Qu'est-ce que ResNet-50 et comment peut-il transformer l'automatisation de votre entreprise ?

ResNet 50 est un modèle d'IA pour la reconnaissance d'images, la classification et la détection d'objets. Introduit en 2015 par Kaiming He et ses collègues de Microsoft Research, il a révolutionné l'apprentissage profond grâce à son cadre d'apprentissage résiduel innovant. Ce modèle s'attaque au problème du gradient évanescent, permettant ainsi la formation de réseaux neuronaux beaucoup plus profonds.

Le guide suivant couvre les fonctionnalités et l'architecture du modèle ResNet 50. Vous obtiendrez un aperçu complet de son fonctionnement, de son utilité et de son utilisation. De plus, l'article présente un scénario Latenode simple présentant ses avantages, afin que vous ayez un savoir-faire complet sur l'utilisation de l'intégration avec ce modèle dans la pratique. 

Principaux plats à emporter: ResNet-50 a révolutionné l'apprentissage profond en abordant efficacement le problème du gradient de disparition, permettant ainsi la formation de réseaux neuronaux beaucoup plus profonds. Ce guide fournit un aperçu complet de ResNet50, expliquant son architecture et ses applications pratiques. L'article détaille également comment ce modèle est intégré dans 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 comment les entreprises peuvent tirer parti de Latenode pour automatiser les flux de travail à l'aide de ResNet 50.

Qu'est-ce que ResNet50 ? 

Resnet est un modèle d'apprentissage profond que les réseaux neuronaux utilisent pour reconnaître des images et des objets en eux. De nombreux développeurs constatent que leurs systèmes ont du mal à interpréter avec précision les informations d’image parce que leurs couches (les ensembles de neurones qui traitent les données) sont mal formées ou pas du tout formées en raison du manque de puissance de traitement, d’une architecture inexacte, etc.

Par exemple, si vous fournissez 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 gradients évanescents, se produit lorsque les gradients utilisés pour entraîner le réseau deviennent trop petits, ce qui entrave l'apprentissage efficace et la reconnaissance précise. 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, cela entrave la mise à jour des poids, ce qui entrave l'apprentissage. Les gradients sont calculés pendant l'algorithme de rétropropagation, qui identifie une erreur, la transmet au réseau et les ajuste.

L'architecture Resnet 50 intègre ses deux composants, blocs résiduels et sauter les connexions. Ils fonctionnent ensemble pour intégrer 50 couches convolutionnelles qui appliquent des filtres à l'image et créent des cartes de caractéristiques. Ils mettent en évidence des aspects spécifiques de l'image, tels que les contours, 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 gérer les tâches de reconnaissance d'images dans les cas les plus complexes. Au lieu d'apprendre à partir de l'image entière en une seule fois, le modèle Resnet50 analyse les données morceau par morceau, en les transmettant à travers les couches pour analyse. Blocs résiduels permettre aux gradients de circuler plus facilement à travers le réseau, ce qui permet de former un réseau neuronal profond et de dépasser les limitations traditionnelles.

ResNet a eu un impact sur divers secteurs impliquant des images, des photos 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.

Services d'IA utilisant l'architecture ResNet 50

Ce modèle est devenu un vecteur d'amélioration des performances des systèmes d'IA dans de nombreux secteurs où ces technologies sont nécessaires pour reconnaître avec précision des objets, des motifs ou du texte disparates dans une image. Le modèle Resnet 50 peut gérer des tâches de reconnaissance pour les entreprises, les outils de vision par ordinateur, les systèmes d'identification faciale, etc. Consultez donc ici pour savoir comment ce modèle peut être utilisé :

Service à la clientèle

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 augmente finalement les ventes. De plus, la recherche visuelle permet aux clients de trouver des produits à l'aide d'images, ce qui simplifie l'expérience d'achat et renforce l'engagement.

