O que é ResNet-50 e como ele pode transformar sua automação empresarial?

ResNet 50 é um modelo de IA para reconhecimento de imagem, classificação e detecção de objetos. Introduzido em 2015 por Kaiming He e colegas da Microsoft Research, ele mudou o aprendizado profundo com sua inovadora estrutura de aprendizado residual. Este modelo abordou o problema do gradiente de desaparecimento, permitindo o treinamento de redes neurais muito mais profundas.

O guia a seguir abrange a funcionalidade e a arquitetura do modelo ResNet 50. Você terá uma visão geral completa de como ele funciona, para que é necessário e onde pode ser usado. Além disso, o artigo mostra um cenário simples do Latenode apresentando seus benefícios, para que você tenha conhecimento completo sobre como usar a integração com ele na prática. 

Key Takeaways: O ResNet-50 revolucionou o aprendizado profundo ao abordar efetivamente o problema do gradiente de desaparecimento, permitindo o treinamento de redes neurais muito mais profundas. Este guia fornece uma visão geral abrangente do ResNet50, explicando sua arquitetura e aplicações práticas. O artigo também detalha como esse modelo é integrado a vários serviços de IA, incluindo APIs de visão computacional, imagens médicas, veículos autônomos e sistemas de reconhecimento facial. Além disso, ele explora como as empresas podem aproveitar o Latenode para automatizar fluxos de trabalho usando o ResNet 50.

O que é ResNet50? 

Resnet é um modelo de aprendizado profundo que as redes neurais usam para reconhecer imagens e objetos neles. Muitos desenvolvedores descobrem que seus sistemas têm dificuldade para interpretar informações de imagem com precisão porque suas camadas — os conjuntos de neurônios que processam dados — são mal treinadas ou não são treinadas devido à falta de poder de processamento, arquitetura imprecisa, etc.

Por exemplo, se você fornecer uma rede neural com uma imagem da carteira, ela pode identificá-la incorretamente como uma bolsa ou mochila. Esse problema, conhecido como gradientes de desaparecimento, ocorre quando os gradientes usados ​​para treinar a rede se tornam muito pequenos, dificultando o aprendizado efetivo e o reconhecimento preciso. O Resnet-50 foi projetado para resolver esse problema.

Gradientes são valores que indicam o quanto os parâmetros da rede neural (pesos) devem ser ajustados para minimizar o erro de predição. Quando eles desaparecem ou se tornam muito pequenos, isso dificulta a atualização dos pesos, o que impede o aprendizado. Os gradientes são computados durante o algoritmo de retropropagação, que identifica um erro, passa-o pela rede e os ajusta.

A arquitetura Resnet 50 integra seus dois componentes, blocos residuais e pular conexões. Eles trabalham juntos para incorporar 50 camadas convolucionais que aplicam filtros à imagem e criam mapas de recursos. Eles destacam aspectos específicos da imagem, como bordas, matizes e padrões. Após a análise multicamadas, ele constrói uma representação hierárquica dos dados, capturando recursos cada vez mais complexos em cada camada sucessiva. 

Esse processo ajuda a lidar com tarefas de reconhecimento de imagem nos casos mais complexos. Em vez de aprender com a imagem inteira de uma vez, o modelo Resnet50 analisa os dados pedaço por pedaço, passando-os pelas camadas para análise. Blocos residuais permitem que os gradientes fluam mais suavemente pela rede, possibilitando treinar uma rede neural profunda e superar as limitações tradicionais.

O ResNet impactou vários setores envolvendo fotos, imagens e objetos. Este modelo de IA é frequentemente pré-treinado em grandes conjuntos de dados como o ImageNet e então ajustado por desenvolvedores. Sua precisão e eficiência o tornam popular para muitas aplicações de visão computacional.

Serviços de IA usando arquitetura ResNet 50

Este modelo se tornou um canal para melhor desempenho de sistemas de IA em muitas indústrias onde essas tecnologias são necessárias para reconhecer com precisão objetos, padrões ou texto díspares em uma imagem. O modelo Resnet 50 pode lidar com tarefas de reconhecimento para empresas, ferramentas de visão computacional, sistemas de identificação facial, etc. Então, confira aqui para saber como este modelo pode ser usado:

Atendimento ao cliente

O ResNet-50 aprimora recomendações de produtos e recursos de pesquisa visual. Analisando os atributos visuais dos produtos, ele fornece recomendações personalizadas, melhora a satisfação do cliente e, eventualmente, aumenta as vendas. Além disso, a pesquisa visual permite que os clientes encontrem produtos usando imagens, simplificando a experiência de compra e aumentando o engajamento.

