Mạng thần kinh tích chập (CNN) là gì và nó hoạt động như thế nào?

Với những tiến bộ của công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Từ trợ lý ảo đến xe tự hành, AI đang được sử dụng trong các ngành công nghiệp và trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo đặc biệt ấn tượng trong một số lĩnh vực nhất định, bao gồm cả thị giác máy tính. Điều này cho phép máy móc xem các đối tượng tương tự như con người, cho phép chúng nhận dạng, phân tích và phân loại các đối tượng.

Điều này có thể thực hiện được thông qua việc sử dụng mạng thần kinh tích chập, một thuật toán mạnh mẽ mở ra những khả năng mới về khả năng phân tích video.

Mạng thần kinh tích chập (CNN) là gì?

Mạng thần kinh tích chập, hay CNN, là những công cụ mạnh mẽ để học sâu. Chúng đã được sử dụng để đạt được hiệu suất cao nhất trong các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.

Về cốt lõi, các mạng nơ-ron tích chập (CNN) bao gồm các nơ-ron có trọng số và độ lệch có thể điều chỉnh được. Những tế bào thần kinh này được tổ chức thành các lớp thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.

Mỗi lớp được kết nối với lớp trước đó, với lớp đầu vào nhận thông tin từ thế giới bên ngoài. Đầu ra của mỗi nơ-ron được xác định bằng cách áp dụng hàm kích hoạt cho sự kết hợp tuyến tính của đầu vào và trọng số của nó.

Về bản chất, đó là một thuật toán học sâu có khả năng đánh giá hình ảnh và xác định các đối tượng trong đó, bao gồm cả việc phân loại chúng. Kiến trúc của mạng thần kinh tích chập tương tự như bộ não con người và có khả năng thực hiện các tác vụ liên quan đến phân tích thông tin pixel.

Làm thế nào để mạng lưới thần kinh chuyển đổi hoạt động?

Chìa khóa của một CNN thành công là mỗi lớp kế tiếp có ít tham số hơn lớp trước nó để khi thuật toán kết thúc, nó có thể tìm hiểu thêm về môi trường của nó so với việc nó chỉ đơn giản lấy tất cả dữ liệu cùng một lúc .

Thay vào đó, bằng cách phân tích dần các khối dữ liệu nhỏ hơn ở mỗi bước, nó có thể xác định chính xác hơn các mẫu trong môi trường của nó, cho phép nó “học” bằng cách trích xuất dữ liệu từ hình ảnh hoặc video.

Mạng thần kinh tích chập sử dụng phép tích chập—hoặc phép toán ma trận nhỏ—để phân tích dữ liệu hiệu quả hơn các phương pháp thay thế như mạng được kết nối đầy đủ. Những kết hợp này cho phép họ trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa từ hình ảnh hoặc sóng âm thanh một cách nhanh chóng và chính xác.

Ví dụ: nếu bạn đang cố gắng nhận dạng các loại động vật khác nhau trong một hình ảnh, thì CNN của bạn sẽ có nhiều lớp mà mỗi lớp thực hiện các thao tác trên các phần nhỏ của hình ảnh cùng một lúc—ví dụ: phát hiện các cạnh hoặc các biến thể màu.

Tích chập liên quan đến việc nhân mỗi phần tử của một ma trận hình ảnh với một ma trận khác được gọi là bộ lọc. Bộ lọc này thường nhỏ hơn nhiều so với ma trận ban đầu và nó giúp xác định các tính năng nhất định trong ảnh, chẳng hạn như các cạnh hoặc hình dạng.

Cuối cùng, các lớp được kết nối đầy đủ kết hợp tất cả các tính năng được trích xuất từ ​​​​các lớp trước đó lại với nhau thành một vectơ duy nhất, sau đó có thể được sử dụng cho mục đích phân loại.

Lớp đầu ra lấy vectơ này làm đầu vào và sử dụng nó để đưa ra dự đoán dựa trên những gì nó đã học được từ dữ liệu đã xem trước đó trong các buổi đào tạo. Do đó, các mạng thần kinh tích chập tiếp tục trở nên thông minh hơn khi có nhiều dữ liệu hơn được đưa vào hệ thống.

Họ sử dụng các thuật toán máy học khác nhau để tăng tốc độ tính toán và cải thiện độ chính xác khi phát hiện đối tượng.

5 ứng dụng tốt nhất của mạng thần kinh tích chập

Mạng thần kinh tích chập được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau và được triển khai khá thường xuyên trong nhiều ngành công nghiệp. Dưới đây là năm ứng dụng phổ biến của mạng thần kinh tích chập.

1. Nhận dạng khuôn mặt

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa vào CNN vì máy móc cần có khả năng phát hiện những thay đổi về hình dạng khuôn mặt theo thời gian để nhận dạng chính xác mọi người từ hình ảnh này sang hình ảnh tiếp theo.

