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Radzivon Alkhovik
Adepte de l'automatisation en code bas
30 juillet 2024
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ResNet 50 est un modèle d'IA pour la reconnaissance d'images, la classification et la détection d'objets. Présenté en 2015 par Kaiming He et ses collègues de Microsoft Research, il a modifié l'apprentissage profond grâce à son cadre d'apprentissage résiduel innovant. Ce modèle s'est attaqué au problème du gradient évanescent, permettant la formation de réseaux neuronaux beaucoup plus profonds.
Le guide suivant couvre les fonctionnalités et l'architecture du modèle ResNet 50. Tu auras un aperçu complet de son fonctionnement, de son utilité et des endroits où il peut être utilisé. En outre, l'article présente un scénario simple Latenode qui met en valeur ses avantages, de sorte que tu disposes d'un savoir-faire complet sur l'utilisation de l'intégration avec ce modèle dans la pratique.
Principaux enseignements : ResNet-50 a révolutionné l'apprentissage profond en résolvant efficacement le problème du gradient évanouissant, permettant ainsi la formation de réseaux neuronaux beaucoup plus profonds. Ce guide offre une vue d'ensemble de ResNet50, en expliquant son architecture et ses applications pratiques. L'article détaille également la façon dont ce modèle est intégré à divers services d'IA, notamment les API de vision par ordinateur, l'imagerie médicale, les véhicules autonomes et les systèmes de reconnaissance faciale. En outre, il explore la façon dont les entreprises peuvent tirer parti de Latenode pour automatiser les flux de travail à l'aide de ResNet 50.
Resnet est un modèle d'apprentissage profond que les réseaux neuronaux utilisent pour reconnaître les images et les objets qui s'y trouvent. De nombreux développeurs constatent que leurs systèmes peinent à interpréter avec précision les informations des images parce que leurs couches - les ensembles de neurones qui traitent les données - sont mal formées ou ne sont pas formées du tout en raison du manque de puissance de traitement, d'une architecture imprécise, etc.
Par exemple, si tu fournis à un réseau neuronal une image du portefeuille, il risque de l'identifier à tort comme un sac à main ou un sac à dos. Ce problème, connu sous le nom de vanishing gradients, se produit lorsque les gradients utilisés pour former le réseau deviennent trop petits, ce qui entrave l'efficacité de l'apprentissage et la précision de la reconnaissance. Resnet-50 est conçu pour résoudre ce problème.
Les gradients sont des valeurs qui indiquent dans quelle mesure les paramètres du réseau neuronal(poids) doivent être ajustés pour minimiser l'erreur de prédiction. Lorsqu'ils disparaissent ou deviennent trop petits, ils entravent la mise à jour des poids, ce qui nuit à l'apprentissage. Les gradients sont calculés pendant l'algorithme de rétropropagation, qui identifie une erreur, la transmet au réseau et les ajuste.
L'architecture de Resnet 50 intègre ses deux composantes, les blocs résiduels et les connexions sautées. Ils travaillent ensemble pour incorporer 50 couches convolutives qui appliquent des filtres à l'image et créent des cartes de caractéristiques. Celles-ci mettent en évidence des aspects spécifiques de l'image, tels que les bords, les teintes et les motifs. Après une analyse multicouche, il construit une représentation hiérarchique des données, capturant des caractéristiques de plus en plus complexes à chaque couche successive.
Ce processus permet de traiter les tâches de reconnaissance d'images dans les cas les plus complexes. Au lieu d'apprendre à partir de l'ensemble de l'image en une seule fois, le modèle Resnet50 analyse les données morceau par morceau, en les faisant passer par les couches pour analyse. Les blocs résiduels permettent aux gradients de circuler plus facilement dans le réseau, ce qui permet d'entraîner un réseau neuronal profond et de dépasser les limites traditionnelles.
ResNet a eu un impact sur diverses industries impliquant des photos, des images et des objets. Ce modèle d'IA est souvent pré-entraîné sur de grands ensembles de données comme ImageNet, puis affiné par les développeurs. Sa précision et son efficacité le rendent populaire pour de nombreuses applications de vision par ordinateur.
Ce modèle est devenu un conduit vers de meilleures performances pour les systèmes d'IA dans de nombreuses industries où ces technologies sont nécessaires pour reconnaître avec précision des objets disparates, des motifs ou du texte dans une image. Le modèle Resnet 50 peut prendre en charge les tâches de reconnaissance pour les entreprises, les outils de vision par ordinateur, les systèmes d'identification des visages, etc. Alors, consulte ici pour savoir comment ce modèle peut être utilisé :
ResNet-50 améliore les recommandations de produits et les capacités de recherche visuelle. En analysant les attributs visuels des produits, il fournit des recommandations personnalisées, améliore la satisfaction des clients et finit par augmenter les ventes. En outre, la recherche visuelle permet aux clients de trouver des produits à l'aide d'images, ce qui simplifie l'expérience d'achat et stimule l'engagement.
