Home-theater-designers
தொழில்நுட்பத்தின் முன்னேற்றத்துடன், செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) நம் வாழ்வின் வழக்கமான பகுதியாக மாறிவிட்டது. மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் முதல் தன்னாட்சி வாகனங்கள் வரை, AI தொழில்கள் மற்றும் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
செயற்கை நுண்ணறிவின் எழுச்சி குறிப்பாக கணினி பார்வை உட்பட சில துறைகளில் ஈர்க்கக்கூடியதாக உள்ளது. இது மனிதர்களைப் போலவே பொருட்களைப் பார்க்க இயந்திரங்களை அனுமதிக்கிறது, பொருட்களை அடையாளம் காணவும், பகுப்பாய்வு செய்யவும் மற்றும் வகைப்படுத்தவும் உதவுகிறது.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இது சாத்தியமாகும், இது வீடியோ பகுப்பாய்வு திறன் என்ன என்பதற்கான புதிய சாத்தியங்களைத் திறக்கும் ஒரு வலுவான அல்காரிதம்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNN) என்றால் என்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் அல்லது சிஎன்என்கள் ஆழ்ந்த கற்றலுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவிகள். போன்ற கணினி பார்வை பணிகளில் அதிநவீன செயல்திறனை அடைய அவை பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன பொருட்களை கண்டறிதல் மற்றும் முகங்களை அடையாளம் காணுதல் .
அவற்றின் மையத்தில், கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்) அனுசரிப்பு எடைகள் மற்றும் சார்புகளுடன் கூடிய நியூரான்களால் ஆனது. இந்த நியூரான்கள் குறிப்பிட்ட பணிகளைச் செய்யும் அடுக்குகளாக ஒழுங்கமைக்கப்பட்டுள்ளன.
ஒவ்வொரு அடுக்கும் முந்தைய அடுக்குடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது, உள்ளீட்டு அடுக்கு வெளி உலகத்திலிருந்து தகவல்களைப் பெறுகிறது. ஒவ்வொரு நியூரானின் வெளியீடும் அதன் உள்ளீடுகள் மற்றும் எடைகளின் நேரியல் கலவையில் செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் தீர்மானிக்கப்படுகிறது.
விண்டோஸ் 10 வைஃபை உடன் இணைக்கப்படவில்லை
சாராம்சத்தில், இது ஒரு ஆழமான கற்றல் வழிமுறையாகும், இது படங்களை மதிப்பிடுவதற்கும் அவற்றை வகைப்படுத்துவது உட்பட அவற்றில் உள்ள பொருட்களை அடையாளம் காணும் திறன் கொண்டது. ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் கட்டமைப்பு மனித மூளையைப் போன்றது, மேலும் பிக்சல் தகவலை பகுப்பாய்வு செய்வது தொடர்பான பணிகளைச் செயல்படுத்தும் திறன் கொண்டது.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் எப்படி வேலை செய்கின்றன?
ஒரு வெற்றிகரமான CNNக்கான திறவுகோல் என்னவென்றால், ஒவ்வொரு அடுத்தடுத்த அடுக்குகளும் அதற்கு முன் இருந்ததை விட குறைவான அளவுருக்களைக் கொண்டிருப்பதால், அல்காரிதம் முடிவை அடையும் போது, அது அனைத்து தரவையும் ஒரே நேரத்தில் எடுத்திருப்பதை விட அதன் சூழலைப் பற்றி மேலும் அறிய முடிந்தது. .
அதற்கு பதிலாக, ஒவ்வொரு படிநிலையிலும் சிறிய அளவிலான தரவுகளை படிப்படியாக பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், அதன் சூழலில் உள்ள வடிவங்களை மிகவும் துல்லியமாக அடையாளம் காண முடியும், இது படங்கள் அல்லது வீடியோவிலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுப்பதன் மூலம் 'கற்க' அனுமதிக்கிறது.
முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட நெட்வொர்க்குகள் போன்ற மாற்று முறைகளைக் காட்டிலும் தரவுகளை மிகவும் திறமையாக பகுப்பாய்வு செய்ய, கன்வல்யூஷனல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் கன்வல்யூஷன்கள் அல்லது சிறிய மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. படங்கள் அல்லது ஒலி அலைகளிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களை விரைவாகவும் துல்லியமாகவும் பிரித்தெடுக்க இந்த சுருள்கள் அவர்களுக்கு உதவுகின்றன.
எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் ஒரு படத்தில் பல்வேறு வகையான விலங்குகளை அடையாளம் காண முயற்சிக்கிறீர்கள் என்றால், உங்கள் சிஎன்என் பல அடுக்குகளைக் கொண்டிருக்கும், அவை ஒவ்வொன்றும் ஒரே நேரத்தில் படத்தின் சிறிய பகுதிகளில் செயல்பாடுகளைச் செய்யும்-எடுத்துக்காட்டாக, விளிம்புகள் அல்லது வண்ண மாறுபாடுகளைக் கண்டறிதல்.
