प्रौद्योगिकी में प्रगति के साथ, कृत्रिम बुद्धि (एआई) हमारे जीवन का नियमित हिस्सा बन गई है। आभासी सहायकों से स्वायत्त वाहनों तक, एआई का उपयोग उद्योगों और विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जा रहा है।
कंप्यूटर दृष्टि सहित कुछ क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धि का उदय विशेष रूप से प्रभावशाली है। यह मशीनों को वस्तुओं को मनुष्यों के समान देखने की अनुमति देता है, जिससे उन्हें वस्तुओं को पहचानने, विश्लेषण करने और वर्गीकृत करने में मदद मिलती है।
यह एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के माध्यम से संभव है, एक मजबूत एल्गोरिदम जो वीडियो विश्लेषण में सक्षम होने की नई संभावनाओं को खोलता है।
कनवॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन) क्या हैं?
संवेदी तंत्रिका नेटवर्क, या CNNs, गहन सीखने के लिए शक्तिशाली उपकरण हैं। उनका उपयोग कंप्यूटर दृष्टि कार्यों जैसे अत्याधुनिक प्रदर्शन को प्राप्त करने के लिए किया गया है वस्तुओं का पता लगाना और चेहरों को पहचानना.
उनके मूल में, संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (CNN) समायोज्य भार और पूर्वाग्रह वाले न्यूरॉन्स से बने होते हैं। ये न्यूरॉन्स परतों में व्यवस्थित होते हैं जो विशिष्ट कार्य करते हैं।
प्रत्येक परत पिछली परत से जुड़ी होती है, जिसमें इनपुट परत बाहरी दुनिया से जानकारी प्राप्त करती है। प्रत्येक न्यूरॉन का आउटपुट सक्रियण फ़ंक्शन को उसके इनपुट और वज़न के रैखिक संयोजन पर लागू करके निर्धारित किया जाता है।
संक्षेप में, यह एक गहन शिक्षण एल्गोरिथ्म है जो छवियों का आकलन करने और उनमें वस्तुओं की पहचान करने में सक्षम है, जिसमें उनका वर्गीकरण भी शामिल है। दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला मानव मस्तिष्क के समान है, और पिक्सेल जानकारी का विश्लेषण करने से संबंधित कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम है।
संवेदी तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम करते हैं?
एक सफल सीएनएन की कुंजी यह है कि प्रत्येक क्रमिक परत में पहले की तुलना में कम पैरामीटर होते हैं ताकि जब एल्गोरिथ्म अंत तक पहुँचता है, यह अपने पर्यावरण के बारे में अधिक जानने में सक्षम होता है, अगर यह केवल सभी डेटा में ले लिया होता तुरंत।
इसके बजाय, प्रत्येक चरण में डेटा के छोटे हिस्से का उत्तरोत्तर विश्लेषण करके, यह अधिक सटीक हो सकता है इसके वातावरण में पैटर्न की पहचान करें, इसे छवियों से डेटा निकालने या "सीखने" की अनुमति दें वीडियो।
संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क पूरी तरह से जुड़े नेटवर्क जैसे वैकल्पिक तरीकों की तुलना में डेटा का अधिक कुशलता से विश्लेषण करने के लिए कनवल्शन-या छोटे मैट्रिक्स ऑपरेशंस का उपयोग करते हैं। ये दृढ़ संकल्प उन्हें छवियों या ध्वनि तरंगों से जल्दी और सटीक रूप से सार्थक विशेषताओं को निकालने में सक्षम बनाते हैं।
उदाहरण के लिए, अगर आप किसी इमेज में अलग-अलग तरह के जानवरों को पहचानने की कोशिश कर रहे हैं, तो आपके CNN में कई तरह के जानवर होंगे परतें जिनमें से प्रत्येक एक बार में छवि के छोटे हिस्से पर संचालन करती है—उदाहरण के लिए, किनारों या रंग का पता लगाना विविधताएं।
रूपांतरण में छवि मैट्रिक्स के प्रत्येक तत्व को एक अन्य मैट्रिक्स के साथ गुणा करना शामिल है जिसे फ़िल्टर कहा जाता है। यह फ़िल्टर आमतौर पर मूल मैट्रिक्स से बहुत छोटा होता है, और यह छवि के भीतर कुछ विशेषताओं, जैसे किनारों या आकृतियों की पहचान करने में मदद करता है।
अंत में, पूरी तरह से जुड़ी परतें पिछली परतों से निकाली गई सभी विशेषताओं को एक साथ एक एकल वेक्टर में जोड़ती हैं, जिसका उपयोग तब वर्गीकरण उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है।
आउटपुट परत इस वेक्टर को एक इनपुट के रूप में लेती है और इसका उपयोग प्रशिक्षण सत्रों के दौरान पहले देखे गए डेटा से सीखी गई बातों के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए करती है। नतीजतन, सिस्टम में अधिक डेटा फीड किए जाने के साथ-साथ कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क स्मार्ट होते जा रहे हैं।
वे विभिन्न उपयोग करते हैं मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जब ऑब्जेक्ट डिटेक्शन की बात आती है तो कम्प्यूटेशंस को तेज करने और सटीकता में सुधार करने के लिए।
संवेदी तंत्रिका नेटवर्क के 5 सर्वश्रेष्ठ अनुप्रयोग
संवेदी तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है और कई उद्योगों में अक्सर तैनात किया जाता है। यहाँ दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के पाँच लोकप्रिय अनुप्रयोग हैं।
1. चेहरे की पहचान
चेहरे की पहचान तकनीक सीएनएन पर निर्भर करती है क्योंकि मशीनों को समय के साथ चेहरे के आकार में बदलाव का पता लगाने में सक्षम होना चाहिए ताकि लोगों को एक छवि से दूसरी छवि तक सटीक रूप से पहचाना जा सके।