Gestão de inventário 

O modelo ResNet50 auxilia no gerenciamento de estoque e prevenção de perdas. Por exemplo, seus recursos de reconhecimento de imagem permitem o monitoramento em tempo real dos níveis de estoque e alertas de reposição automatizados. Isso reduz ineficiências operacionais e garante níveis de estoque ideais. Notavelmente, o cenário Latenode abaixo simplifica o gerenciamento de estoque ao classificar e descrever as categorias de produtos da imagem que você fornece.

Assistência médica

Empresas de assistência médica também podem se beneficiar da arquitetura ResNet50. Sua capacidade de detectar e classificar anormalidades em exames médicos, como ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas, auxilia no diagnóstico precoce e no planejamento do tratamento. Isso melhora os resultados dos pacientes e aumenta a eficiência dos médicos, reduzindo o tempo de diagnóstico e os custos associados.

Segurança financeira

O modelo ResNet 50 oferece suporte a serviços financeiros ao aprimorar os processos de detecção de fraudes e verificação de clientes. Seus recursos avançados de reconhecimento de imagem identificam com precisão documentos falsificados e atividades fraudulentas. Isso melhora a segurança das transações financeiras, instilando confiança do cliente e reduzindo perdas financeiras devido a fraudes, fortalecendo, em última análise, a posição de mercado da empresa.

Cenários Latenode

Usando o ResNet-50, empresas e organizações podem integrar seus serviços com recursos de detecção visual, o que melhora o conforto do cliente. Além disso, esse modelo de IA pode ser usado para automatizar processos de negócios, como controle de qualidade na fabricação ou marcação automatizada no gerenciamento de ativos digitais. O Latenode fornece integração direta com esse modelo. Verifique as seções a seguir para saber mais sobre essa plataforma e como criar um cenário simples com o Resnet50.

Integrando o Latenode com o modelo ResNet 50 e outras ferramentas

Latenode é uma plataforma inovadora que permite que você crie fluxos de trabalho automatizados para simplificar vários aspectos do seu negócio. Você pode configurar cenários complicados para gerenciar tarefas de rotina, como atualizar seus bancos de dados de CRM, espalhar e-mails para seus clientes ou até mesmo gerenciar comunicações entre seus clientes e o serviço de suporte. O limite de suas capacidades é determinado apenas pela sua imaginação.

A vantagem do Latenode é sua capacidade de cooperar com serviços da web por meio de APIs or integrações diretas, como o do ResNet50. Essa abordagem facilita o trabalho da sua equipe, permitindo que você transfira dinheiro e tempo da rotina para tarefas mais urgentes, como brainstorming, planejamento estratégico ou desenvolvimento de produtos.

Criar cenários é como construir Lego. Você adiciona vários nós, especifica suas propriedades e clica em Executar para ver a mágica acontecendo. Se você precisa de mais recursos ou ajuda para construir um fluxo de trabalho automatizado, o Latenode tem uma solução. Assistente de IA baseado em JavaScript pode escrever código para impulsionar ainda mais a automação do seu negócio. 

Ele também pode depurar código existente, explicar termos específicos em diferentes áreas ou comandos do seu código, ou até mesmo sugerir cenários personalizados enquanto descreve cada etapa de suas ações. Abaixo está um exemplo de um fluxo de trabalho com integração ResNet-50 feito com assistência de IA.

Criando descrições de categorias de produtos com ResNet 50 e LLama 3

Este fluxo de trabalho permite que imagens de produtos sejam processadas pelo nó ResNet-50 para categorização. Ele também aproveita outro modelo de IA, LLama 3, para gerar descrições para categorias às quais esses produtos pertencem, o que ajuda você a construir rapidamente bancos de dados de produtos extensos. O guia abaixo explica como tudo funciona.

