تکنولوژی هوش مصنوعی Deep Learning چه مزایایی دارد؟

پیش از این به معرفی تکنولوژی هوش مصنوعی هایک ویژن پرداختیم. هایک ویژن برای طراحی و ساخت فناوری Deep Learning، از عملکرد سیستم عصبی مغز انسان الگو گرفته است.

این سیستم از قابلیت های جالب توجهی برخوردار است که از جمله می توان به شناسایی مطالب کم اهمیت، حذف اطلاعات اضافی یا تکراری و همچنین بازیابی یا ایجاد آیتم های جدید در صورت لزوم اشاره نمود.

تکنولوژی هوش مصنوعی Deep Learning چه مزایایی دارد؟

تکنولوژی Deep learning راهکارهای بسیار مفید و کاربردی را ارائه می کند. از جمله: تبدیل الگوریتم های سطحی به عمیق، حرکت از الگوریتم های مشخص مصنوعی به سوی شناخت ویژگی ها و کاربردهای محصولات مبتنی بر Deep learning.

در ادامه با ما همراه باشید تا به معرفی و توضیح برخی از این راهکارها بپردازیم:

تبدیل الگوریتم های سطحی به عمیق:

الگوریتم های ابتدایی غالبا ساختاری دو یا سه لایه داشتند. اما در Deep Learning ساختارهای الگوریتمی، شامل صدها لایه متعدد است.

این نوع ساختار، به سیستم این قابلیت را می دهد که به راحتی حجم بالایی از اطلاعات را دسته بندی کرده و پردازش نماید.

در این نوع ساختار الگوریتمی هر لایه دارای شاخص ویژه خود است و حجم پردازشی متفاوتی دارد. بنابراین هرچه شاخص یک لایه بالاتر باشد، مولفه های تعریف شده برای آن، اختصاصی تر خواهند بود.

به عنوان مثال در فرآیند یادگیری، یک پیام خارجی پس از دریافت، از لایه های مختلف عبور می کند و پردازش می شود. سپس به شکل مفهوم و درک عمیقی از سوژه، به کاربر انسانی نمایش داده می شود.

حرک از الگوریتم های مشخص مصنوعی:

تمامی عملکردها و فعالیت های موجود در سیستم هوش مصنوعی دیپ لرنینگ، توسط کامپیوترها انجام می شوند و انسان هیچ گونه دخالتی در آن ها نخواهد داشت.

به این ترتیب می تواند حجم بسیار زیادی از اطلاعات را دریافت کرده و پردازش کند.

نحوه عملکرد Deep Learning به این صورت است که هر اندازه سوژه مورد نظر جزئیات بیشتری داشته باشد، سیستم آن را به صورت دقیق تر بررسی کرده و تمام جزئیات آن را تشخیص می دهد.

از جمله مزیت های مدل هوش مصنوعی دیپ لرنینگ، می توانیم موارد زیر را بیان کنیم:

- دقت بالا برای تشخیص سوژه. Deep Learning در این زمینه با قدرت مغز انسان برابری می کند؛ حتی در برخی موارد عملکرد بهتری از خود نشان می دهد.

- امکان شناسایی و متمایز نمودن سوژه های مختلف

- امکان تشخیص و طبقه بندی هزاران ویژگی از سوژه های متعدد

کاربرد محصولات مبتنی بر Deep Learning:

تکنولوژی دیپ لرنینگ کاربرد موثری در زمینه های مختلف دارد. مثلا پیشرفت تکنولوژی صوتی و تصویری، یکی از عواملی است که اهمیت اختراع Deep Learning را به اثبات می رساند.

سیستم های نظارت تصویری،یکی از عرصه هایی که این فناوری توانسته به خوبی قدرت و قابلیت های خود را به نمایش بگذارد و نیازهای کاربران را برطرف نماید.

با استفاده از این الگو در ساخت دوربین مداربسته می توان از امکاناتی همچون تشخیص چهره، تشخیص نفوذ، ردیابی و تعقیب سوژه و حتی ردیابی چند هدف مختلف بهره برد.

منبع: tticctv

مطالب مرتبط:

قابلیت تشخیص چهره در دوربین مداربسته دیجیتال

ماژول تشخیص چهره در دوربین مداربسته چه کاربردی دارد؟

هوش مصنوعی Deep Learning در دوربین مداربسته چیست؟