Was ist ResNet-50 und wie kann es Ihre Geschäftsautomatisierung verändern?

ResNet 50 ist ein KI-Modell zur Bilderkennung, Klassifizierung und Objekterkennung. Es wurde 2015 von Kaiming He und Kollegen von Microsoft Research eingeführt und hat mit seinem innovativen Residual-Learning-Framework das Deep Learning revolutioniert. Dieses Modell befasste sich mit dem Problem des verschwindenden Gradienten und ermöglichte das Training viel tieferer neuronaler Netzwerke.

Die folgende Anleitung behandelt die Funktionalität und Architektur des ResNet 50-Modells. Sie erhalten einen vollständigen Überblick darüber, wie es funktioniert, wofür es benötigt wird und wo es verwendet werden kann. Darüber hinaus zeigt der Artikel ein einfaches Latenode-Szenario mit seinen Vorteilen, sodass Sie umfassendes Know-how für die praktische Nutzung der Integration damit erhalten. 

Die zentralen Thesen: ResNet-50 hat das Deep Learning revolutioniert, indem es das Problem des verschwindenden Gradienten effektiv gelöst und so das Training von viel tieferen neuronalen Netzwerken ermöglicht hat. Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über ResNet50 und erklärt seine Architektur und praktischen Anwendungen. Der Artikel beschreibt auch, wie dieses Modell in verschiedene KI-Dienste integriert wird, darunter Computer Vision-APIs, medizinische Bildgebung, autonome Fahrzeuge und Gesichtserkennungssysteme. Darüber hinaus wird untersucht, wie Unternehmen Latenode nutzen können, um Arbeitsabläufe mit ResNet 50 zu automatisieren.

Was ist ResNet50? 

Resnet ist ein Deep-Learning-Modell, das neuronale Netzwerke nutzen, um Bilder und Objekte darin erkennen. Viele Entwickler stellen fest, dass ihre Systeme Probleme bei der korrekten Interpretation von Bildinformationen haben, weil ihre Schichten (die Neuronengruppen, die die Daten verarbeiten) aufgrund mangelnder Verarbeitungsleistung, ungenauer Architektur usw. schlecht oder gar nicht trainiert sind.

Wenn Sie beispielsweise einem neuronalen Netzwerk ein Bild einer Brieftasche zukommen lassen, könnte es diese fälschlicherweise als Handtasche oder Rucksack identifizieren. Dieses Problem, das als verschwindende Gradienten bezeichnet wird, tritt auf, wenn die zum Trainieren des Netzwerks verwendeten Gradienten zu klein werden, was effektives Lernen und genaue Erkennung behindert. Resnet-50 wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen.

Gradienten sind Werte, die angeben, wie stark die Parameter des neuronalen Netzwerks (Gewichte) sollten angepasst werden, um Vorhersagefehler zu minimieren. Wenn sie verschwinden oder zu klein werden, behindert dies die Aktualisierung der Gewichte, was wiederum das Lernen erschwert. Gradienten werden während des Backpropagation-Algorithmus berechnet, der einen Fehler identifiziert, ihn durch das Netzwerk leitet und ihn anpasst.

Die Resnet 50-Architektur integriert ihre beiden Komponenten, Restblöcke und Verbindungen überspringen. Sie arbeiten zusammen, um 50 Faltungsschichten zu integrieren, die Filter auf das Bild anwenden und Merkmalskarten erstellen. Sie heben bestimmte Aspekte des Bildes hervor, wie Kanten, Farbtöne und Muster. Nach der mehrschichtigen Analyse wird eine hierarchische Darstellung der Daten erstellt, wobei auf jeder nachfolgenden Schicht zunehmend komplexere Merkmale erfasst werden. 

Dieser Prozess hilft bei der Bewältigung von Bilderkennungsaufgaben in den komplexesten Fällen. Anstatt auf einmal aus dem gesamten Bild zu lernen, analysiert das Resnet50-Modell die Daten Stück für Stück und leitet sie zur Analyse durch die Schichten. Restblöcke ermöglichen einen gleichmäßigeren Fluss von Gradienten durch das Netzwerk, wodurch das Trainieren eines tiefen neuronalen Netzwerks und das Überwinden herkömmlicher Einschränkungen möglich wird.

