Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) için Başlangıç ​​Kılavuzu: Adım Adım Açıklama

Derin Öğrenme, bilgisayarla görme, bilişsel hesaplama ve görsel verilerin rafine işlenmesine yönelik çoklu yaklaşımları kolaylaştırdı. Böyle bir örnek, nesne veya görüntü sınıflandırması için CNN veya Evrişimli Sinir Ağlarının kullanılmasıdır. CNN algoritmaları, makinelerin çevrelerindeki dünyayı (piksel biçiminde) insanlar gibi algılamasını sağlayarak görsel tabanlı sınıflandırmada büyük bir avantaj sağlar.

CNN, temelde, makinelerin görsel verilerden katmanlar aracılığıyla çok sayıda parametreyi işlemek, sınıflandırmak veya tanımlamak için yeterince eğitilmesini sağlayan bir tanıma algoritmasıdır. Bu, makinelerin veya yazılımın gerekli nesneleri girdi verilerinden doğru bir şekilde tanımlamasını sağlayarak gelişmiş nesne tanımlama ve görüntü sınıflandırmasını destekler.

CNN tabanlı sistemler, görüntü tabanlı eğitim verilerinden öğrenir ve gelecekteki girdi görüntülerini veya görsel verileri eğitim modeli temelinde sınıflandırabilir. Eğitim için kullanılan veri kümesi bir dizi faydalı görsel ipucu (uzaysal veri) içerdiği sürece, görüntü veya nesne sınıflandırıcısı yüksek doğrulukta olacaktır.

CNN, günümüzde Google Lens'in görüntü sınıflandırma sistemi gibi popüler uygulamalarda veya Teslas gibi otonom araçlarda kullanılan en popüler derin öğrenme yaklaşımlarından biridir. Bu, özellikle nesnelerin algılanmasının yanı sıra CNN yardımıyla mümkün olan güvenilir örüntü tanımadan kaynaklanmaktadır.

Kariyerinizi hızlandırmak için Makine Öğrenimi'ni dünyanın en iyi üniversitelerinden - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Gelişmiş Sertifika Programından çevrimiçi öğrenin .

CNN Uygulamaları

CNN tabanlı sistemlerin kullanımı güvenlik sistemleri, savunma sistemleri, tıbbi teşhis, görüntü analizi, medya sınıflandırma ve diğer tanıma yazılımlarında görülebilir. Örneğin CNN, video tanıma yazılımı veya eylem tanıyıcıları oluşturmak için RNN (Tekrarlayan Sinir Ağı) ile birlikte kullanılabilir.

Bu, videoları sırayla oluşturan karelerde bulunan uzamsal bilgileri analiz ederek sistemlerin gerçek zamanlı olarak nesneleri videolardan tanımlamasına olanak tanıyan daha gelişmiş bir video sınıflandırma uygulamasıdır.

Bu çerçevelerin sırası, aynı zamanda, hem konvolüsyonlardan hem de tekrarlayan katmanlardan oluşan hibrit bir mimarinin kullanılmasına izin vererek, verilerin uzamsal ve zamansal işleme yoluyla modellenmesine yardımcı olan zamansal bilgileri içerir. Tesla arabaları ve Waymo araçları, kameralar tarafından gerçek zamanlı olarak yakalanan veriler yardımıyla yolların ve gelen nesnelerin veya araçların farklı yönlerini tanımak ve sınıflandırmak için CNN'yi kullanır.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili kurslarımızı keşfedin

Sinir ağları, araç sistemlerini hat algılama, çevre segmentasyonu, navigasyon ve otomatik sürüş ile güçlendirir. Bu yetenekler, otonom otomobillerin nesnelerden kaçınma, şerit değiştirme, hızlanma, yavaşlama veya gerekirse fren yaparak tamamen durma gibi sınıflandırma modellerine dayalı karmaşık kararlar vermesini sağlar.

Ancak bunlar, GPS, RADAR, LiDAR gibi donanım ve sensörlerin yanı sıra büyük miktarda eğitim verisi ve yüksek performanslı işleme ortamları gerektiren CNN'nin daha gelişmiş uygulamalarıdır. Bunlar, derin öğrenme modellerinin, sensörlerden gelen verileri gerçek zamanlı olarak işleyen ve ilgili eylemi gerçekleştiren karar verme sistemleri haline gelmesine yardımcı olur.

