کیا آپ نے کبھی سوال کیا ہے کہ خود سے چلنے والی کار کیسے جانتی ہے کہ سرخ بتی پر کب رکنا ہے یا آپ کا فون آپ کے چہرے کو کیسے پہچان سکتا ہے؟
یہ وہ جگہ ہے جہاں Convolutional Neural Network یا CNN مختصراً آتا ہے۔
ایک CNN کا موازنہ انسانی دماغ سے کیا جا سکتا ہے جو تصاویر کا تجزیہ کر کے اس بات کا تعین کر سکتا ہے کہ ان میں کیا ہو رہا ہے۔ یہ نیٹ ورک ان چیزوں کا بھی پتہ لگا سکتے ہیں جنہیں انسان نظر انداز کر دیتے ہیں!
اس پوسٹ میں، ہم CNN کو تلاش کریں گے۔ گہری سیکھنے خیال، سیاق. آئیے دیکھتے ہیں کہ یہ دلچسپ علاقہ ہمیں کیا پیش کر سکتا ہے!
ڈیپ لرننگ کیا ہے؟
گہری تعلیم ایک طرح کی ہے۔ مصنوعی ذہانت. یہ کمپیوٹر کو سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔
پیچیدہ ریاضیاتی ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے گہرا سیکھنا ڈیٹا پر عمل کرتا ہے۔ تاکہ کمپیوٹر پیٹرن کا پتہ لگا سکے اور ڈیٹا کی درجہ بندی کر سکے۔
بہت سی مثالوں کے ساتھ تربیت کے بعد یہ فیصلے بھی کر سکتا ہے۔
ہم ڈیپ لرننگ میں CNNs میں کیوں دلچسپی رکھتے ہیں؟
Convolutional Neural Networks (CNNs) گہری سیکھنے کا ایک اہم جزو ہیں۔
وہ کمپیوٹر کو تصاویر اور دیگر چیزوں کو سمجھنے کی اجازت دیتے ہیں۔ بصری ڈیٹا. ہم کمپیوٹرز کو پیٹرن کا پتہ لگانے اور چیزوں کی شناخت کرنے کی تربیت دے سکتے ہیں جو وہ "دیکھتے ہیں" کی بنیاد پر CNNs کو گہری سیکھنے میں استعمال کرتے ہیں۔
CNNs گہری سیکھنے کی آنکھوں کا کام کرتے ہیں، ماحول کو سمجھنے میں کمپیوٹر کی مدد کرتے ہیں!
دماغ کے فن تعمیر سے الہام
CNN اس سے تحریک لیتے ہیں کہ دماغ معلومات کی تشریح کیسے کرتا ہے۔ مصنوعی نیوران، یا نوڈس، CNNs میں، ان پٹ کو قبول کرتے ہیں، ان پر کارروائی کرتے ہیں، اور نتیجہ آؤٹ پٹ کے طور پر فراہم کرتے ہیں، بالکل اسی طرح جیسے دماغ کے نیوران پورے جسم میں کرتے ہیں۔
ان پٹ پرت
معیاری کی ان پٹ پرت عصبی نیٹ ورک ارے کی شکل میں ان پٹ وصول کرتا ہے، جیسے کہ تصویری پکسلز۔ CNNs میں، ایک تصویر ان پٹ پرت کو ان پٹ کے طور پر فراہم کی جاتی ہے۔
پوشیدہ پرتیں۔
سی این این میں کئی پوشیدہ پرتیں ہیں، جو تصویر سے خصوصیات نکالنے کے لیے ریاضی کا استعمال کرتی ہیں۔ تہوں کی کئی قسمیں ہیں، بشمول مکمل طور پر منسلک، درست شدہ لکیری یونٹس، پولنگ، اور کنولوشن لیئرز۔
کنولوشن لیئر
ان پٹ پکچر سے فیچرز نکالنے کے لیے پہلی پرت کنولوشن لیئر ہے۔ ان پٹ امیج کو فلٹرنگ کا نشانہ بنایا جاتا ہے، اور نتیجہ ایک خصوصیت کا نقشہ ہے جو تصویر کے اہم عناصر کو نمایاں کرتا ہے۔
بعد میں پولنگ