Để làm được điều này, họ phải được đào tạo bằng cách sử dụng hàng nghìn hình ảnh chứa khuôn mặt từ nhiều góc độ và biểu cảm khác nhau. Sau khi được đào tạo, họ có thể so sánh các hình ảnh mới với những hình ảnh được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của họ và xác định xem chúng có khớp hay không.

Kỹ thuật này ngày càng trở nên phổ biến nhờ khả năng xác định nhanh chóng các cá nhân mà không cần tiếp xúc vật lý hoặc tương tác với con người. Điều này làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng như hệ thống an ninh, nơi cần nhận dạng nhanh mọi người mà không có bất kỳ liên hệ nào giữa con người với nhau.

2. Quảng cáo

Việc sử dụng AI trong quảng cáo đã tăng lên đáng kể trong những năm gần đây nhờ khả năng xác định xu hướng nhanh chóng và chính xác. Với sự trợ giúp của mạng thần kinh tích chập, các nhà quảng cáo có thể hiểu rõ hơn sở thích của đối tượng mục tiêu và điều chỉnh các chiến dịch quảng cáo của họ cho phù hợp.

Ví dụ: các công ty quần áo có thể sử dụng CNN để phân tích phản hồi của khách hàng về các kiểu dáng, màu sắc hoặc chất liệu khác nhau để họ có thể đưa ra quyết định sáng suốt về những mặt hàng nào sẽ được giới thiệu trong các chiến dịch quảng cáo sắp tới của họ.

Ngoài ra, CNN có thể cung cấp thông tin chi tiết về nơi khách hàng có nhiều khả năng nhấp vào quảng cáo nhất hoặc từ khóa nào sẽ mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao nhất cho một chiến dịch cụ thể.

3. Phát hiện đối tượng

Tính năng phát hiện đối tượng bằng CNN hoạt động bằng cách đào tạo một mô hình để nhận dạng các đối tượng cụ thể trong hình ảnh hoặc video kỹ thuật số bằng cách nhận dạng các mẫu nhất định, chẳng hạn như cạnh, hình dạng và màu sắc, giúp phân biệt đối tượng này với đối tượng khác.

Mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng bộ dữ liệu được gắn nhãn—các điểm dữ liệu trong đó mỗi điểm đã được gán một nhãn, chẳng hạn như áo bảo hộ hoặc mũ bảo hiểm. Trong quá trình đào tạo, mô hình học cách nhận dạng các mẫu nhất định được liên kết với từng nhãn và ánh xạ chúng tới các nhãn tương ứng khi được trình bày với các điểm dữ liệu mới trong quá trình suy luận

4. Phân tích tài liệu

CNN mang lại nhiều lợi thế so với các hệ thống dựa trên quy tắc thông thường khi được sử dụng để phân tích tài liệu. Ví dụ, chúng đòi hỏi ít nỗ lực hơn nhiều so với các kỹ thuật khác vì cần có sự can thiệp hạn chế của con người.

Thứ hai, vì đây là những hệ thống tự học nên chúng tiếp tục trở nên thông minh hơn theo thời gian, vì chúng có khả năng nhận ra các xu hướng và mô hình mà con người có thể bỏ lỡ.

5. Xác thực sinh trắc học

Công nghệ xác thực sinh trắc học, chẳng hạn như máy quét dấu vân tay, đã phát triển đáng kể trong thập kỷ qua. Mặc dù có một số lý do khiến trí tuệ nhân tạo chưa thể thay thế con người tại nơi làm việc, nhưng các công nghệ như CNN chắc chắn có thể giúp mọi việc trở nên dễ dàng hơn.

Khi nói đến sinh trắc học, CNN có thể được sử dụng để xác định các đặc điểm rất cụ thể trên khuôn mặt hoặc dấu vân tay của một cá nhân mà con người khó hoặc không thể phát hiện theo cách thủ công.

Ví dụ: nếu bạn muốn xác thực ai đó bằng công nghệ nhận dạng khuôn mặt, CNN có thể quét qua hàng trăm hình ảnh khuôn mặt của người đó và xác định các chi tiết nhỏ như lỗ chân lông hoặc nếp nhăn quá nhỏ để con người có thể nhìn thấy bằng mắt thường.

CNN có thể giúp các công ty có được thông tin có ý nghĩa

Ngày càng có nhiều công ty tận dụng sức mạnh của CNN để lấy thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh hoặc video kỹ thuật số. CNN đang được sử dụng không chỉ vì an toàn tại nơi làm việc mà còn để tiếp thị trong ngành bán lẻ và ô tô.

Đây chỉ là một trong nhiều công nghệ mà các nhà phát triển có thể muốn học cách đi trước những tiến bộ công nghệ và chuẩn bị cho những yêu cầu thay đổi khi thế giới tiếp tục phát triển.