ऐसा करने के लिए, उन्हें विभिन्न कोणों और भावों से युक्त हजारों छवियों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, वे अपने डेटाबेस में संग्रहीत नई छवियों की तुलना कर सकते हैं और यह निर्धारित कर सकते हैं कि वे मेल खाते हैं या नहीं।
शारीरिक संपर्क या मानव संपर्क की आवश्यकता के बिना व्यक्तियों को जल्दी से पहचानने की क्षमता के कारण यह तकनीक तेजी से लोकप्रिय हो गई है। यह इसे सुरक्षा प्रणालियों जैसे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है जहां मनुष्यों के बीच किसी भी संपर्क के बिना लोगों की तीव्र पहचान की आवश्यकता होती है।
2. विज्ञापन देना
विज्ञापन में एआई का उपयोग हाल के वर्षों में तेजी से और सटीक रूप से रुझानों की पहचान करने की क्षमता के कारण काफी बढ़ गया है। दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क की सहायता से, विज्ञापनदाता अपने लक्षित दर्शकों की प्राथमिकताओं को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और तदनुसार अपने विज्ञापन अभियानों को तैयार कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, कपड़ों की कंपनियां सीएनएन का उपयोग विभिन्न शैलियों, रंगों या कपड़ों पर ग्राहकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने के लिए कर सकती हैं सामग्रियां ताकि वे इस बारे में सूचित निर्णय ले सकें कि उनके आगामी विज्ञापन में कौन से आइटम दिखाए जाने चाहिए अभियान।
इसके अतिरिक्त, CNN इस बात की जानकारी प्रदान कर सकता है कि ग्राहकों द्वारा किसी विज्ञापन पर क्लिक करने की सबसे अधिक संभावना कहाँ है या कौन से कीवर्ड किसी विशेष अभियान के लिए उच्चतम रूपांतरण दर प्रदान करेंगे।
3. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
CNN के साथ ऑब्जेक्ट डिटेक्शन डिजिटल छवियों के भीतर विशिष्ट वस्तुओं को पहचानने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करके काम करता है किनारों, आकृतियों और रंगों जैसे कुछ पैटर्न को पहचान कर वीडियो, जो एक वस्तु को अलग करने में मदद करते हैं एक और।
मॉडल को लेबल किए गए डेटासेट-डेटा बिंदुओं का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जहां प्रत्येक बिंदु को एक लेबल सौंपा गया है, जैसे कि सुरक्षा निहित या हेलमेट। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल सीखता है कि प्रत्येक लेबल से जुड़े कुछ पैटर्न को कैसे पहचाना जाए और अनुमान के दौरान नए डेटा बिंदुओं के साथ प्रस्तुत किए जाने पर उन्हें संबंधित लेबल पर मैप किया जाए
4. दस्तावेज़ीकरण विश्लेषण
दस्तावेजों के विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने पर सीएनएन पारंपरिक नियम-आधारित प्रणालियों पर कई फायदे प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, उन्हें अन्य तकनीकों की तुलना में बहुत कम प्रयास की आवश्यकता होती है क्योंकि सीमित मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।
दूसरे, चूँकि ये स्व-शिक्षण प्रणालियाँ हैं, वे समय के साथ और अधिक स्मार्ट होती जाती हैं, क्योंकि वे उन प्रवृत्तियों और प्रतिमानों को पहचानने में सक्षम हैं जिन्हें मनुष्य याद कर सकता है।
5. बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण
बॉयोमीट्रिक प्रमाणीकरण तकनीक, जैसे फ़िंगरप्रिंट स्कैनर, काफी विकसित हो गए हैं पिछले एक दशक में। जबकि कई हैं कृत्रिम बुद्धि काम पर इंसानों की जगह क्यों नहीं ले सकती अभी तक, सीएनएन जैसी प्रौद्योगिकियां निश्चित रूप से चीजों को आसान बनाने में सहायता कर सकती हैं।
जब बायोमेट्रिक्स की बात आती है, तो CNNs का उपयोग किसी व्यक्ति के चेहरे या फ़िंगरप्रिंट में बहुत विशिष्ट विशेषताओं की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो मनुष्यों के लिए मैन्युअल रूप से पता लगाना मुश्किल या असंभव होगा।
उदाहरण के लिए, यदि आप चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग कर किसी को प्रमाणित करना चाहते हैं, तो सीएनएन सैकड़ों छवियों को स्कैन कर सकता है उस व्यक्ति के चेहरे की और छोटे विवरणों की पहचान करें जैसे छिद्र या झुर्रियाँ जो मनुष्यों के लिए नग्न अवस्था में देखने के लिए बहुत छोटी होंगी आँख।
CNNs कंपनियों को सार्थक जानकारी प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं
डिजिटल छवियों या वीडियो से सार्थक जानकारी प्राप्त करने के लिए कंपनियां अब सीएनएन की शक्ति का लाभ उठा रही हैं। CNNs का उपयोग न केवल कार्यस्थल की सुरक्षा के लिए बल्कि खुदरा और ऑटोमोटिव उद्योगों में विपणन के लिए भी किया जा रहा है।
यह कई तकनीकों में से एक है, जो डेवलपर्स तकनीकी प्रगति से आगे रहना सीखना चाहते हैं और बदलती आवश्यकताओं के लिए तैयार रहना चाहते हैं क्योंकि दुनिया का विकास जारी है।