پولنگ پرت کو فیچر میپ کے سائز کو سکڑنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ ان پٹ تصویر کے مقام کو منتقل کرنے کے لیے ماڈل کی مزاحمت کو مضبوط کرتا ہے۔
رییکٹیفائیڈ لائنر یونٹ لیئر (RELU)
ماڈل کو نان لائنیرٹی دینے کے لیے ReLU پرت کا استعمال کیا جاتا ہے۔ پچھلی پرت کا آؤٹ پٹ اس پرت سے چالو ہوتا ہے۔
مکمل طور پر جڑی ہوئی پرت
مکمل طور پر منسلک پرت آئٹم کی درجہ بندی کرتی ہے اور اسے آؤٹ پٹ لیئر میں ایک منفرد ID تفویض کرتی ہے مکمل طور پر منسلک پرت ہے۔
CNNs Feedforward نیٹ ورکس ہیں۔
ڈیٹا صرف ایک طریقے سے ان پٹ سے آؤٹ پٹ تک جاتا ہے۔ ان کا فن تعمیر دماغ کے بصری پرانتستا سے متاثر ہے، جو بنیادی اور نفیس خلیوں کی باری باری تہوں سے بنا ہے۔
CNNs کو کس طرح تربیت دی جاتی ہے؟
غور کریں کہ آپ کمپیوٹر کو بلی کی شناخت کرنا سکھانے کی کوشش کر رہے ہیں۔
آپ اسے بلیوں کی بہت سی تصاویر دکھاتے ہوئے کہتے ہیں کہ "یہ ایک بلی ہے۔" بلیوں کی کافی تصاویر دیکھنے کے بعد، کمپیوٹر نوکدار کان اور سرگوشیاں جیسی خصوصیات کو پہچاننا شروع کر دیتا ہے۔
سی این این کے کام کرنے کا طریقہ کافی مماثل ہے۔ کمپیوٹر پر کئی تصاویر آویزاں ہیں، اور ہر تصویر میں چیزوں کے نام دیے گئے ہیں۔
تاہم، CNN تصاویر کو چھوٹے ٹکڑوں میں تقسیم کرتا ہے، جیسے کہ علاقوں۔ اور، یہ صرف تصاویر کو مجموعی طور پر دیکھنے کے بجائے ان خطوں میں خصوصیات کی شناخت کرنا سیکھتا ہے۔
لہذا، CNN کی ابتدائی پرت صرف بنیادی خصوصیات جیسے کناروں یا کونوں کا پتہ لگا سکتی ہے۔ اس کے بعد، اگلی پرت اس پر بنتی ہے تاکہ مزید تفصیلی خصوصیات جیسے فارم یا بناوٹ کو پہچان سکے۔
پرتیں ان خصوصیات کو ایڈجسٹ کرتی رہتی ہیں اور ان کی عزت کرتی رہتی ہیں کیونکہ کمپیوٹر زیادہ تصاویر دیکھتا ہے۔ یہ اس وقت تک جاری رہتا ہے جب تک کہ وہ جس چیز پر بھی تربیت دی گئی تھی اس کی شناخت کرنے میں بہت ماہر ہو جاتا ہے، چاہے وہ بلیاں ہوں، چہرے ہوں یا کوئی اور چیز۔
ایک طاقتور ڈیپ لرننگ ٹول: کس طرح CNNs نے تصویری شناخت کو تبدیل کیا۔
تصویروں میں نمونوں کی شناخت اور ان کا احساس دلانے سے، CNNs نے تصویر کی شناخت کو تبدیل کر دیا ہے۔ چونکہ وہ اعلیٰ درجے کی درستگی کے ساتھ نتائج فراہم کرتے ہیں، اس لیے تصویر کی درجہ بندی، بازیافت، اور پتہ لگانے کی ایپلی کیشنز کے لیے CNN سب سے زیادہ موثر فن تعمیر ہیں۔
وہ اکثر بہترین نتائج دیتے ہیں۔ اور، وہ حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں تصاویر میں اشیاء کی درست نشاندہی اور شناخت کرتے ہیں۔
تصویر کے کسی بھی حصے میں پیٹرن تلاش کرنا
اس بات سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ تصویر میں پیٹرن کہاں نظر آتا ہے، CNNs کو اس کی پہچان کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ وہ تصویر میں کسی بھی مقام سے بصری خصوصیات کو خود بخود نکال سکتے ہیں۔