Gestion de l'inventaire 

Le modèle ResNet50 facilite la gestion des stocks et la prévention des pertes. Par exemple, ses capacités de reconnaissance d'images permettent une surveillance en temps réel des niveaux de stock et des alertes de réapprovisionnement automatisées. Cela réduit les inefficacités opérationnelles et garantit des niveaux de stock 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 vous fournissez.

matière de soins de santé

Les entreprises du secteur de la santé peuvent également bénéficier de l'architecture ResNet50. Sa capacité à détecter et classer les anomalies dans les examens médicaux, tels que les IRM et les CT, facilite le diagnostic précoce et la planification du traitement. Cela améliore les résultats pour les patients et renforce l'efficacité des médecins, réduisant ainsi le temps de diagnostic et les coûts associés.

La sécurité financière

Le modèle ResNet 50 prend en charge les services financiers en améliorant la détection des fraudes et les processus de vérification des clients. Ses capacités avancées de reconnaissance d'images identifient avec précision les documents falsifiés et les activités frauduleuses. Cela améliore la sécurité des transactions financières, instaure la confiance des clients et réduit les pertes financières dues à la fraude, renforçant ainsi la position de l'entreprise sur le marché.

Scénarios de Latenode

Grâce à ResNet-50, les entreprises et les organisations peuvent intégrer leurs services à des fonctionnalités de détection visuelle, ce qui améliore le confort des clients. De plus, ce modèle d'IA peut être utilisé pour automatiser les processus métier, tels que le contrôle qualité dans la fabrication ou l'étiquetage automatisé dans la gestion des actifs numériques. Latenode fournit une intégration directe avec ce modèle. Consultez les sections suivantes pour en savoir plus sur cette plateforme et sur la création d'un scénario simple avec Resnet50.

Intégration de Latenode avec le modèle ResNet 50 et d'autres outils

Latenode est une plateforme innovante qui vous permet de créer des workflows automatisés pour simplifier différents aspects de votre activité. Vous pouvez mettre en place des scénarios complexes pour gérer des tâches de routine comme la mise à jour de vos bases de données CRM, la diffusion d'e-mails à vos clients ou encore la gestion des communications entre vos clients et le service d'assistance. La limite de ses capacités n'est déterminée que par votre imagination.

L'avantage de Latenode est sa capacité à coopérer avec les services Web via Apis or intégrations directes, comme celle de ResNet50. Cette approche facilite le travail de votre équipe, vous 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. Vous ajoutez différents nœuds, spécifiez leurs propriétés, puis cliquez sur Exécuter pour voir la magie se produire. Si vous avez besoin de plus de fonctionnalités ou d'aide pour créer un flux de travail automatisé, Latenode a une solution. Assistant IA basé sur JavaScript peut écrire du code pour booster encore plus l'automatisation de votre entreprise. 

Il peut également déboguer du code existant, expliquer des termes spécifiques dans différentes zones ou commandes de votre code, ou même suggérer des scénarios personnalisés tout en décrivant chaque étape de vos actions. Vous trouverez ci-dessous un exemple de flux de travail avec intégration ResNet-50 réalisé avec l'aide de l'IA.

Créer des descriptions de catégories de produits avec ResNet 50 et LLama 3

Ce flux de travail permet au nœud ResNet-50 de traiter les images de produits à des fins de catégorisation. Il exploite également un autre modèle d'IA, LLama 3, pour générer des descriptions des catégories auxquelles appartiennent ces produits, ce qui vous aide à créer rapidement des bases de données de produits complètes. Le guide ci-dessous explique comment tout cela fonctionne.