ResNet hat verschiedene Branchen beeinflusst, in denen Bilder, Abbildungen und Objekte verwendet werden. Dieses KI-Modell wird oft anhand großer Datensätze wie ImageNet vortrainiert und dann von Entwicklern feinabgestimmt. Seine Genauigkeit und Effizienz machen es für viele Computer Vision-Anwendungen beliebt.

KI-Dienste mit ResNet 50-Architektur

Dieses Modell hat sich in vielen Branchen zu einem Mittel zur Verbesserung der Leistung von KI-Systemen entwickelt, in denen diese Technologien benötigt werden, um unterschiedliche Objekte, Muster oder Text in einem Bild genau zu erkennen. Das Resnet 50-Modell kann Erkennungsaufgaben für Unternehmen, Computer-Vision-Tools, Gesichtserkennungssysteme usw. bewältigen. Hier erfahren Sie, wie dieses Modell verwendet werden kann:

Kundenservice

ResNet-50 verbessert Produktempfehlungen und visuelle Suchfunktionen. Durch die Analyse der visuellen Eigenschaften von Produkten bietet es personalisierte Empfehlungen, verbessert die Kundenzufriedenheit und steigert letztendlich den Umsatz. Darüber hinaus ermöglicht die visuelle Suche Kunden, Produkte anhand von Bildern zu finden, was das Einkaufserlebnis optimiert und das Engagement steigert.

Bestandsverwaltung 

Das ResNet50-Modell unterstützt die Bestandsverwaltung und Verlustverhütung. Seine Bilderkennungsfunktionen ermöglichen beispielsweise eine Echtzeitüberwachung des Lagerbestands und automatische Nachfüllwarnungen. Dies reduziert betriebliche Ineffizienzen und sorgt für optimale Lagerbestände. Insbesondere das folgende Latenode-Szenario vereinfacht die Bestandsverwaltung, indem es die Produktkategorien anhand des von Ihnen bereitgestellten Bildes klassifiziert und beschreibt.

Gesundheitswesen

Auch Unternehmen im Gesundheitswesen können von der ResNet50-Architektur profitieren. Die Fähigkeit, Anomalien in medizinischen Scans wie MRTs und CTs zu erkennen und zu klassifizieren, hilft bei der Frühdiagnose und Behandlungsplanung. Dies verbessert die Behandlungsergebnisse der Patienten und steigert die Effizienz der Ärzte, wodurch die Diagnosezeit und die damit verbundenen Kosten reduziert werden.

Finanzielle Sicherheit

Das ResNet 50-Modell unterstützt Finanzdienstleistungen durch verbesserte Betrugserkennung und Kundenverifizierungsprozesse. Seine fortschrittlichen Bilderkennungsfunktionen identifizieren gefälschte Dokumente und betrügerische Aktivitäten präzise. Dies verbessert die Sicherheit von Finanztransaktionen, schafft Kundenvertrauen und reduziert finanzielle Verluste durch Betrug, was letztendlich die Marktposition des Unternehmens stärkt.

Latenode-Szenarien

Mit ResNet-50 können Unternehmen und Organisationen ihre Dienste mit visuellen Erkennungsfunktionen integrieren, was den Kundenkomfort verbessert. Darüber hinaus kann dieses KI-Modell zur Automatisierung von Geschäftsprozessen verwendet werden, beispielsweise zur Qualitätskontrolle in der Fertigung oder zur automatischen Kennzeichnung im digitalen Asset-Management. Latenode bietet eine direkte Integration mit diesem Modell. Lesen Sie die folgenden Abschnitte, um mehr über diese Plattform zu erfahren und wie Sie mit Resnet50 ein einfaches Szenario erstellen.

Integration von Latenode mit dem ResNet 50-Modell und anderen Tools

Latenode ist eine innovative Plattform, mit der Sie automatisierte Workflows erstellen können, um verschiedene Aspekte Ihres Geschäfts zu vereinfachen. Sie können komplizierte Szenarien einrichten, um Routineaufgaben zu verwalten, wie z. B. das Aktualisieren Ihrer CRM-Datenbanken, das Versenden von E-Mails an Ihre Kunden oder sogar die Verwaltung der Kommunikation zwischen Ihren Kunden und dem Support-Service. Die Grenzen seiner Möglichkeiten werden nur durch Ihre Vorstellungskraft bestimmt.