Kamera görüşü, sensörlerden gelen verileri kullanarak aynı zamanda ortamın 3 boyutlu algılanmasını sağlar (görsel yeniden yapılandırma, derinlik analizi vb.) ve mesafeyi doğru bir şekilde analiz edebilir (lazerler aracılığıyla). Böylece model, araçların veya nesnelerin gelecekteki konumunu tahmin edebilir ve sonunda en iyi hareket tarzına karar verebilir.

CNN modelleri sınıflandırmaya, segmentasyona, yerelleştirmeye dayanır ve ardından tahminler oluşturur. Bu, bu arabaların herhangi bir durumda neredeyse insan beyni gibi tepki vermesini veya bazen insan sürücülerden daha etkili bir şekilde tepki vermesini sağlar.

CNN, özellikle bilgisayar görüşü ve hedef tespiti söz konusu olduğunda, makineler ve insanlar arasındaki boşluğu gerçekten kapatıyor. Ancak, CNN'leri anlamak için önce sinir ağlarını öğrenmeli ve iki boyutlu görsel veriler için CNN algoritmalarını kullanmaya başlamalıyız.

Derin Öğrenmede Sinir Ağı Nedir?

Derin Öğrenme, Makine Öğreniminin en önemli dallarından biridir ve denetimli, denetimsiz veya yarı denetimli bir Makine Öğrenimi metodolojisi olarak uygulanmak üzere YSA'ları veya Yapay Sinir Ağlarını (YSA) kullanır. Bu tür Makine Öğrenimi modelleri, verilerdeki daha üst düzey özellikler üzerinde çalışmak için birden çok işleme katmanına dayanır.

Katmanlar, temel olarak, hesaplama birimleri olarak bir araya yığılmış çoklu düğümler veya bloklardır. Bu katmanlar, insan nöronlarını etkili bir şekilde taklit eder ve insan beyniyle aynı şekilde çalışır. Aşamalı olarak katmanlar oluşturarak bir model, yalnızca önceden işlenmiş verileri içeren ilk girdi katmanından çok daha gelişmiş hale gelebilir.

Sinir ağı algoritmaları, son çıktı katmanına ulaşılana kadar hesaplamaları gelecekteki katmanlara besleyebilecek çıktıları çıkarır. Bu, sonraki her katmandaki tüm düğümlerin önceki katmandaki tek bir düğüme bağlandığı bir ağ oluşturur. Modeller ikiden fazla katman kullandığında, Derin Sinir Ağları (DNN'ler) olarak sınıflandırılır. Bu ağlar bir döngü oluşturmaz ve çoklu algı katmanlarına izin verir, bu nedenle tahminlere ve veri işlemeye de çeşitli boyutlar getirir.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili popüler Makalelerimizi okuyun

Derin Öğrenme için kullanılan bazı yaygın çerçeveler şunlardır:

• TensorFlow
• Keras
• Apache MXNet

Evrişimsel Sinir Ağı nedir?

Evrişimli Sinir Ağları, esas olarak görüntüleri işlemek veya görüntü tanıma için piksel verileri üzerinde çalışmak için kullanılan bir YSA türüdür. CNN'ler, Derin Öğrenme'de makine görüşü ve öneri tabanlı sistemleri kullanan üretken ve açıklayıcı görevler için kullanılır.

CNN, DNN'lere benzer daha verimli bir ANN'dir, ancak yine de İleri Beslemeli Sinir Ağının karmaşıklığını azaltır. Bunun nedeni, CNN'nin genellikle iki katmana, özellik haritası katmanına ve özellik çıkarma katmanına dayanmasıdır. Her düğümün girişi, önceki katmanın yerel alıcı alanından yerel özelliği çıkarır.

