Evrişimli Sinir Ağı(CNN) Nedir?
CNN - Convolutional Neural Networks’ün kısaltmasıdır. Birçok bilgisayarlı görme uygulamasının kalbinde evrişimli sinir ağı (CNN) yer alır. CNN'ler, görüntü analizi ve tanıma görevlerinde devrim yaratan bir tür derin öğrenme modelidirler. Bu ağlar, insanın görsel sisteminin yapısından ve işleyişinden ilham alırlar ve görüntülerden özellikleri otomatik olarak öğrenip çıkaracak şekilde tasarlanmışlardır.
Evrişimsel sinir ağları nasıl çalışır?
Evrişimsel Sinir Ağları (CNN - Convolutional Neural Networks), görsel veri işleme konusunda özel olarak geliştirilmiş derin öğrenme(deep learning) yapılarıdır. Bu ağlar, görüntü tanıma tabanlı uygulamalarda – örneğin resim sınıflandırma, nesne algılama, sınıflandırma ve yüz tanıma gibi alanlarda kullanılmaktadır. CNN'lerin çalışma mantığı, insanın görsel işleme merkezi olan korteksin mekanizmalarını yansıtarak, karışık görsel datayı daha anlaşılır ve işlenebilir hale getirir.
Bu sürecin temel adımları, görsel veriyi aşamalı olarak işleyerek daha basit ve öz bilgilere dönüştürmeyi amaçlar. CNN'ler, her biri görüntü tanıma sürecinde belirli görevleri gerçekleştirmek üzere tasarlanmış birden fazla katmandan oluşur. Bir CNN'deki üç ana katman türü, evrişimli katmanlar, havuzlama katmanları ve aktivasyon katmanlardır.
Evrişimsel Sinir Ağının Uygulanması
Bir CNN'nin uygulanması, ağ mimarisinin tanımlanmasını ve etiketli veri setleri üzerinde eğitilmesini içerir. Mimari tipik olarak evrişimli katmanlardan, havuzlama katmanlarından ve tamamen bağlantılı katmanlardan oluşur. Filtre sayısı, çekirdek boyutu, adım ve aktivasyon fonksiyonları ağın performansını belirleyen temel parametrelerdir.
Bir CNN'yi eğitmek için denetimli öğrenme amacıyla etiketli görüntü veri setleri kullanılır. Evrişimsel Ağ, eğitim süreci sırasında parametrelerini ayarlayarak kalıpları ve özellikleri tanımayı öğrenir. Bu süreç, giriş görüntülerinin ağ üzerinden geçirildiği ileri yayılımı ve ağın performansının değerlendirildiği ve kaybı en aza indirecek şekilde parametrelerin güncellendiği geri yayılımı içerir.
Üretimde Görüntü Sınıflandırması için CNN'lerin Uygulanması
Üretim bağlamında CNN'ler, ürün tanımlama, kusur tespiti veya nesne tanıma gibi çeşitli görüntü sınıflandırma görevleri için kullanılabilir. İmalat sektöründe görüntü sınıflandırma için CNN'lerin nasıl uygulanabileceğine daha yakından bakalım.
Verileri Yükleme ve Ön İşleme
Görüntü sınıflandırması için bir CNN uygulamanın ilk adımı, verileri yüklemek ve ön işleme tabi tutmaktır. Üretim alanında bu, farklı sınıfları veya ilgilenilen kategorileri temsil eden etiketli görüntülerden oluşan bir veri setinin toplanmasını içerir. Örneğin, kusur tespitinde veri seti hem kusurlu hem de kusurlu olmayan ürünlerin resimlerini içerebilir.
Veri seti elde edildikten sonra, CNN modeliyle tekdüzelik ve uyumluluk sağlamak için ön işleme tabi tutulması gerekir. Bu genellikle görüntülerin sabit bir boyuta yeniden boyutlandırılmasını, piksel değerlerinin ortak bir ölçeğe göre normalleştirilmesini ve veri setinin eğitim ve test kümelerine bölünmesini içerir.
CNN Modelinin Oluşturulması
Bir sonraki adım CNN modelini tanımlamak ve oluşturmaktır. Bu, evrişimli, havuzlama ve tam bağlantılı katmanların sayısı ve konfigürasyonu dahil olmak üzere ağın mimarisinin belirlenmesini içerir. Mimari seçimi, spesifik görüntü sınıflandırma görevine ve veri setinin karmaşıklığına bağlıdır.
Katmanlara ek olarak, CNN modelinin oluşturulmasındaki diğer önemli hususlar arasında aktivasyon fonksiyonlarının seçimi, optimizasyon algoritmaları ve kayıp fonksiyonları yer alır. Bu seçimler modelin performansını ve doğruluğunu önemli ölçüde etkileyebilir.
CNN Modelin Gerçek Dünya Uygulamalarında Dağıtılması
CNN modeli eğitilip değerlendirildikten sonra gerçek dünyadaki üretim uygulamalarında kullanılabilir. Bu kullanım, otomatik görüntü sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmek için modelin inceleme makineleri veya robotlar gibi mevcut üretim sistemlerine entegre edilmesini içerebilir. Model aynı zamanda üretim alanına kurulan kameralardan gelen gerçek zamanlı video akışlarını analiz etmek için de kullanılabilir ve gerçek zamanlı izleme ve karar alma olanağı sağlar. Bu konuda örnekleri şirketimiz Dataguess'in üretimde ve çeşitli alanlarda uyguladığı Bilgisayarlı Görü(Computer Vision) çözümleri üzerinden gidelim.
Üretimde Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görünün Gerçek Dünya Uygulamaları
Yapay zeka ve bilgisayarla görü teknolojilerinin üretime entegrasyonu henüz başlangıç aşamasındadır ancak büyüme ve yenilik potansiyeli çok büyüktür. Bu teknolojiler gelişmeye ve evrilmeye devam ettikçe, imalat sektöründe daha da gelişmiş uygulamalar ve yetenekler görmeyi bekleyebiliriz.
Örneğin, Dataguess Inspector, Deep Learning ve Bilgisayarlı Görü teknolojilerini kullanarak üretim sürecinde ürünlerdeki kusurları ve hataları tespit ediyor, bu da üretim hatasını azaltmaya ve ürün kalitesini artırmaya yardımcı oluyor.
Ayrıca, Dataguess Counter gibi araçlar, ürünleri sınıflandırmak ve saymak için Bilgisayarlı Görü teknolojisinden yararlanıyor, bu da karmaşık kararları hızlı ve tutarlı bir şekilde almak için insan düşünme sürecini simüle ediyor.
İş sağlığı ve güvenliği açısından, Dataguess Guard, riskli saha ortamlarında yetkilileri ve çalışanları bilgilendirerek, gerekli önlemlerin doğru zamanda alınmasını sağlıyor.
İnsan sayımı ve yoğunluk haritalama için Dataguess Observer kullanılıyor, bunun sonucunda da insan trafiğinin yoğun olduğu alanlarda yoğunluk haritaları oluşturularak ve tehlikeli davranışlar tespit edilerek güvenlik artırılıyor.
Son olarak, Dataguess Tracer, ürün arabalarına yerleştirilen işaretleyiciler sayesinde, arabalar ve ürünlerin gerçek zamanlı takibini sağlayarak ürün yönetimini ve lojistiği kolaylaştırıyor.
Bu örnekler, Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görünün üretim süreçlerinde nasıl entegre edilebileceğini ve bu entegrasyonun verimlilik, güvenlik ve kalite kontrolü gibi alanlarda nasıl önemli iyileştirmeler sağlayabileceğini gösteriyor