1. Démarrez votre flux de travail. Après votre inscription, vous serez redirigé vers votre page de collecte. Vérifiez le coin supérieur gauche de l'écran et recherchez le bouton permettant de créer un nouveau scénario. Une fois que vous êtes dans le script, vous verrez un champ vide avec une seule icône au centre indiquant « Ajouter un nœud déclencheur pour commencer ».
2. Ajoutez le déclencheur sur le nœud Exécuter une fois. Cliquez simplement sur l'icône centrale ou sur un bouton vert en bas de l'écran pour ouvrir la bibliothèque. Elle propose divers déclencheurs qui peuvent activer des scripts selon un calendrier, une interaction avec une application tierce, un webhook, etc. Pour trouver le bloc dont vous avez besoin, recherchez triggers ➨ Utilitaires de base ➨ Déclencheur à l'exécution unique, comme le montre la capture d'écran.

3. Ajoutez le modèle ResNet50. En plus de divers déclencheurs, vous trouverez de nombreuses intégrations de modèles d'IA divisées en dossiers pour la génération de texte et d'images, la transformation d'images en texte (et vice versa), l'interaction audio, etc. Pour commencer, recherchez le Actions ➨ AI : Dossier de classification d'images ➨ Nœud Resnet 50 (Aperçu). 

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4. Personnaliser. Une fois le nœud ajouté, ouvrez les paramètres. Vous verrez un seul champ intitulé Image(s)Cette configuration utilise l'URL de l'image, mais vous pouvez également télécharger un fichier directement.

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5. Implémenter le module JavascriptIl existe deux versions de ce nœud : Navigateur sans tête et JavaScript. Les deux utilisent JS, mais le premier vous permet d'interagir avec le navigateur, tandis que la version JavaScript vous permet d'effectuer des actions personnalisées dans le flux de travail, dont vous avez besoin pour que celui-ci fonctionne. Vous trouverez le nœud JS en recherchant Utilitaires de base ➨ Code ➨ JavaScriptLa raison pour laquelle cela est nécessaire deviendra claire plus tard.

6. Ouvrir les paramètres JS. Une grande fenêtre s'ouvre et affiche le code d'espace réservé que vous devez remplacer par le vôtre. Dans ce scénario, le code JavaScript convertit les résultats du modèle ResNet 50 en texte brut, puis envoie une invite au nœud suivant, LLama 3. 

Vous pouvez écrire votre propre code si vous êtes familier avec la programmation, ou vous pouvez utiliser le code unique de Latenode. Assistant IA pour générer le code pour vous. Il peut également corriger et modifier le code selon les besoins. La capture d'écran ci-dessous montre à la fois la demande à l'assistant IA et l'invite à LLama, car elles se trouvent dans un seul message.

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Une fois le code ajouté, vous devez effectuer un test en cliquant sur le bouton Exécuter une fois dans les paramètres du nœud. Cela créera la variable qui contient les données du nœud suivant. Voici à quoi ressemble le code généré par l'IA : 

7. Ajouter une intégration avec le nœud LLama 3. C'est un modèle d'IA développé par Facebook pour gérer les demandes des utilisateurs concernant du texte, des images, etc. Dans Latenode, il est utilisé spécifiquement pour la génération de texte, ce qui correspond parfaitement à ce flux de travail. Notamment, il existe plusieurs nœuds LLama. Vous pouvez trouver le bon une fois par la route Actions ➨ IA : Génération de texte ➨ Llama 3 8B Invite d'instructions (Aperçu).

8. Personnaliser le bloc. Une fois l'intégration ouverte, vous verrez deux champs : Invite utilisateur et Jetons maximum. Dans le premier champ, insérez une variable générée par JavaScript. La valeur du deuxième champ contrôle la longueur de votre réponse. Par défaut, elle est définie sur 256 jetons, mais dans le script, c'est 600 jetons.

9. Démarrer le scriptCliquez sur le bouton dans la partie inférieure de l'écran et observez l'ensemble du processus. Si tout fonctionne correctement, les 4 nœuds afficheront des icônes vertes. En cas de problème, ils s'afficheront en rouge et un message d'erreur apparaîtra. Vous pouvez visualiser les résultats du travail des deux modèles en cliquant sur leurs nœuds respectifs.

