Quel est le rôle du réseau neuronal convolutif ?
Les principales applications d'un réseau neuronal convolutif (CNN), qui comprend une ou plusieurs couches convolutives, sont le traitement d'images, la classification, la segmentation et d'autres données autocorrélées.
Un réseau de neurones convolutifs (CNN) est une forme de réseau de neurones artificiels spécialement conçu pour traiter les pixels d'entrée et est utilisé dans la reconnaissance et le traitement des images. Les CNN sont des systèmes d'intelligence artificielle (IA) efficaces pour le traitement d'images qui utilisent l'apprentissage profond pour effectuer des tâches génératives et descriptives. Ils utilisent fréquemment la vision artificielle, qui comprend la reconnaissance d'images et de vidéos, les systèmes de recommandation et le traitement du langage naturel (NLP).
Ces réseaux s'inspirent de processus biologiques, puisque l'homme utilise ses yeux pour reconnaître des objets dès sa naissance. Les ordinateurs, eux, n'ont pas cette faculté : ils perçoivent les images comme des nombres. Afin de faciliter la reconnaissance et la catégorisation des images, les CNN fournissent aux ordinateurs des yeux "humains" en leur accordant computer vision et en leur permettant d'absorber tous les pixels et les nombres qu'ils observent. La création d'une carte de caractéristiques par l'application de fonctions d'activation aide l'ordinateur à comprendre ce qu'il voit. La carte des caractéristiques est transmise d'une couche à l'autre afin que l'ordinateur puisse recueillir des données supplémentaires jusqu'à ce qu'il soit en mesure de voir la scène dans son intégralité. La convolution est une procédure mathématique qui donne naissance aux réseaux neuronaux convolutifs. Les CNN remplacent la multiplication matricielle par cette forme spécifique d'opération linéaire dans au moins une seule couche, par opposition à la multiplication matricielle. Les CNN se distinguent ainsi des autres réseaux neuronaux d'apprentissage profond.
Les CNN sont utilisés pour lire l'écriture manuscrite, reconnaître les mots écrits, les comparer à un ensemble de données d'écriture manuscrite, et plus encore. Ils peuvent catégoriser des documents pour les musées ou interpréter des documents manuscrits, ce qui est vital pour les banques et les finances.
Les CNN sont utilisés par les ordinateurs pour détecter et identifier les personnes en fonction de leur visage. Ils reconnaissent les visages dans l'image, développent l'aptitude à se concentrer sur le visage en dépit de l'éclairage ou des positions, reconnaissent les traits distinctifs et comparent les informations qu'ils recueillent avec un nom.
Les CNN ont été utilisés pour identifier des objets sur une variété de photos en les catégorisant sur la base des formes et des motifs qu'ils présentent. Les CNN ont développé des modèles capables de reconnaître une grande variété d'objets, des plus banals comme la nourriture, les personnages célèbres ou les animaux, aux plus étranges comme les billets de banque et les armes à feu. Des techniques telles que la segmentation sémantique ou d'instance sont utilisées pour la détection d'objets. Pour une utilisation dans les drones ou les voitures à conduite autonome, les CNN ont été utilisés pour localiser et identifier des objets sur des photos, ainsi que pour créer différentes vues de ces objets.
Les CNN sont utilisés pour la traduction automatique entre des paires de langues, comme l'anglais et le français, dans le contexte de l'apprentissage profond. L'utilisation de la traduction mot à mot ou de l'assistance humaine multilingue a été remplacée par l'utilisation très précise des CNN pour traduire entre des paires de langues comme le chinois et l'anglais.
L'avantage fondamental de CNN par rapport à ses prédécesseurs est qu'il utilise l'apprentissage automatique pour identifier les éléments clés sans intervention humaine. En utilisant de nombreuses images de chats et de chiens comme exemple, il peut déterminer les caractéristiques spécifiques de chaque classe par lui-même. En outre, le CNN est efficace sur le plan informatique. Il effectue le partage des paramètres, la convolution spécifique et les procédures de mise en commun. Cela rend les modèles CNN universellement attrayants et leur permet de fonctionner sur n'importe quel appareil.
Avec des données qui ont une connexion spatiale, les CNNs sont performants. Par conséquent, les CNN sont l'approche privilégiée pour tout problème de prédiction nécessitant des données d'image en entrée.
L'utilisation des CNN est avantageuse car ils peuvent créer une représentation interne d'une image bidimensionnelle. Cela permet au modèle de détecter l'emplacement et la taille dans différentes structures de données, ce qui est crucial lorsqu'on travaille avec des photos.
De nombreuses utilisations pratiques des réseaux CNN ont été signalées, comme l'identification biométrique et la détection du cancer. Les réseaux CNN peuvent également être utilisés pour le sous-titrage d'images ou la réponse à des questions visuelles, où ils prennent une image en entrée et fournissent des réponses en langage naturel à son sujet. Les réseaux CNN ont même réussi à résumer des textes en fonction de leur contenu en localisant les sections pertinentes. Si vous souhaitez en savoir plus sur les CNN, vous pouvez utiliser de nombreux projets basés sur les CNN sur GitHub pour créer des modèles CNN pour vos propres projets. Ou n'hésitez pas à nous contacter.
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