Der Vorteil von Latenode ist die Fähigkeit, mit Webdiensten zusammenzuarbeiten durch APIs or Direkte Integrationen, wie beispielsweise bei ResNet50. Dieser Ansatz erleichtert Ihrem Team die Arbeit und ermöglicht es Ihnen, Geld und Zeit von Routineaufgaben auf dringlichere Aufgaben wie Brainstorming, strategische Planung oder Produktentwicklung zu verlagern.

Das Erstellen von Szenarien ist wie Lego bauen. Sie fügen verschiedene Knoten hinzu, geben ihre Eigenschaften an und klicken dann auf Ausführen, um zu sehen, wie die Magie passiert. Wenn Sie weitere Funktionen oder Hilfe beim Erstellen eines automatisierten Workflows benötigen, hat Latenode eine Lösung. Seine JavaScript-basierter KI-Assistent kann Code schreiben, um die Automatisierung Ihres Unternehmens noch weiter voranzutreiben. 

Es kann auch vorhandenen Code debuggen, bestimmte Begriffe in verschiedenen Bereichen oder Befehlen Ihres Codes erklären oder sogar benutzerdefinierte Szenarien vorschlagen, während jeder Schritt Ihrer Aktionen beschrieben wird. Unten sehen Sie ein Beispiel für einen Workflow mit ResNet-50-Integration, der mithilfe von KI erstellt wurde.

Erstellen von Produktkategoriebeschreibungen mit ResNet 50 und LLama 3

Dieser Workflow ermöglicht die Verarbeitung von Produktbildern durch den ResNet-50-Knoten zur Kategorisierung. Außerdem wird ein weiteres KI-Modell, LLama 3, genutzt, um Beschreibungen für Kategorien zu generieren, zu denen diese Produkte gehören. So können Sie schnell umfangreiche Produktdatenbanken erstellen. Die folgende Anleitung erklärt, wie alles funktioniert.

1. Starten Sie Ihren Workflow. Nach der Registrierung werden Sie auf Ihre Sammlungsseite weitergeleitet. Suchen Sie in der oberen linken Ecke des Bildschirms nach der Schaltfläche zum Erstellen eines neuen Szenarios. Sobald Sie sich im Skript befinden, sehen Sie ein leeres Feld mit einem einzelnen Symbol in der Mitte mit der Aufschrift „Triggerknoten zum Starten hinzufügen“.
2. Fügen Sie den Knoten „Trigger on Run Once“ hinzu. Klicken Sie einfach auf das zentrale Symbol oder eine grüne Schaltfläche am unteren Bildschirmrand, um die Bibliothek zu öffnen. Sie enthält verschiedene Trigger, die Skripte nach Zeitplan, Interaktion mit einer Drittanbieter-App, Webhook und mehr aktivieren können. Um den gewünschten Block zu finden, suchen Sie nach Auslöser ➨ Kern-Dienstprogramme ➨ Trigger bei einmaliger Ausführung, wie im Screenshot gezeigt.

3. Fügen Sie das ResNet50-Modell hinzu. Neben verschiedenen Triggern finden Sie zahlreiche KI-Modellintegrationen, die in Ordner für die Text- und Bildgenerierung, die Umwandlung von Bildern in Text (und umgekehrt), Audiointeraktion und mehr unterteilt sind. Um zu beginnen, suchen Sie nach dem Aktionen ➨ AI: Bildklassifizierungsordner ➨ Resnet 50 (Vorschau)-Knoten. 

Es gibt einen Teil der ...

Es gibt einen Teil der ...

4. Passe es an. Sobald Sie den Knoten hinzugefügt haben, öffnen Sie die Einstellungen. Sie sehen ein einzelnes Feld mit der Bezeichnung Bild. Dieses Setup verwendet die Bild-URL, Sie können aber auch direkt eine Datei hochladen.

Es gibt einen Teil der ...

5. Implementieren des Javascript-ModulsEs gibt zwei Versionen dieses Knotens: Kopfloser Browser und JavaScript. Beide verwenden JS, aber ersteres ermöglicht Ihnen die Interaktion mit dem Browser, während Sie mit der JavaScript-Version benutzerdefinierte Aktionen innerhalb des Workflows ausführen können, die Sie benötigen, damit dieser funktioniert. Sie finden den JS-Knoten, indem Sie nach Kernprogramme ➨ Code ➨ JavaScript. Warum dies erforderlich ist, wird später klar.

