O que é uma rede neural convolucional (CNN) e como ela funciona?

Com os avanços da tecnologia, a inteligência artificial (IA) tornou-se uma parte regular de nossas vidas. De assistentes virtuais a veículos autônomos, a IA está sendo usada em vários setores e em várias aplicações.

A ascensão da inteligência artificial é particularmente impressionante em certos campos, incluindo a visão computacional. Isso permite que as máquinas visualizem objetos de maneira semelhante aos humanos, permitindo que eles reconheçam, analisem e classifiquem objetos.

Isso é possível através do uso de uma rede neural convolucional, um algoritmo robusto que abre novas possibilidades do que a análise de vídeo é capaz.

O que são redes neurais convolucionais (CNN)?

Redes neurais convolucionais, ou CNNs, são ferramentas poderosas para aprendizado profundo. Eles têm sido usados ​​para obter desempenho de ponta em tarefas de visão computacional, como detecção de objetos e reconhecimento de rostos.

Em seu núcleo, as redes neurais convolucionais (CNNs) são compostas de neurônios com pesos e vieses ajustáveis. Esses neurônios são organizados em camadas que executam tarefas específicas.

Cada camada está conectada à camada anterior, com a camada de entrada recebendo informações do mundo externo. A saída de cada neurônio é determinada pela aplicação de uma função de ativação a uma combinação linear de suas entradas e pesos.

Em essência, é um algoritmo de aprendizado profundo capaz de avaliar imagens e identificar objetos nelas, incluindo classificá-los. A arquitetura de uma rede neural convolucional é semelhante ao cérebro humano e é capaz de executar tarefas relacionadas à análise de informações de pixel.

Como funcionam as redes neurais convolucionais?

A chave para uma CNN bem-sucedida é que cada camada sucessiva tem menos parâmetros do que a anterior, de modo que, quando o algoritmo chega ao fim, ele é capaz de aprender mais sobre seu ambiente do que se tivesse simplesmente obtido todos os dados de uma só vez. .

Em vez disso, ao analisar progressivamente pedaços menores de dados em cada etapa, ele pode identificar com mais precisão os padrões em seu ambiente, permitindo-lhe “aprender” extraindo dados das imagens ou do vídeo.

As redes neurais convolucionais usam convoluções – ou pequenas operações de matriz – para analisar dados com mais eficiência do que métodos alternativos, como redes totalmente conectadas. Essas convoluções permitem extrair características significativas de imagens ou ondas sonoras com rapidez e precisão.

Por exemplo, se você estiver tentando reconhecer diferentes tipos de animais em uma imagem, sua CNN terá várias camadas, cada uma realizando operações em pequenas porções da imagem de uma só vez — por exemplo, detectando bordas ou variações de cores.

A convolução envolve a multiplicação de cada elemento de uma matriz de imagem por outra matriz chamada filtro. Esse filtro geralmente é muito menor que a matriz original e ajuda a identificar certos recursos na imagem, como bordas ou formas.

Por fim, as camadas totalmente conectadas combinam todos os recursos extraídos das camadas anteriores em um único vetor, que pode ser usado para fins de classificação.

A camada de saída toma esse vetor como uma entrada e o usa para fazer previsões com base no que aprendeu com os dados vistos anteriormente durante as sessões de treinamento. Como resultado, as redes neurais convolucionais continuam a ficar mais inteligentes à medida que mais dados são alimentados no sistema.

Eles utilizam vários algoritmos de aprendizado de máquina para acelerar os cálculos e melhorar a precisão quando se trata de detecção de objetos.

As 5 melhores aplicações de redes neurais convolucionais

As redes neurais convolucionais são usadas em uma variedade de aplicações diferentes e são implantadas com bastante frequência em muitos setores. Aqui estão cinco aplicações populares de redes neurais convolucionais.

