Конволюционната невронна мрежа (CNN) е архитектура на невронни мрежи, особено подходяща за данни от изображения. Тя обхожда входните данни с малки филтри, като в първите слоеве открива прости признаци като ръбове, а в по-дълбоките – по-сложни форми. Години наред CNN определяха развитието на разпознаването на изображения и се използват например за откриване на дефекти в продуктови снимки или при анализа на медицински изображения.
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоДълбокото обучение е дял от машинното обучение, който използва изкуствени невронни мрежи с много слоеве. Такива мрежи се учат от големи количества данни кои характеристики са важни – от ръбове в изображенията до смислови връзки в текстовете. Дълбокото обучение е в основата на съвременните езикови модели, на разпознаването на образи и реч и на машинния превод и обикновено изисква значителна изчислителна мощност и много обучителни данни.
Компютърното зрение е област на ИИ, в която компютрите интерпретират изображения и видео. Типични задачи са откриване и локализиране на обекти, разчитане на текст в изображения и измерване на детайли. Технологията се използва например при контрола на качеството в производството, в системите за подпомагане на водача, в логистиката и в медицинската образна диагностика.
Разпознаването на изображения е област на компютърното зрение, в която софтуер определя какво показва едно изображение – обекти, хора, текст, лога или сцени. Обикновено се основава на невронни мрежи, обучени върху голям брой етикетирани изображения. Приложенията варират от контрол на качеството в производството и сортиране на продуктови снимки до подпомагане на медицинската образна диагностика. При изображения на хора особено внимание изискват защитата на данните и възможните пристрастия.
Изкуствените невронни мрежи (artificial neural networks, ANN) са изчислителни модели, съставени от много свързани единици („неврони“), разположени на слоеве, които обработват входните данни чрез претеглени връзки. По време на обучението теглата се коригират стъпка по стъпка с помощта на примери, обикновено чрез обратно разпространение на грешката. ANN са основата на дълбокото обучение и задвижват разпознаването на образи, разпознаването на реч и големите езикови модели. Въпреки биологичното вдъхновение те работят много по-просто от човешкия мозък.