یہ ان کی قابلیت کی بدولت ممکن ہے جسے "مقامی انویرینس" کہا جاتا ہے۔ اس عمل کو آسان بنا کر، سی این این انسانی خصوصیت نکالنے کی ضرورت کے بغیر براہ راست تصاویر سے سیکھ سکتے ہیں۔
زیادہ پروسیسنگ کی رفتار اور کم میموری استعمال کی گئی۔
CNN روایتی عمل کے مقابلے میں تصویروں کو تیز اور زیادہ مؤثر طریقے سے پروسیس کرتے ہیں۔ یہ پولنگ پرتوں کا نتیجہ ہے، جو تصویر پر کارروائی کرنے کے لیے درکار پیرامیٹرز کی تعداد کو کم کرتی ہے۔
اس طرح، وہ میموری کے استعمال اور پروسیسنگ کے اخراجات کو کم کرتے ہیں۔ بہت سے علاقے CNNs استعمال کرتے ہیں، جیسے؛ چہرے کی شناخت، ویڈیو کی درجہ بندی، اور تصویر کا تجزیہ۔ یہاں تک کہ وہ عادی ہیں۔ کہکشاؤں کی درجہ بندی کریں۔.
حقیقی زندگی کی مثالیں۔
گوگل تصاویر حقیقی دنیا میں CNNs کا ایک استعمال ہے جو انہیں تصویروں میں لوگوں اور اشیاء کی شناخت کے لیے استعمال کرتا ہے۔ مزید یہ کہ Azure اور ایمیزون تصویر کی شناخت والے API فراہم کریں جو CNNs کا استعمال کرتے ہوئے اشیاء کو ٹیگ اور شناخت کرتے ہیں۔
ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے نیورل نیٹ ورکس کی تربیت کے لیے ایک آن لائن انٹرفیس، بشمول تصویر کی شناخت کے کام، گہرے سیکھنے کے پلیٹ فارم کے ذریعے فراہم کیے گئے ہیں۔ NVIDIA ہندسے.
یہ ایپلی کیشنز دکھاتی ہیں کہ کس طرح چھوٹے پیمانے پر تجارتی استعمال کے معاملات سے لے کر کسی کی تصاویر کو ترتیب دینے تک مختلف کاموں کے لیے CNNs کا استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اور بھی بہت سی مثالیں سوچی جا سکتی ہیں۔
Convolutional Neural Networks کیسے تیار ہوں گے؟
صحت کی دیکھ بھال ایک دلچسپ صنعت ہے جہاں CNNs کے اہم اثر و رسوخ کی توقع کی جاتی ہے۔ مثال کے طور پر، ان کا استعمال طبی تصویروں جیسے ایکس رے اور ایم آر آئی سکین کا جائزہ لینے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ وہ زیادہ تیزی سے اور درست طریقے سے بیماریوں کی تشخیص میں معالجین کی مدد کر سکتے ہیں۔
سیلف ڈرائیونگ آٹوموبائل ایک اور دلچسپ ایپلی کیشن ہے جہاں CNNs کو آبجیکٹ کی شناخت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ بہتر کر سکتا ہے کہ گاڑیاں اپنے اردگرد کے ماحول کو کتنی اچھی طرح سے سمجھتی ہیں اور اس پر ردعمل ظاہر کرتی ہیں۔
لوگوں کی بڑھتی ہوئی تعداد CNN ڈھانچے بنانے میں بھی دلچسپی رکھتی ہے جو موبائل CNN سمیت تیز اور زیادہ موثر ہوں۔ توقع کی جاتی ہے کہ وہ کم طاقت والے گیجٹس جیسے اسمارٹ فونز اور پہننے کے قابل آلات پر استعمال کیے جائیں گے۔
جواب دیجئے