主要深度学习技术及其商业应用

[Aklima@444]

自从人工智能引入深度神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）以来，计算机视觉领域经历了显着的发展。尽管卷积神经网络很久以前就被发明了（1968 年），但直到最近，它们的全部潜力仍然被隐藏。强大计算机的发展使得尝试卷积神经网络并实现其真正价值成为可能。

2012 年，Alex Krizhevsky 设计了一个名为 AlexNet 的 CNN，它使用大规模图像数据集 (ImageNet) 进行训练并使用 GPU 运行。结果非常有希望，从那时起，深度神经网络研究就侵入了计算机视觉领域。事实上，每年都会推出许多新的 CNN 架构，深度学习已成为一个流行词。

由于创建高性能 CNN 架构不是一个小问题，而是需要适当的科学知识，因此近年来取得的进展证明了这项技术的重要性。

特别是，使用卷积神经网络显着改善了图像标记、对象检测和图像生成等计算机视觉问题。首先，这种新方法消除了设计以前用于解决这些问题的功能的需要。其次，使用深度神经网络获得的结果优于旧技术。

那么让我们来看看由 CNN 支持的最常见技术。

图像标记
反向图像搜索
图片字幕
物体检测
图像分割/语义分割
图像去噪
图像生成
1. 图片标注 它是什么
图像标记是一种基于 CNN 的技术，允许计算机为图像分配类别。

何时使用它
图像标记可以与非结构化数据集一起使用来实际结构化它们。

它是如何运作的？
我们在第一个卷积层中以批量图像的形式提供输入数据。
卷积层执行互相关来找到对于识别图像所属 阿尔巴尼亚电报电话号码 类别最重要的神经元（特征）。
池化层（子采样）减少了前一个卷积层中产生的神经元数量，以避免记忆和偏差。这使得模型更加稳健，从而在处理未见过的数据时更加准确。
根据 CNN 架构的不同，我们可能需要多次重复前面的两个过程。
最后，我们有一个全连接层。它将每个神经元连接到所有其他神经元以产生预测。
输出就是图像属于数据集中每个类别的概率。
商业用例
希望将海量数据集组织成对他们有意义的类别的企业可以利用这项技术。其应用范围广泛，从识别产品线上的缺陷到通过 MRI 扫描诊断疾病。另一个例子是应用图像标签来改善产品发现。ProcessMaker IDP等内容管理平台利用机器视觉来简化零售企业大量视觉数据的标签。

2. 反向图像搜索 它是什么
反向图像搜索是一种使用 CNN 提取图像表示并将它们相互比较以查找概念上相似的图像的方法。

何时使用它