1. Inicie seu fluxo de trabalho. Após registrar-se, você será direcionado para sua página de coleção. Verifique o canto superior esquerdo da tela e encontre o botão para criar um novo cenário. Uma vez dentro do script, você verá um campo vazio com um único ícone no centro que diz 'Add Trigger Node to Begin.'
2. Adicione o nó Trigger on Run Once. Basta clicar no ícone central ou em um botão verde na parte inferior da tela para abrir a biblioteca. Ela apresenta vários gatilhos que podem ativar scripts por uma programação, interação com um aplicativo de terceiros, webhook e muito mais. Para encontrar o bloco que você precisa, pesquise por gatilhos ➨ Utilitários principais ➨ Acionar ao executar uma vez, conforme mostrado na captura de tela.

3. Adicione o modelo ResNet50. Além de vários gatilhos, você encontrará inúmeras integrações de modelos de IA divididas em pastas para geração de texto e imagem, transformação de imagens em texto (e vice-versa), interação de áudio e muito mais. Para começar, procure o Ações ➨ AI: Pasta de classificação de imagens ➨ Nó Resnet 50 (visualização). 

‍

‍

4. Personalize isto. Depois de adicionar o nó, abra as configurações. Você verá um único campo rotulado Imagem. Esta configuração usa a URL da imagem, mas você também pode carregar um arquivo diretamente.

‍

5. Implementar o módulo Javascript. Existem duas versões deste nó: Navegador sem cabeça e JavaScript. Ambos usam JS, mas o primeiro permite que você interaja com o navegador, enquanto a versão JavaScript permite que você execute ações personalizadas dentro do fluxo de trabalho, o que você precisa para que este funcione. Você encontrará o nó JS pesquisando por Utilitários principais ➨ Código ➨ JavaScript. Por que isso é necessário ficará claro mais tarde.

6. Abra as configurações do JS. Uma grande janela será aberta exibindo o código de espaço reservado que você precisa substituir pelo seu. Neste cenário, o código JavaScript converte os resultados do modelo ResNet 50 em texto simples e, em seguida, envia um prompt para o próximo nó, LLama 3. 

Você pode escrever seu próprio código se estiver familiarizado com programação ou pode usar o exclusivo Latenode Assistente de IA para gerar o código para você. Ele também pode corrigir e modificar o código conforme necessário. A captura de tela abaixo mostra tanto a solicitação para o assistente de IA quanto o prompt para LLama, como estão em uma mensagem.

‍

Depois de adicionar o código, você precisa fazer um teste clicando no botão Executar uma vez nas configurações do nó. Ele criará a variável que contém os dados para o nó seguinte. Aqui está a aparência do código gerado pela IA: 

7. Adicionar uma integração com o nó LLama 3. Tnis é um modelo de IA desenvolvido pelo Facebook para lidar com solicitações de usuários por texto, imagens e mais. No Latenode, ele é usado especificamente para geração de texto, o que se encaixa perfeitamente neste fluxo de trabalho. Notavelmente, há vários nós LLama. Você pode encontrar o certo uma vez pela rota Ações ➨ IA: Geração de texto ➨ Llama 3 8B Instruct Prompt (Prévia).

8. Personalize o bloco. Depois de abrir a integração, você verá dois campos: Prompt do Usuário e Máximo de fichas. No primeiro campo, insira uma variável gerada pelo JavaScript. O valor no segundo campo controla o comprimento da sua resposta. Por padrão, ele é definido como 256 fichas, mas no script, é 600 fichas.

9. Inicie o script. Clique no botão na parte inferior da tela e assista a todo o processo. Se tudo estiver funcionando corretamente, todos os 4 nós mostrarão ícones verdes. Se houver um problema, eles mostrarão vermelho e uma mensagem de erro aparecerá. Você pode visualizar os resultados do trabalho de ambos os modelos clicando em seus respectivos nós.

Veja como funciona. Antes de executar o script, forneça ao ResNet50 o link para a imagem que você deseja classificar. Antes de adicionar sua imagem, é importante observar que ela deve representar produtos fora do contexto. No Latenode, a integração do modelo Resnet50 foi treinada até agora para classificar imagens abstratas de animais sozinhos, produtos sem um pano de fundo ou assuntos isolados semelhantes. Os testes mostraram que esse nó pode produzir classificações imprecisas com imagens mais complexas.

