprega para identificar pessoas e objetos em imagens. Além disso, Azul e Amazon fornecem APIs de reconhecimento de imagem que marcam e identificam objetos usando CNNs.
Uma interface online para treinar redes neurais usando conjuntos de dados, incluindo tarefas de reconhecimento de imagem, é fornecida pela plataforma de aprendizagem profunda Dígitos NVIDIA.
Esses aplicativos mostram como as CNNs podem ser usadas para uma variedade de tarefas, desde casos de uso comercial de pequena escala até a organização de fotos. Muitos outros exemplos podem ser pensados.
Como as redes neurais convolucionais evoluirão?
A saúde é uma indústria fascinante, na qual se espera que as CNNs tenham uma influência significativa. Por exemplo, eles podem ser usados para avaliar imagens médicas como raios-X e exames de ressonância magnética. Eles podem ajudar os médicos a diagnosticar doenças com mais rapidez e precisão.
Automóveis autônomos são outra aplicação interessante onde as CNNs podem ser utilizadas para identificação de objetos. Pode melhorar o quão bem os veículos entendem e reagem ao seu entorno.
Um número crescente de pessoas também está interessado em criar estruturas de CNN mais rápidas e eficazes, incluindo CNNs móveis. Espera-se que sejam usados em aparelhos de baixo consumo, como smartphones e wearables.
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