A konvolúciós neurális hálózat (CNN) a képadatokhoz különösen alkalmas neurálishálózat-architektúra. A bemenetet kis szűrőkkel pásztázza végig: az első rétegekben egyszerű jellemzőket, például éleket, a mélyebbekben összetettebb formákat ismer fel. A CNN-ek hosszú éveken át meghatározták a képfelismerést, és például termékfotókon lévő hibák kiszűrésére vagy orvosi képelemzésre használják őket.
Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.
Demó indításaA mélytanulás a gépi tanulás egyik ága, amely sok rétegű mesterséges neurális hálókat használ. Az ilyen hálók nagy adatmennyiségből tanulják meg, mely jellemzők számítanak – a képek éleitől a szövegek jelentésbeli összefüggéseiig. A mélytanulás áll a mai nyelvi modellek, a kép- és beszédfelismerés, valamint a gépi fordítás mögött, és általában jelentős számítási teljesítményt és tanítóadatot igényel.
A számítógépes látás az MI olyan területe, amelyben a számítógépek képeket és videókat értelmeznek. Jellemző feladat a tárgyak felismerése és helyének meghatározása, a képeken lévő szöveg kiolvasása és az alkatrészek méretének mérése. A technológiát például a gyártási minőségellenőrzésben, a vezetéstámogató rendszerekben, a logisztikában és az orvosi képalkotásban használják.
A képfelismerés a számítógépes látás olyan területe, amelyben a szoftver azonosítja, mit ábrázol egy kép – tárgyakat, embereket, szöveget, logókat vagy jeleneteket. Általában nagyszámú címkézett képen tanított neurális hálózatokon alapul. Az alkalmazások a gyártási minőségellenőrzéstől és a termékfotók rendezésétől az orvosi képalkotás támogatásáig terjednek. Embereket ábrázoló képek esetén az adatvédelem és a lehetséges torzítás különös figyelmet igényel.
A mesterséges neurális hálók (ANN-ek) számítási modellek, amelyek sok összekapcsolt egységből („neuronból”) állnak, rétegekbe rendezve, és súlyozott kapcsolatokon keresztül dolgozzák fel a bemeneteket. A tanítás során a súlyokat lépésről lépésre, példák alapján módosítják, általában visszaterjesztéssel (backpropagation). Az ANN-ek a mélytanulás alapját képezik, és a képfelismerés, a beszédfelismerés és a nagy nyelvi modellek mögött állnak. Biológiai ihletésük ellenére sokkal egyszerűbben működnek, mint az emberi agy.
