Home-theater-designers
Dengan kemajuan teknologi, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi bagian rutin dari kehidupan kita. Dari asisten virtual hingga kendaraan otonom, AI digunakan di berbagai industri dan di berbagai aplikasi.
Munculnya kecerdasan buatan sangat mengesankan di bidang tertentu, termasuk visi komputer. Hal ini memungkinkan mesin untuk melihat objek mirip dengan manusia, memungkinkan mereka untuk mengenali, menganalisis, dan mengklasifikasikan objek.
Ini dimungkinkan melalui penggunaan jaringan saraf convolutional, algoritme kuat yang membuka kemungkinan baru dari kemampuan analisis video.
Apa itu Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN)?
Jaringan saraf convolutional, atau CNN, adalah alat yang ampuh untuk pembelajaran mendalam. Mereka telah digunakan untuk mencapai kinerja canggih dalam tugas-tugas visi komputer seperti mendeteksi objek dan mengenali wajah .
Pada intinya, jaringan saraf convolutional (CNN) terdiri dari neuron dengan bobot dan bias yang dapat disesuaikan. Neuron-neuron ini disusun menjadi lapisan-lapisan yang melakukan tugas-tugas tertentu.
Setiap lapisan terhubung ke lapisan sebelumnya, dengan lapisan masukan menerima informasi dari dunia luar. Output dari setiap neuron ditentukan dengan menerapkan fungsi aktivasi ke kombinasi linear dari input dan bobotnya.
windows stop code info konfigurasi sistem yang buruk
Intinya, ini adalah algoritme pembelajaran mendalam yang mampu menilai gambar dan mengidentifikasi objek di dalamnya, termasuk mengklasifikasikannya. Arsitektur jaringan saraf convolutional mirip dengan otak manusia, dan mampu menjalankan tugas yang berhubungan dengan menganalisis informasi piksel.
Bagaimana Cara Kerja Jaringan Syaraf Konvolusional?
Kunci keberhasilan CNN adalah bahwa setiap lapisan berturut-turut memiliki parameter yang lebih sedikit daripada yang sebelumnya sehingga ketika algoritme mencapai akhir, ia dapat mempelajari lebih lanjut tentang lingkungannya daripada jika hanya mengambil semua data sekaligus. .
Alih-alih, dengan menganalisis potongan data yang lebih kecil secara progresif di setiap langkah, ia dapat mengidentifikasi pola di lingkungannya dengan lebih akurat, memungkinkannya untuk 'belajar' dengan mengekstraksi data dari gambar atau video.
Jaringan saraf convolutional menggunakan konvolusi—atau operasi matriks kecil—untuk menganalisis data secara lebih efisien daripada metode alternatif seperti jaringan yang terhubung sepenuhnya. Konvolusi ini memungkinkan mereka untuk mengekstraksi fitur yang bermakna dari gambar atau gelombang suara dengan cepat dan akurat.
Misalnya, jika Anda mencoba mengenali berbagai jenis hewan dalam sebuah gambar, CNN Anda akan memiliki banyak lapisan yang masing-masing melakukan operasi pada sebagian kecil gambar sekaligus—misalnya, mendeteksi tepi atau variasi warna.
Konvolusi melibatkan mengalikan setiap elemen matriks gambar dengan matriks lain yang disebut filter. Filter ini biasanya jauh lebih kecil daripada matriks aslinya, dan membantu mengidentifikasi fitur tertentu di dalam gambar, seperti tepi atau bentuk.
Terakhir, lapisan yang terhubung sepenuhnya menggabungkan semua fitur yang diekstraksi dari lapisan sebelumnya menjadi satu vektor tunggal, yang kemudian dapat digunakan untuk tujuan klasifikasi.
dilarang Anda tidak memiliki izin untuk mengakses
Lapisan keluaran mengambil vektor ini sebagai masukan dan menggunakannya untuk membuat prediksi berdasarkan apa yang telah dipelajari dari data yang dilihat sebelumnya selama sesi pelatihan. Akibatnya, jaringan saraf convolutional terus menjadi lebih pintar karena lebih banyak data dimasukkan ke dalam sistem.
Mereka menggunakan berbagai algoritma pembelajaran mesin untuk mempercepat komputasi dan meningkatkan akurasi dalam hal deteksi objek.
5 Aplikasi Terbaik Jaringan Syaraf Konvolusional
Jaringan saraf convolutional digunakan dalam berbagai aplikasi yang berbeda dan cukup sering digunakan di banyak industri. Berikut adalah lima aplikasi populer dari jaringan saraf convolutional.