உருமாற்றம் என்பது ஒரு பட மேட்ரிக்ஸின் ஒவ்வொரு உறுப்பையும் வடிகட்டி எனப்படும் மற்றொரு அணியுடன் பெருக்குவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த வடிப்பான் பொதுவாக அசல் மேட்ரிக்ஸை விட மிகச் சிறியதாக இருக்கும், மேலும் இது படத்தின் விளிம்புகள் அல்லது வடிவங்கள் போன்ற சில அம்சங்களை அடையாளம் காண உதவுகிறது.
இறுதியாக, முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் முந்தைய அடுக்குகளிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அனைத்து அம்சங்களையும் ஒன்றாக ஒரே திசையன்களாக இணைக்கின்றன, பின்னர் அவை வகைப்படுத்தல் நோக்கங்களுக்காகப் பயன்படுத்தப்படலாம்.
அவுட்புட் லேயர் இந்த வெக்டரை உள்ளீடாக எடுத்து, பயிற்சி அமர்வுகளின் போது முன்பு பார்த்த தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டவற்றின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்ய அதைப் பயன்படுத்துகிறது. இதன் விளைவாக, கணினியில் அதிக தரவு வழங்கப்படுவதால், கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் தொடர்ந்து சிறந்து விளங்குகின்றன.
அவர்கள் பல்வேறு பயன்படுத்துகின்றனர் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் கணக்கீடுகளை விரைவுபடுத்துதல் மற்றும் பொருள் கண்டறிதல் என்று வரும்போது துல்லியத்தை மேம்படுத்துதல்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் 5 சிறந்த பயன்பாடுகள்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன மற்றும் பல தொழில்களில் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகின்றன. கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் ஐந்து பிரபலமான பயன்பாடுகள் இங்கே உள்ளன.
1. முக அங்கீகாரம்
முகத்தை அடையாளம் காணும் தொழில்நுட்பம் CNNகளை நம்பியுள்ளது, ஏனெனில் ஒரு படத்தில் இருந்து அடுத்த படத்திற்கு மக்களை துல்லியமாக அடையாளம் காண இயந்திரங்கள் காலப்போக்கில் முகத்தின் வடிவத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் கண்டறிய வேண்டும்.
இதைச் செய்ய, பல்வேறு கோணங்கள் மற்றும் வெளிப்பாடுகளிலிருந்து முகங்களைக் கொண்ட ஆயிரக்கணக்கான படங்களைப் பயன்படுத்தி அவர்களுக்கு பயிற்சி அளிக்கப்பட வேண்டும். பயிற்சி பெற்றவுடன், அவர்கள் தங்கள் தரவுத்தளத்தில் சேமித்துள்ள புதிய படங்களை ஒப்பிட்டு, அவை பொருந்துமா இல்லையா என்பதை தீர்மானிக்க முடியும்.
உடல் தொடர்பு அல்லது மனித தொடர்பு தேவையில்லாமல் தனிநபர்களை விரைவாக அடையாளம் காணும் திறனின் காரணமாக இந்த நுட்பம் பெருகிய முறையில் பிரபலமடைந்துள்ளது. மனிதர்களுக்கு இடையே எந்த தொடர்பும் இல்லாமல் மக்களை வேகமாக அடையாளம் காண வேண்டிய பாதுகாப்பு அமைப்புகள் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு இது சிறந்ததாக அமைகிறது.
2. விளம்பரம்
போக்குகளை விரைவாகவும் துல்லியமாகவும் கண்டறியும் திறன் காரணமாக, சமீபத்திய ஆண்டுகளில் விளம்பரத்தில் AI இன் பயன்பாடு கணிசமாக வளர்ந்துள்ளது. கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் உதவியுடன், விளம்பரதாரர்கள் தங்கள் இலக்கு பார்வையாளர்களின் விருப்பங்களை நன்கு புரிந்துகொண்டு அதற்கேற்ப அவர்களின் விளம்பர பிரச்சாரங்களை வடிவமைக்க முடியும்.
எடுத்துக்காட்டாக, ஆடை நிறுவனங்கள் வெவ்வேறு பாணிகள், வண்ணங்கள் அல்லது பொருட்கள் பற்றிய வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களை பகுப்பாய்வு செய்ய CNN களைப் பயன்படுத்தலாம், இதன் மூலம் அவர்களின் வரவிருக்கும் விளம்பர பிரச்சாரங்களில் என்னென்ன உருப்படிகள் இடம்பெற வேண்டும் என்பது பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க முடியும்.
கூடுதலாக, CNNகள் வாடிக்கையாளர்கள் ஒரு விளம்பரத்தில் கிளிக் செய்யும் வாய்ப்புகள் அல்லது எந்த முக்கிய வார்த்தைகள் ஒரு குறிப்பிட்ட பிரச்சாரத்திற்கான அதிக மாற்று விகிதத்தை ஏற்படுத்தும் என்பது பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும்.