6. Öffnen Sie die JS-Einstellungen. Es öffnet sich ein großes Fenster mit Platzhaltercode, den Sie durch Ihren eigenen ersetzen müssen. In diesem Szenario konvertiert der JavaScript-Code die Ergebnisse des ResNet 50-Modells in Klartext und sendet dann eine Eingabeaufforderung an den nächsten Knoten, LLama 3. 

Sie können Ihren eigenen Code schreiben, wenn Sie mit der Programmierung vertraut sind, oder Sie können Latenodes einzigartige AI-Assistent um den Code für Sie zu generieren. Es kann den Code auch nach Bedarf korrigieren und ändern. Der Screenshot unten zeigt sowohl die Anfrage an den KI-Assistenten als auch die Eingabeaufforderung an LLama, da sie in einer Nachricht enthalten sind.

Es gibt einen Teil der ...

Sobald Sie den Code hinzugefügt haben, müssen Sie einen Testlauf durchführen, indem Sie auf die Schaltfläche klicken Renn einmal in den Einstellungen des Knotens. Dadurch wird die Variable erstellt, die die Daten für den folgenden Knoten enthält. So sieht der von der KI generierte Code aus: 

7. Fügen Sie eine Integration mit LLama 3-Knoten hinzu. Tnis ist ein von Facebook entwickeltes KI-Modell, das Benutzeranfragen nach Text, Bildern und mehr bearbeitet. In Latenode wird es speziell zur Textgenerierung verwendet, was perfekt zu diesem Workflow passt. Insbesondere gibt es mehrere LLama-Knoten. Den richtigen finden Sie über die Route Aktionen ➨ KI: Textgenerierung ➨ Llama 3 8B Anweisungsaufforderung (Vorschau).

8. Passen Sie den Block an. Sobald Sie die Integration öffnen, werden Ihnen zwei Felder angezeigt: Benutzeraufforderung und Maximale Token. Fügen Sie im ersten Feld eine von JavaScript generierte Variable ein. Der Wert im zweiten Feld steuert die Länge Ihrer Antwort. Standardmäßig ist er auf 256 Tokens, aber im Skript ist es 600 Token.

9. Starten Sie das Skript. Klicken Sie auf die Schaltfläche im unteren Teil des Bildschirms und beobachten Sie den gesamten Vorgang. Wenn alles richtig funktioniert, werden alle 4 Knoten mit grünen Symbolen angezeigt. Wenn ein Problem vorliegt, werden sie rot angezeigt und es wird eine Fehlermeldung angezeigt. Sie können die Arbeitsergebnisse beider Modelle anzeigen, indem Sie auf die jeweiligen Knoten klicken.

So funktioniert es: Bevor Sie das Skript ausführen, geben Sie ResNet50 den Link zu dem Bild, das Sie klassifizieren möchten. Bevor Sie Ihr Bild hinzufügen, ist es wichtig zu beachten, dass es Produkte ohne Kontext darstellen sollte. In Latenode wurde die Resnet50-Modellintegration bisher darauf trainiert, abstrakte Bilder von Tieren allein, Produkten ohne Hintergrund oder ähnlichen isolierten Motiven zu klassifizieren. Tests haben gezeigt, dass dieser Knoten bei komplexeren Bildern möglicherweise ungenaue Klassifizierungen erzeugt.

In diesem Fall handelt es sich um ein Bild von Brieftaschen, Geldbörsen und Handtaschen:

Das Modell analysiert es und identifiziert fünf mögliche Artikelkategorien: Brieftasche, Ordner, Geldbörse, Postsack und Schnalle. Je höher die Punktzahl, desto wahrscheinlicher ist es, dass die benannten Objekte im Bild vorhanden sind. Alle Ergebnisse werden durch den JavaScript-Knoten verarbeitet, in Klartext umgewandelt und dann zusammen mit einer Eingabeaufforderung an den nächsten Knoten, LLama 3, übergeben.

Es gibt einen Teil der ...