1. Reconhecimento facial

A tecnologia de reconhecimento facial depende de CNNs porque as máquinas precisam ser capazes de detectar mudanças no formato do rosto ao longo do tempo para identificar com precisão as pessoas de uma imagem para outra.

Para fazer isso, eles devem ser treinados usando milhares de imagens contendo rostos de vários ângulos e expressões. Depois de treinados, eles podem comparar novas imagens com as armazenadas em seu banco de dados e determinar se elas correspondem ou não.

Essa técnica tem se tornado cada vez mais popular graças à sua capacidade de identificar indivíduos rapidamente sem a necessidade de contato físico ou interação humana. Isso o torna ideal para aplicações como sistemas de segurança, onde a identificação rápida de pessoas é necessária sem qualquer contato entre seres humanos.

2. Publicidade

O uso da IA ​​na publicidade cresceu significativamente nos últimos anos devido à sua capacidade de identificar tendências com rapidez e precisão. Com a ajuda de redes neurais convolucionais, os anunciantes podem entender melhor as preferências de seu público-alvo e adaptar suas campanhas publicitárias de acordo.

Por exemplo, as empresas de vestuário podem usar CNNs para analisar o feedback dos clientes sobre diferentes estilos, cores ou materiais, para que possam tomar decisões informadas sobre quais itens devem ser apresentados em suas próximas campanhas publicitárias.

Além disso, as CNNs podem fornecer informações sobre onde os clientes têm maior probabilidade de clicar em um anúncio ou quais palavras-chave resultarão na maior taxa de conversão para uma determinada campanha.

3. Detecção de objetos

A detecção de objetos com uma CNN funciona treinando um modelo para reconhecer objetos específicos em imagens ou vídeos digitais, reconhecendo certos padrões, como bordas, formas e cores, que ajudam a distinguir um objeto do outro.

O modelo é treinado usando conjuntos de dados rotulados – pontos de dados em que cada ponto recebeu um rótulo, como coletes de segurança ou capacetes. Durante o treinamento, o modelo aprende a reconhecer certos padrões associados a cada rótulo e os mapeia para os rótulos correspondentes quando apresentados a novos pontos de dados durante a inferência

4. Análise de Documentação

As CNNs oferecem inúmeras vantagens sobre os sistemas convencionais baseados em regras quando usadas para analisar documentos. Por exemplo, eles exigem muito menos esforço do que outras técnicas, pois é necessária uma intervenção humana limitada.

Em segundo lugar, como são sistemas de autoaprendizagem, eles continuam a ficar mais inteligentes com o tempo, pois são capazes de reconhecer tendências e padrões que os humanos podem perder.

5. Autenticação biométrica

A tecnologia de autenticação biométrica, como leitores de impressão digital, evoluiu consideravelmente na última década. Embora existam várias razões pelas quais a inteligência artificial ainda não pode substituir os humanos no trabalho, tecnologias como as CNNs podem definitivamente ajudar a tornar as coisas mais fáceis.

Quando se trata de biometria, as CNNs podem ser usadas para identificar recursos muito específicos no rosto ou na impressão digital de um indivíduo que seriam difíceis ou impossíveis de serem detectados manualmente por humanos.

Por exemplo, se você quiser autenticar alguém usando a tecnologia de reconhecimento facial, uma CNN pode escanear centenas de imagens do rosto dessa pessoa e identificar pequenos detalhes como poros ou rugas que seriam muito pequenos para os humanos verem a olho nu.

As CNNs podem ajudar as empresas a obter informações significativas

Um número crescente de empresas está aproveitando o poder das CNNs para obter informações significativas de imagens ou vídeos digitais. As CNNs estão sendo usadas não apenas para segurança no local de trabalho, mas também para marketing nas indústrias de varejo e automotiva.

É apenas uma das muitas tecnologias que os desenvolvedores podem querer aprender para ficar à frente dos avanços tecnológicos e se preparar para os requisitos em constante mudança à medida que o mundo continua a evoluir.