Le modèle ResNet50 aide à la gestion des stocks et à la prévention des pertes. Par exemple, ses capacités de reconnaissance d'images permettent de surveiller en temps réel les niveaux de stock et d'émettre des alertes de réapprovisionnement automatisées. Cela permet de réduire les inefficacités opérationnelles et de garantir des niveaux de stocks optimaux. Notamment, le scénario Latenode ci-dessous simplifie la gestion des stocks en classant et en décrivant les catégories de produits à partir de l'image que tu donnes.
Les entreprises du secteur de la santé peuvent également bénéficier de l'architecture ResNet50. Sa capacité à détecter et à classer les anomalies dans les scanners médicaux, tels que les IRM et les tomodensitogrammes, facilite le diagnostic précoce et la planification des traitements. Cela permet d'améliorer les résultats pour les patients et d'accroître l'efficacité des praticiens médicaux, en réduisant le temps de diagnostic et les coûts associés.
Le modèle ResNet 50 soutient les services financiers en améliorant les processus de détection des fraudes et de vérification des clients. Ses capacités avancées de reconnaissance d'images identifient avec précision les documents falsifiés et les activités frauduleuses. Cela permet d'améliorer la sécurité des transactions financières, d'inspirer confiance aux clients et de réduire les pertes financières dues à la fraude, ce qui renforce en fin de compte la position de l'entreprise sur le marché.
Grâce à ResNet-50, les entreprises et les organisations peuvent intégrer leurs services à des fonctions de détection visuelle, ce qui améliore le confort des clients. En outre, ce modèle d'IA peut être utilisé pour automatiser les processus commerciaux, tels que le contrôle de la qualité dans la fabrication ou le marquage automatisé dans la gestion des actifs numériques. Latenode offre une intégration directe avec ce modèle. Consulte les sections suivantes pour en savoir plus sur cette plateforme et sur la façon de créer un scénario simple avec Resnet50.
Latenode est une plateforme innovante qui te permet de créer des flux de travail automatisés pour simplifier différents aspects de ton activité. Tu peux mettre en place des scénarios compliqués pour gérer des tâches de routine comme la mise à jour de tes bases de données CRM, la diffusion d'e-mails à tes clients, ou même la gestion des communications entre tes clients et le service d'assistance. La limite de ses capacités n'est déterminée que par ton imagination.
LatenodeL'avantage d'EMC est sa capacité à coopérer avec des services Web par le biais d'API ou d'intégrations directes, telles que celle avec ResNet50. Cette approche facilite le travail de ton équipe, te permettant de transférer de l'argent et du temps de la routine vers des tâches plus urgentes comme le brainstorming, la planification stratégique ou le développement de produits.
Créer des scénarios, c'est comme construire des Lego. Tu ajoutes différents nœuds, tu spécifies leurs propriétés, puis tu cliques sur Exécuter pour voir la magie opérer. Si tu as besoin de plus de fonctionnalités ou d'aide pour construire un flux de travail automatisé, Latenode a une solution. Son assistant IA basé sur JavaScript peut écrire du code pour booster encore plus l'automatisation de ton activité.
Elle peut également déboguer le code existant, expliquer des termes spécifiques dans différentes zones ou commandes de ton code, ou même suggérer des scénarios personnalisés tout en décrivant chaque étape de tes actions. Tu trouveras ci-dessous un exemple de flux de travail avec intégration de ResNet-50 réalisé avec l'assistance de l'IA.
Ce flux de travail permet aux images de produits d'être traitées par le nœud ResNet-50 pour la catégorisation. Il s'appuie également sur un autre modèle d'IA, LLama 3, pour générer des descriptions pour les catégories auxquelles ces produits appartiennent, ce qui t'aide à constituer rapidement de vastes bases de données de produits. Le guide ci-dessous explique comment tout fonctionne.
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Tu peux écrire ton propre code si tu as des connaissances en programmation, ou tu peux utiliser l'assistant IA unique de Latenode pour générer le code à ta place. Il peut également corriger et modifier le code si nécessaire. La capture d'écran ci-dessous montre à la fois la demande à l'assistant AI et l'invite à LLama, puisqu'il s'agit d'un seul et même message.
