Rozwój sztucznej inteligencji z roku na rok staje się coraz bardziej zauważalny na wielu płaszczyznach w organizacji. Wykorzystanie nowoczesnej technologii znacząco wpływa na zapewnienie bezpieczeństwa oraz na lepsze zarządzanie poufnymi danymi.
Technologia Image Classification, dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów deep learning jest w stanie analizować i rozpoznawać obrazy, nawet te, które potencjalnie mogą zawierać dane wrażliwe.
Klasyfikacja obrazów – czym jest?
Klasyfikacja obrazów (ang. Image Classification) to analiza na podstawie ich rzeczywistej treści. Celem tego procesu jest przyporządkowanie wszystkich pikseli do jednej z wielu predefiniowanych klas. Identyfikacja poszczególnych cech obrazu przyporządkowuje go do odpowiedniej reprezentacji. Zaimplementowana w procesie klasyfikacji technologia deep learning (DL) pozwala na dokonywanie kategoryzacji z bardzo dużą skutecznością.
Jak to działa?
Dzięki zastosowaniu deep learning obrazy klasyfikowane są z dużą dokładnością oraz szybkością. Działanie technologii głębokiego uczenia często wykorzystuje metodę CNN (Convolutional neural network), która zapewnia wysoką skuteczność oraz efektywność w dokonywaniu klasyfikacji. Proces rozpoznawania obrazów często także wiąże ze sobą pojęcie wizji komputerowej, która to jednak nie radzi sobie tak dobrze z analizą obrazów, jak w przypadku zastosowania metody wykorzystującej sieci neuronowe. Wizja komputerowa trafnie klasyfikuje obrazy jedynie wtedy, gdy w dostarczonych danych nie występują szumy oraz zakłócenia. Dzięki metodzie CNN klasyfikator jest w stanie skutecznie wykryć obiekty znajdujące się na obrazie, rozpoznać twarz, a także zrozumieć kontekst. W celu zapewnienia najlepszego działania tej metody ważne jest, aby dostarczane dane, z których powstanie model sztucznej inteligencji były jak najwyżej jakości.
Konwolucyjna sieć neuronowa
Konwolucyjna sieć neuronowa (ang. Convolutional neural network) to określenie architektury głębokich sieci neuronowych. Istotą jej działania jest klasyfikowanie pojedynczych pikseli oraz zwiększanie ich liczby wraz z przechodzeniem przez kolejne warstwy sieci. Analiza pikseli zwiększa się proporcjonalnie z 1×1 piksela na 2×2, kolejno na 4×4. Poniższa grafika prezentuje proces klasyfikacji przechodzenia przez kolejne warstwy obrazu.
Źródło www.kdnuggets.com
CNN, czyli konwolucyjna sieć neuronowa uważana jest za jedną ze skuteczniejszych metod w klasyfikacji obrazów. Convolutional neural network daje możliwość szerszego spojrzenia na proces. Metoda ta analizuje obraz poprzez uwzględnienie jego kontekstu. Ważną kwestią przy użyciu metody CNN przy klasyfikacji obrazów jest zapewnienie zbliżonej lub takiej samej ilości grafik dla każdej z kategorii, by uniknąć zjawiska, w których wytrenowana konwolucyjna sieć neuronowa będzie niezbalansowana.
Rozpoznawanie i ukrywanie wrażliwych danych
Klasyfikacja obrazów dzięki technologii deep learning, a także zastosowaniu metody konwolucyjnej sieci neuronowej stwarza możliwość kategoryzacji z bardzo dużą skutecznością. Dzięki temu pojawia się możliwość rozpoznawania poufnych danych, co wpływa na wzrost poziomu bezpieczeństwa. Dzięki analizie oraz interpretacji można zablokować wysyłkę obrazów zawierających wrażliwe dane, np. skanów dokumentów lub dokumentów tożsamości poza organizację. Algorytm wykrywa poufne informacje umieszczone na grafice i odpowiednio je ukrywa, np. poprzez zamazanie. Klasyfikator obrazów jest kluczowym rozwiązaniem przy zabezpieczeniu organizacji i ochronie wrażliwych danych.
BTC Deep Learning Image Classification
BTC Deep Learning Image Classification zapewnia skuteczną klasyfikację obrazów, dzięki zastosowaniu technologii głębokiego uczenia. Użycie zaawansowanych algorytmów sprawia, że obrazy analizowane są z bardzo dużą dokładnością. Klasyfikacja dokonywana jest ze względu na kategorię (26 kategorii), a także podkategorię (1083 podkategorii), co znacząco wpływa na sprawne oraz efektywne działanie klasyfikatora. Zastosowane algorytmy dokładnie definiują obiekty znajdujące się na obrazie, odpowiednio je kategoryzując. BTC Deep Learning Image Classification umożliwia klasyfikację zarówno na podstawie adresu URL analizowanej grafiki, jak i poprzez wczytanie pliku. Dodatkowo klasyfikator charakteryzuje się wysoką szybkością działania, kategoryzacja trwa około 0,1 sekundy. Dzięki zastosowaniu konwolucyjnych sieci neuronowych klasyfikator jest w stanie skutecznie zabezpieczyć organizację poprzez identyfikację oraz zabezpieczenie wrażliwych danych.
Źródło
www.kdnuggets.com/2016/11/intuitive-explanation-convolutional-neural-networks.html/3
