Avec les progrès de la technologie, l'intelligence artificielle (IA) fait désormais partie intégrante de nos vies. Des assistants virtuels aux véhicules autonomes, l'IA est utilisée dans toutes les industries et dans diverses applications.
L'essor de l'intelligence artificielle est particulièrement impressionnant dans certains domaines, dont la vision par ordinateur. Cela permet aux machines de voir les objets de la même manière que les humains, leur permettant de reconnaître, d'analyser et de classer les objets.
Ceci est possible grâce à l'utilisation d'un réseau neuronal convolutif, un algorithme robuste qui ouvre de nouvelles possibilités de ce dont l'analyse vidéo est capable.
Que sont les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ?
Les réseaux de neurones convolutifs, ou CNN, sont de puissants outils d'apprentissage en profondeur. Ils ont été utilisés pour obtenir des performances de pointe dans les tâches de vision par ordinateur telles que
détecter des objets et reconnaître des visages.À la base, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont composés de neurones avec des poids et des biais ajustables. Ces neurones sont organisés en couches qui effectuent des tâches spécifiques.
Chaque couche est connectée à la couche précédente, la couche d'entrée recevant des informations du monde extérieur. La sortie de chaque neurone est déterminée en appliquant une fonction d'activation à une combinaison linéaire de ses entrées et de ses poids.
Il s'agit essentiellement d'un algorithme d'apprentissage en profondeur capable d'évaluer les images et d'identifier les objets qu'elles contiennent, y compris de les classer. L'architecture d'un réseau neuronal convolutif est similaire à celle du cerveau humain et est capable d'exécuter des tâches liées à l'analyse des informations sur les pixels.
Comment fonctionnent les réseaux de neurones convolutifs ?
La clé d'un CNN réussi est que chaque couche successive a moins de paramètres que la précédente, de sorte que lorsque le l'algorithme arrive au bout, il a pu en apprendre plus sur son environnement que s'il avait simplement assimilé toutes les données immediatement.
Au lieu de cela, en analysant progressivement de plus petits blocs de données à chaque étape, il peut être plus précis identifier des modèles dans son environnement, lui permettant "d'apprendre" en extrayant des données des images ou vidéo.
Les réseaux de neurones convolutifs utilisent des convolutions (ou petites opérations matricielles) pour analyser les données plus efficacement que d'autres méthodes telles que les réseaux entièrement connectés. Ces convolutions leur permettent d'extraire rapidement et avec précision des caractéristiques significatives d'images ou d'ondes sonores.
Par exemple, si vous essayez de reconnaître différents types d'animaux dans une image, votre CNN aura plusieurs couches qui effectuent chacune des opérations sur de petites portions de l'image à la fois, par exemple, la détection des bords ou de la couleur variantes.
La convolution consiste à multiplier chaque élément d'une matrice d'image par une autre matrice appelée filtre. Ce filtre est généralement beaucoup plus petit que la matrice d'origine et permet d'identifier certaines caractéristiques de l'image, telles que les contours ou les formes.
Enfin, les couches entièrement connectées combinent toutes les caractéristiques extraites des couches précédentes en un seul vecteur, qui peut ensuite être utilisé à des fins de classification.
La couche de sortie prend ce vecteur comme entrée et l'utilise pour faire des prédictions basées sur ce qu'elle a appris des données précédemment vues lors des sessions de formation. En conséquence, les réseaux de neurones convolutifs continuent de devenir plus intelligents à mesure que davantage de données sont introduites dans le système.
Ils utilisent divers algorithmes d'apprentissage automatique pour accélérer les calculs et améliorer la précision de la détection d'objets.
Les 5 meilleures applications des réseaux de neurones convolutifs
Les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés dans une variété d'applications différentes et sont déployés assez fréquemment dans de nombreuses industries. Voici cinq applications populaires des réseaux de neurones convolutifs.
1. La reconnaissance faciale
La technologie de reconnaissance faciale repose sur les CNN, car les machines doivent être capables de détecter les changements de forme du visage au fil du temps pour identifier avec précision les personnes d'une image à l'autre.