Neste caso, é uma imagem de carteiras, bolsas e malas:

O modelo analisa e identifica cinco categorias possíveis de itens: carteira, pasta, bolsa, mala de correio e fivela. Quanto maior a pontuação, maior a probabilidade de que os objetos nomeados estejam presentes na imagem. Todos os resultados são processados ​​por meio do nó JavaScript, convertidos em texto simples e, então, passados ​​para o próximo nó, LLama 3, junto com um prompt.

‍

Este nó descreve cada categoria, permitindo que você copie todo ou partes do texto para criar categorias básicas de produtos para seu mercado ou organizar seu inventário. O escopo de aplicações para este fluxo de trabalho é enorme. Aqui está um exemplo do texto gerado por Prompt de instrução Llama 3 8B (prévia):

Se sua tarefa é classificar itens usando imagens de bancos de imagens de mercados como Amazon e eBay e fornecer descrições, então este modelo e script serão úteis.

Crie seu próprio fluxo de trabalho Latenode com ResNet 50 

O modelo ResNet50 pode ser usado em uma ampla gama de casos de trabalho. Além deste cenário, você pode desenvolver um algoritmo para aprimorar o suporte ao cliente analisando capturas de tela e fotos de problemas, automatizar a classificação de imagens em arquivos ou personalizar scripts para seus projetos de beleza ou médicos. Então, sinta-se à vontade para usar esta integração em um fluxo de trabalho Latenode personalizado!

Com a versão gratuita do Latenode, você pode criar cenários com um número ilimitado de nós dentro deles. Cada ativação de script leva um crédito de um total de 300. Notavelmente, você pode comprar acesso a uma das três versões de assinatura, por $17, $ 47, e $247 por mês.

Cada versão fornece mais e mais recursos, incluindo o aumento do número de seus créditos, scripts ativos paralelos, contas Latenode adicionadas e assim por diante. Veja todos os três tipos básicos de assinatura nesta página. Você pode encontrar opções de negócios, comparações de preços com concorrentes e perguntas frequentes lá.

Se você tiver alguma dúvida sobre como automatizar seu negócio com este serviço ou quiser saber como ele funciona, confira o restante do blog do Latenode. Além disso, você pode visitar seu Servidor da comunidade do Discord que abriga mais de 600 entusiastas de low-code no mundo todo, incluindo desenvolvedores do Latenode.

Perguntas frequentes

O que é ResNet-50? 

ResNet-50 é um modelo de aprendizado profundo usado para reconhecimento de imagem. Ele usa uma estrutura de aprendizado residual para abordar o problema do gradiente de desaparecimento, permitindo um treinamento mais eficaz de redes neurais profundas.

Como o ResNet-50 melhora o reconhecimento de imagem? 

A arquitetura do ResNet-50 inclui blocos residuais e conexões de salto que permitem um fluxo de gradiente mais suave, melhorando a capacidade da rede de aprender com dados e reconhecer padrões complexos em imagens.

Quais são algumas aplicações do ResNet-50? 

O ResNet-50 é usado em várias aplicações, incluindo APIs de visão computacional (por exemplo, Google Cloud Vision), imagens médicas (por exemplo, Aidoc), veículos autônomos (por exemplo, Tesla) e sistemas de reconhecimento facial (por exemplo, Microsoft Face API).

Como as empresas podem usar o ResNet-50 com o Latenode? 

As empresas podem integrar o ResNet-50 ao Latenode para automatizar tarefas como suporte ao cliente, classificação de imagens e controle de qualidade. O Latenode permite a criação de fluxos de trabalho automatizados que simplificam e aprimoram os processos de negócios.

Qual é o custo de usar o Latenode? 

O Latenode oferece uma versão gratuita com recursos básicos e três planos de assinatura (US$ 17, US$ 47 e US$ 247 mensais), cada um fornecendo recursos e créditos adicionais para ativação de script.

Onde posso encontrar mais informações e suporte para o Latenode? 

Mais informações e suporte podem ser encontrados no blog Latenode e Servidor da comunidade do Discord, onde mais de 600 entusiastas de low-code, incluindo desenvolvedores do Latenode, compartilham insights e assistência.