1. Pengenalan Wajah
Teknologi pengenalan wajah bergantung pada CNN karena mesin harus dapat mendeteksi perubahan bentuk wajah dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi orang secara akurat dari satu gambar ke gambar berikutnya.
Untuk melakukan ini, mereka harus dilatih menggunakan ribuan gambar yang berisi wajah dari berbagai sudut dan ekspresi. Setelah dilatih, mereka dapat membandingkan gambar baru dengan yang tersimpan di database mereka dan menentukan apakah cocok atau tidak.
Teknik ini menjadi semakin populer berkat kemampuannya untuk mengidentifikasi individu dengan cepat tanpa memerlukan kontak fisik atau interaksi manusia. Ini membuatnya ideal untuk aplikasi seperti sistem keamanan di mana identifikasi cepat orang diperlukan tanpa ada kontak antara manusia.
2. Iklan
Penggunaan AI dalam periklanan telah berkembang secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir karena kemampuannya untuk mengidentifikasi tren dengan cepat dan akurat. Dengan bantuan jaringan saraf convolutional, pengiklan dapat lebih memahami preferensi audiens target mereka dan menyesuaikan kampanye iklan mereka.
Misalnya, perusahaan pakaian dapat menggunakan CNN untuk menganalisis umpan balik pelanggan tentang gaya, warna, atau bahan yang berbeda sehingga mereka dapat membuat keputusan yang tepat tentang item apa yang harus ditampilkan dalam kampanye iklan mereka yang akan datang.
Selain itu, CNN dapat memberikan wawasan tentang di mana pelanggan cenderung mengklik iklan atau kata kunci mana yang akan menghasilkan rasio konversi tertinggi untuk kampanye tertentu.
3. Deteksi Objek
Deteksi objek dengan CNN bekerja dengan melatih model untuk mengenali objek tertentu dalam gambar atau video digital dengan mengenali pola tertentu, seperti tepi, bentuk, dan warna, yang membantu membedakan satu objek dari objek lainnya.
Model ini dilatih menggunakan kumpulan data berlabel—titik data yang setiap titiknya diberi label, seperti rompi keselamatan atau helm. Selama pelatihan, model mempelajari cara mengenali pola tertentu yang terkait dengan setiap label dan memetakannya ke label yang sesuai saat disajikan dengan titik data baru selama inferensi
4. Analisis Dokumentasi
CNN menawarkan banyak keuntungan dibandingkan sistem berbasis aturan konvensional saat digunakan untuk menganalisis dokumen. Misalnya, mereka membutuhkan lebih sedikit usaha daripada teknik lain karena intervensi manusia yang terbatas diperlukan.
cara membuat salinan google doc
Kedua, karena ini adalah sistem belajar mandiri, mereka terus menjadi lebih pintar dari waktu ke waktu, karena mampu mengenali tren dan pola yang mungkin terlewatkan oleh manusia.
5. Otentikasi Biometrik
Teknologi otentikasi biometrik, seperti pemindai sidik jari, telah berkembang pesat selama dekade terakhir. Sementara ada beberapa alasan mengapa kecerdasan buatan tidak bisa menggantikan manusia di tempat kerja dulu, teknologi seperti CNN pasti dapat membantu mempermudah segalanya.
Dalam hal biometrik, CNN dapat digunakan untuk mengidentifikasi fitur yang sangat spesifik di wajah atau sidik jari seseorang yang akan sulit atau tidak mungkin dideteksi oleh manusia secara manual.
Misalnya, jika Anda ingin mengautentikasi seseorang menggunakan teknologi pengenalan wajah, CNN dapat memindai ratusan gambar wajah orang tersebut dan mengidentifikasi detail kecil seperti pori-pori atau kerutan yang terlalu kecil untuk dilihat manusia dengan mata telanjang.
CNN Dapat Membantu Perusahaan Memperoleh Informasi yang Bermakna
Semakin banyak perusahaan sekarang memanfaatkan kekuatan CNN untuk mendapatkan informasi yang berarti dari gambar atau video digital. CNN digunakan tidak hanya untuk keselamatan di tempat kerja tetapi juga untuk pemasaran di industri ritel dan otomotif.
Ini hanyalah salah satu dari banyak teknologi yang mungkin ingin dipelajari oleh pengembang untuk tetap berada di depan kemajuan teknologi dan bersiap untuk persyaratan yang berubah saat dunia terus berkembang.