Dieser Knoten beschreibt jede Kategorie und ermöglicht es Ihnen, den gesamten oder Teile des Textes zu kopieren, um grundlegende Produktkategorien für Ihren Marktplatz zu erstellen oder Ihr Inventar zu organisieren. Der Anwendungsbereich für diesen Workflow ist riesig. Hier ist ein Beispiel für den Text, der von Llama 3 8B Anweisungsaufforderung (Vorschau):

Wenn Ihre Aufgabe darin besteht, Artikel mithilfe von Archivbildern von Marktplätzen wie Amazon und eBay zu klassifizieren und Beschreibungen bereitzustellen, sind dieses Modell und dieses Skript gute Dienste für Sie.

Erstellen Sie Ihren eigenen Latenode-Workflow mit ResNet 50 

Das ResNet50-Modell kann in einer Vielzahl von Arbeitsfällen verwendet werden. Zusätzlich zu diesem Szenario können Sie einen Algorithmus entwickeln, um den Kundensupport zu verbessern, indem Sie Screenshots und Fotos von Problemen analysieren, die Bildsortierung in Archiven automatisieren oder Skripte für Ihre Schönheits- oder Medizinprojekte anpassen. Verwenden Sie diese Integration also gerne in einem benutzerdefinierten Latenode-Workflow!

Mit der kostenlosen Version von Latenode können Sie Szenarien mit einer unbegrenzten Anzahl von Knoten erstellen. Jede Skriptaktivierung kostet einen Credit von insgesamt 300. Insbesondere können Sie Zugriff auf eine von drei Abonnementversionen erwerben, für $17, $ 47, und $247 pro Monat zu verwalten.

Jede Version bietet mehr und mehr Funktionen, darunter die Erhöhung der Anzahl Ihrer Credits, parallele aktive Skripte, zusätzliche Latenode-Konten usw. Alle drei grundlegenden Abonnementtypen anzeigen auf dieser Seite. Dort finden Sie Geschäftsmöglichkeiten, Preisvergleiche mit Wettbewerbern und FAQs.

Wenn Sie Fragen zur Automatisierung Ihres Geschäfts mit diesem Service haben oder sich fragen, wie er funktioniert, lesen Sie den Rest des Latenode-Blogs. Darüber hinaus können Sie dessen Discord-Community-Server das mehr als 600 Low-Code-Enthusiasten weltweit beherbergt, darunter auch Latenode-Entwickler.

FAQ

Was ist ResNet-50? 

ResNet-50 ist ein Deep-Learning-Modell für die Bilderkennung. Es verwendet ein Residual-Learning-Framework, um das Problem des verschwindenden Gradienten zu lösen und ermöglicht so ein effektiveres Training tiefer neuronaler Netzwerke.

Wie verbessert ResNet-50 die Bilderkennung? 

Die Architektur von ResNet-50 umfasst Restblöcke und Skip-Verbindungen, die einen gleichmäßigeren Gradientenfluss ermöglichen und die Fähigkeit des Netzwerks verbessern, aus Daten zu lernen und komplexe Muster in Bildern zu erkennen.

Was sind einige Anwendungen von ResNet-50? 

ResNet-50 wird in verschiedenen Anwendungen verwendet, darunter Computer Vision-APIs (z. B. Google Cloud Vision), medizinische Bildgebung (z. B. Aidoc), autonome Fahrzeuge (z. B. Tesla) und Gesichtserkennungssysteme (z. B. Microsoft Face API).

Wie können Unternehmen ResNet-50 mit Latenode verwenden? 

Unternehmen können ResNet-50 in Latenode integrieren, um Aufgaben wie Kundensupport, Bildsortierung und Qualitätskontrolle zu automatisieren. Latenode ermöglicht die Erstellung automatisierter Workflows, die Geschäftsprozesse vereinfachen und verbessern.

Was kostet die Nutzung von Latenode? 

Latenode bietet eine kostenlose Version mit grundlegenden Funktionen und drei Abonnementpläne (17, 47 und 247 US-Dollar monatlich), die jeweils zusätzliche Funktionen und Guthaben für die Skriptaktivierung bieten.

Wo finde ich weitere Informationen und Support für Latenode? 

Weitere Informationen und Support finden Sie im Latenode-Blog und Discord-Community-Server, wo über 600 Low-Code-Enthusiasten, darunter Latenode-Entwickler, Erkenntnisse und Hilfe austauschen.