Une fois que tu as ajouté le code, tu dois faire un test en cliquant sur le bouton Exécuter une fois dans les paramètres du nœud. Cela créera la variable qui contient les données pour le nœud suivant. Voici à quoi ressemble le code généré par l'IA :
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Voici comment cela fonctionne. Avant d'exécuter le script, fournis à ResNet50 le lien vers l'image que tu veux classer. Avant d'ajouter ton image, il est important de noter qu'elle doit représenter des produits hors contexte. Sur Latenode, le modèle d'intégration de Resnet50 a été entraîné jusqu'à présent à classer des images abstraites d'animaux seuls, de produits sans arrière-plan ou de sujets isolés similaires. Les tests ont montré que ce nœud peut produire des classifications inexactes avec des images plus complexes.
Dans ce cas, il s'agit d'une image de portefeuilles, de bourses et de sacs à main :
Le modèle l'analyse et identifie cinq catégories d'objets possibles : portefeuille, cartable, sac à main, sac postal et boucle. Plus le score est élevé, plus il est probable que les objets nommés soient présents dans l'image. Tous les résultats sont traités par le nœud JavaScript, convertis en texte brut, puis transmis au nœud suivant, LLama 3, avec une invite.
Ce nœud décrit chaque catégorie, ce qui te permet de copier tout ou partie du texte pour créer des catégories de produits de base pour ta place de marché ou organiser ton inventaire. Le champ d'application de ce flux de travail est immense. Voici un exemple de texte généré par Llama 3 8B Instruct Prompt (Preview):
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Si ta tâche consiste à classer des articles à l'aide d'images de stock provenant de places de marché comme Amazon et eBay, et à fournir des descriptions, alors ce modèle et ce script te serviront bien.
Le modèle ResNet50 peut être utilisé dans un large éventail de cas de travail. En plus de ce scénario, tu peux développer un algorithme pour améliorer le support client en analysant les captures d'écran et les photos des problèmes, automatiser le tri des images dans les archives, ou adapter des scripts pour tes projets de beauté ou médicaux. Alors, n'hésite pas à utiliser cette intégration dans un flux de travail personnalisé Latenode !
Avec la version gratuite de Latenode, tu peux créer des scénarios avec un nombre illimité de nœuds. Chaque activation de scénario prend un crédit sur un total de 300. Notamment, tu peux acheter l'accès à l'une des trois versions d'abonnement, pour 17, 47 et 247 dollars par mois.
Chaque version offre de plus en plus de fonctionnalités, notamment l'augmentation du nombre de tes crédits, des scripts actifs en parallèle, l'ajout de comptes Latenode , etc. Voir les trois types d'abonnement de base sur cette page. Tu y trouveras des options commerciales, des comparaisons de prix avec la concurrence et des FAQ.
Si tu as des questions sur l'automatisation de ton entreprise avec ce service ou si tu te demandes comment il fonctionne, consulte le reste du blog Latenode . En outre, tu peux visiter son serveur communautaire Discord qui héberge plus de 600 passionnés de low-code dans le monde entier, dont des développeurs de Latenode .
ResNet-50 est un modèle d'apprentissage profond utilisé pour la reconnaissance d'images. Il utilise un cadre d'apprentissage résiduel pour résoudre le problème du gradient de disparition, ce qui permet une formation plus efficace des réseaux neuronaux profonds.
L'architecture de ResNet-50 comprend des blocs résiduels et des connexions sautées qui permettent un flux de gradient plus fluide, améliorant ainsi la capacité du réseau à apprendre des données et à reconnaître des modèles complexes dans les images.
ResNet-50 est utilisé dans diverses applications, notamment les API de vision par ordinateur (par exemple, Google Cloud Vision), l'imagerie médicale (par exemple, Aidoc), les véhicules autonomes (par exemple, Tesla) et les systèmes de reconnaissance faciale (par exemple, Microsoft Face API).
Les entreprises peuvent intégrer ResNet-50 à Latenode pour automatiser des tâches telles que l'assistance à la clientèle, le tri des images et le contrôle de la qualité. Latenode permet de créer des flux de travail automatisés qui simplifient et améliorent les processus commerciaux.
Latenode propose une version gratuite avec des fonctions de base et trois plans d'abonnement (17 $, 47 $ et 247 $ par mois), chacun offrant des fonctions supplémentaires et des crédits pour l'activation des scripts.
Tu trouveras plus d'informations et d'aide sur le blog Latenode et le serveur communautaire Discordoù plus de 600 passionnés du low-code, dont des développeurs de Latenode , échangent des idées et de l'aide.