3. பொருள் கண்டறிதல்
ஒரு பொருளை மற்றொன்றிலிருந்து வேறுபடுத்த உதவும் விளிம்புகள், வடிவங்கள் மற்றும் வண்ணங்கள் போன்ற சில வடிவங்களை அங்கீகரிப்பதன் மூலம் டிஜிட்டல் படங்கள் அல்லது வீடியோக்களில் உள்ள குறிப்பிட்ட பொருட்களை அடையாளம் காண ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம் சிஎன்என் மூலம் பொருள் கண்டறிதல் செயல்படுகிறது.
இந்த மாதிரியானது லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது—ஒவ்வொரு புள்ளிக்கும் பாதுகாப்பு உள்ளாடைகள் அல்லது ஹெல்மெட்கள் போன்ற லேபிள் ஒதுக்கப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகள். பயிற்சியின் போது, மாதிரியானது ஒவ்வொரு லேபிளுடன் தொடர்புடைய சில வடிவங்களை எவ்வாறு அங்கீகரிப்பது என்பதைக் கற்றுக்கொள்கிறது மற்றும் அனுமானத்தின் போது புதிய தரவு புள்ளிகளுடன் வழங்கும்போது அவற்றை தொடர்புடைய லேபிள்களுக்கு வரைபடமாக்குகிறது.
4. ஆவணப் பகுப்பாய்வு
CNNகள் ஆவணங்களை பகுப்பாய்வு செய்ய பயன்படுத்தும் போது வழக்கமான விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளை விட பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன. உதாரணமாக, மட்டுப்படுத்தப்பட்ட மனித தலையீடு தேவைப்படுவதால், மற்ற நுட்பங்களை விட அவர்களுக்கு மிகவும் குறைவான முயற்சி தேவைப்படுகிறது.
இரண்டாவதாக, இவை சுய-கற்றல் முறைகள் என்பதால், மனிதர்கள் தவறவிடக்கூடிய போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களை அடையாளம் காணும் திறன் கொண்டவையாக இருப்பதால், காலப்போக்கில் அவை சிறந்து விளங்குகின்றன.
5. பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரம்
பயோமெட்ரிக் அங்கீகார தொழில்நுட்பம் போன்றவை கைரேகை ஸ்கேனர்கள், கணிசமாக வளர்ந்துள்ளன கடந்த தசாப்தத்தில். பல உள்ளன போது செயற்கை நுண்ணறிவு வேலையில் மனிதர்களை மாற்ற முடியாது என்பதற்கான காரணங்கள் இன்னும், CNNகள் போன்ற தொழில்நுட்பங்கள் விஷயங்களை எளிதாக்குவதில் நிச்சயமாக உதவும்.
பயோமெட்ரிக்ஸ் என்று வரும்போது, ஒரு தனிநபரின் முகம் அல்லது கைரேகையில் உள்ள குறிப்பிட்ட அம்சங்களைக் கண்டறிய CNNகள் பயன்படுத்தப்படலாம், இது மனிதர்களால் கைமுறையாகக் கண்டறிவது கடினம் அல்லது சாத்தியமற்றது.
உதாரணமாக, முகத்தை அடையாளம் காணும் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி நீங்கள் ஒருவரை அங்கீகரிக்க விரும்பினால், ஒரு CNN அந்த நபரின் முகத்தின் நூற்றுக்கணக்கான படங்களை ஸ்கேன் செய்து, மனிதர்கள் நிர்வாணக் கண்ணால் பார்க்க முடியாத அளவுக்கு சிறிய துளைகள் அல்லது சுருக்கங்கள் போன்ற சிறிய விவரங்களை அடையாளம் காண முடியும்.
CNNகள் நிறுவனங்களுக்கு அர்த்தமுள்ள தகவலைப் பெற உதவலாம்
டிஜிட்டல் படங்கள் அல்லது வீடியோக்களில் இருந்து அர்த்தமுள்ள தகவல்களைப் பெறுவதற்கு CNNகளின் சக்தியைப் பயன்படுத்தி, பெருகிவரும் நிறுவனங்கள் இப்போது செயல்படுகின்றன. CNNகள் பணியிடப் பாதுகாப்பிற்காக மட்டுமல்லாமல் சில்லறை மற்றும் வாகனத் தொழில்களில் சந்தைப்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
டெவலப்பர்கள் தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்களுக்கு முன்னால் இருக்க கற்றுக்கொள்ள விரும்பும் பல தொழில்நுட்பங்களில் இதுவும் ஒன்றாகும், மேலும் உலகம் தொடர்ந்து உருவாகி வரும்போது மாறிவரும் தேவைகளுக்குத் தயாராகுங்கள்.