Voici comment cela fonctionne. Avant d'exécuter le script, fournissez à ResNet50 le lien vers l'image que vous souhaitez classer. Avant d'ajouter votre image, il est important de noter qu'elle doit représenter des produits hors contexte. Dans Latenode, l'intégration du modèle Resnet50 a été formée jusqu'à présent pour 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 sacs à main et de sacs à main :

Le modèle l'analyse et identifie cinq catégories possibles d'éléments : portefeuille, classeur, 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 via le nœud JavaScript, convertis en texte brut, puis transmis au nœud suivant, LLama 3, accompagnés d'une invite.

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Ce nœud décrit chaque catégorie, vous permettant de copier tout ou partie du texte pour créer des catégories de produits de base pour votre marketplace ou organiser votre inventaire. Le champ d'application de ce flux de travail est énorme. Voici un exemple du texte généré par Llama 3 8B Instruct Prompt (Aperçu):

Si votre tâche consiste à classer des articles à l'aide d'images de stock provenant de marchés comme Amazon et eBay, et à fournir des descriptions, ce modèle et ce script vous seront très utiles.

Créez votre propre workflow Latenode avec ResNet 50 

Le modèle ResNet50 peut être utilisé dans un large éventail de cas de travail. En plus de ce scénario, vous pouvez 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 personnaliser les scripts pour vos projets de beauté ou médicaux. Alors, n'hésitez pas à utiliser cette intégration dans un workflow Latenode personnalisé !

Avec la version gratuite de Latenode, vous pouvez créer des scénarios avec un nombre illimité de nœuds à l'intérieur. Chaque activation de script prend un crédit sur un total de 300. Vous pouvez notamment acheter l'accès à l'une des trois versions d'abonnement, par exemple $17, 47 $, et $247 par mois.

Chaque version propose de plus en plus de fonctionnalités, notamment l'augmentation du nombre de vos crédits, des scripts actifs en parallèle, des comptes Latenode ajoutés, etc. Afficher les trois types d'abonnement de base sur cette pageVous y trouverez des options commerciales, des comparaisons de prix avec les concurrents et des FAQ.

Si vous avez des questions sur l'automatisation de votre entreprise avec ce service ou si vous vous demandez comment cela fonctionne, consultez le reste du blog Latenode. De plus, vous pouvez visiter son Serveur communautaire Discord qui abrite plus de 600 passionnés de low-code dans le monde, dont les développeurs de Latenode.

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Qu'est-ce que ResNet-50 ? 

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, permettant ainsi une formation plus efficace des réseaux neuronaux profonds.

Comment ResNet-50 améliore-t-il la reconnaissance d’images ? 

L'architecture de ResNet-50 comprend des blocs résiduels et des connexions de saut qui permettent un flux de gradient plus fluide, améliorant ainsi la capacité du réseau à apprendre à partir des données et à reconnaître des modèles complexes dans les images.

Quelles sont les applications de ResNet-50 ? 

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).

Comment les entreprises peuvent-elles utiliser ResNet-50 avec Latenode ? 

Les entreprises peuvent intégrer ResNet-50 dans Latenode pour automatiser des tâches telles que le support client, le tri d'images et le contrôle qualité. Latenode permet la création de flux de travail automatisés qui simplifient et améliorent les processus métier.

Quel est le coût d'utilisation de Latenode ? 

Latenode propose une version gratuite avec des fonctionnalités de base et trois plans d'abonnement (17 $, 47 $ et 247 $ par mois), chacun offrant des fonctionnalités supplémentaires et des crédits pour l'activation du script.

Où puis-je trouver plus d’informations et d’assistance pour Latenode ? 

Vous trouverez plus d'informations et d'assistance sur le blog Latenode et Serveur communautaire Discord, où plus de 600 passionnés de low-code, dont les développeurs Latenode, partagent leurs idées et leur assistance.