Yerel ve diğer özellikler arasındaki konumsal ilişki, çıkarma tamamlandıktan sonra çizilir veya haritalanır. Nihai çözünürlüğü daha doğru hale getirmek için, evrişim katmanlarını, yerel ortalamaları ve özelliklerin ikincil çıkarımını hesaplayan hesaplama katmanları takip eder. CNN'ler çoğunlukla iki katmanla çalışsa da, çok özellikli çıkarma ve değişmezlik bozulmasının dahil edilmesi nedeniyle tahminler son derece doğrudur.

Aynı öznitelik haritası düzlemindeki düğümler, ortak ağırlıklara sahip oldukları için aynı anda öğrenebilirler. Bu, ağdaki karmaşıklıkları azaltır ve çok boyutlu girdi görüntülerinin girişine izin verir. Diğer sinir ağlarından farklı olarak, CNN'ler, işleme gereksinimleri düşük olduğu için görüntülerin daha düşük çözünürlüklü görüntülere dönüştürülmesini gerektirmez.

Bu model, çok katmanlı algılara benzer, ancak CNN'ler verilere fazla uymaya eğilimli değildir, bu nedenle onları daha az karmaşık hale getirir. Bu, parametreleri cezalandırarak veya atlanan bağlantıları kırparak çok katmanlı algılayıcı yaklaşımını düzenleyerek yapılır.

CNN'ler, karmaşıklık düzeylerine göre kalıpları birleştirmek için verilerdeki hiyerarşik kalıbı kullanır. Evrişimli Sinir Ağları, özellikle görüntü ve video için diğer sınıflandırma algoritmalarına kıyasla neredeyse hiç ön işleme gerektirmez. NLP kullanarak, robotik, tıbbi teşhis ve otomasyonda daha gelişmiş uygulamalar için CNN'ler bile kullanılabilir. CNN'ler, denetimsiz makine öğrenimi tekniklerinin çoğuyla harika çalışır ve otomatik öğrenme metodolojileri aracılığıyla model filtrelerini bağımsız olarak optimize etmeye devam eder.

İşte CNN'lerin bazı kullanılabilir mimarileri

• GoogleLeNet
• AlexNet
• LeNet
• ZFNet
• ResNet
• VGGNet

İşte bir CNN uygulaması örneği

Rastgele bir dizi görüntüden kuşları, kedileri, köpekleri, arabaları ve insanları sınıflandırmamız gerektiğini varsayalım. Başlamak için, önce gelecekteki hesaplamalar için bir kıyaslama noktası olarak kullanılabilecek bir eğitim veri seti bulmalıyız. İyi bir eğitim veri setine örnek olarak, kuşların, kedilerin, köpeklerin, arabaların ve insanların 50.000 64×64 piksellik bir veri seti verilebilir.

Bu hedeflerin her biri, ilişkili tamsayı değerlerine sahip sınıf etiketleri olacaktır. Sınıf etiketleri 'kuşlar', 'kediler', 'köpekler', 'arabalar' ve 'insanlar' olacak ve 0, 1, 2, 3 ve 4 değerlerine sahip olacak. CNN modeli bu veri seti ve karşılaştırma ölçütleri kullanılarak eğitildikten sonra. , rastgele girdi verilerinden görsel ipuçlarını tanımlayabilecek ve ardından bunları etiketlerine göre sınıflandırabilecektir. Nihai model, bu nesneleri içeren rastgele bir dizi görüntüden beş farklı nesne türünü (etiket) doğru bir şekilde tanımlayabilir.

İşte bir CNN modeli oluşturmak için gerekli adımlar

• Veri seti yükleniyor.
• Piksel verilerinin hazırlanması.
• Modelin tanımlanması.
• Modelin değerlendirilmesi.
• Sonuçların sunulması.
• Örneklemeyi Tamamlayın.
• Bir temel model geliştirin.
• Modeli geliştirmek için düzenlileştirme tekniklerini uygulayın.
• Artan veriler.
• Modelin tamamlanması ve daha fazla değerlendirme.

CNN Derin Öğrenme, mükemmel kariyer beklentileri ile gelecek vaat eden bir alandır. CNN'de kariyer yapmayı planlıyorsanız, upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme programında Gelişmiş Sertifika Programına göz atabilirsiniz .