Pour ce faire, ils doivent être formés à l'aide de milliers d'images contenant des visages sous différents angles et expressions. Une fois formés, ils peuvent comparer les nouvelles images avec celles stockées dans leur base de données et déterminer si elles correspondent ou non.
Cette technique est devenue de plus en plus populaire grâce à sa capacité à identifier rapidement les individus sans nécessiter de contact physique ou d'interaction humaine. Cela le rend idéal pour les applications telles que les systèmes de sécurité où une identification rapide des personnes est nécessaire sans aucun contact entre les êtres humains.
2. Publicité
L'utilisation de l'IA dans la publicité a considérablement augmenté ces dernières années en raison de sa capacité à identifier les tendances rapidement et avec précision. Grâce aux réseaux de neurones convolutifs, les annonceurs peuvent mieux comprendre les préférences de leur public cible et adapter leurs campagnes publicitaires en conséquence.
Par exemple, les entreprises de vêtements pourraient utiliser les CNN pour analyser les commentaires des clients sur différents styles, couleurs ou matériel afin qu'ils puissent prendre des décisions éclairées sur les articles qui devraient figurer dans leur prochaine annonce campagnes.
De plus, les CNN peuvent fournir des informations sur les endroits où les clients sont les plus susceptibles de cliquer sur une annonce ou sur les mots clés qui entraîneront le taux de conversion le plus élevé pour une campagne particulière.
3. Détection d'objet
La détection d'objets avec un CNN fonctionne en entraînant un modèle à reconnaître des objets spécifiques dans des images numériques ou vidéos en reconnaissant certains motifs, tels que les bords, les formes et les couleurs, qui aident à distinguer un objet de un autre.
Le modèle est formé à l'aide d'ensembles de données étiquetés, c'est-à-dire de points de données où chaque point a reçu une étiquette, comme des gilets de sécurité ou des casques. Pendant la formation, le modèle apprend à reconnaître certains modèles associés à chaque étiquette et les mappe aux étiquettes correspondantes lorsqu'il est présenté avec de nouveaux points de données lors de l'inférence
4. Analyse documentaire
Les CNN offrent de nombreux avantages par rapport aux systèmes conventionnels basés sur des règles lorsqu'ils sont utilisés pour l'analyse de documents. Par exemple, elles nécessitent beaucoup moins d'efforts que d'autres techniques car une intervention humaine limitée est nécessaire.
Deuxièmement, comme il s'agit de systèmes d'auto-apprentissage, ils continuent de devenir plus intelligents au fil du temps, car ils sont capables de reconnaître les tendances et les modèles que les humains pourraient manquer.
5. Authentification biométrique
La technologie d'authentification biométrique, telle que scanners d'empreintes digitales, a considérablement évolué durant la dernière décennie. Alors qu'il existe plusieurs raisons pour lesquelles l'intelligence artificielle ne peut pas remplacer les humains au travail pour l'instant, des technologies telles que CNN peuvent certainement aider à rendre les choses plus faciles.
En ce qui concerne la biométrie, les CNN peuvent être utilisés pour identifier des caractéristiques très spécifiques du visage ou des empreintes digitales d'un individu qui seraient difficiles ou impossibles à détecter manuellement pour les humains.
Par exemple, si vous souhaitez authentifier quelqu'un à l'aide de la technologie de reconnaissance faciale, un CNN peut parcourir des centaines d'images. du visage de cette personne et identifiez de minuscules détails comme des pores ou des rides qui seraient trop petits pour que les humains puissent les voir nus œil.
Les CNN peuvent aider les entreprises à obtenir des informations significatives
Un nombre croissant d'entreprises exploitent désormais la puissance des réseaux CNN pour obtenir des informations significatives à partir d'images ou de vidéos numériques. Les CNN sont utilisés non seulement pour la sécurité au travail, mais aussi pour le marketing dans les secteurs de la vente au détail et de l'automobile.
Ce n'est qu'une des nombreuses technologies que les développeurs peuvent vouloir apprendre à garder une longueur d'avance sur les avancées technologiques et à se préparer aux exigences changeantes à mesure que le monde continue d'évoluer.
