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

O ResNet 50 é um modelo de IA para reconhecimento de imagens, classificação e detecção de objetos. Introduzido em 2015 por Kaiming He e colegas da Microsoft Research, ele mudou a aprendizagem profunda com sua inovadora estrutura de aprendizagem residual. Esse modelo resolveu o problema do gradiente de desaparecimento, permitindo o treinamento de redes neurais muito mais profundas.

O guia a seguir aborda 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 com seus benefícios, para que você tenha um conhecimento completo sobre como usar a integração com ele na prática. 

Principais conclusões: O ResNet-50 revolucionou a aprendizagem profunda ao resolver com eficácia 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 site Latenode para automatizar fluxos de trabalho usando o ResNet 50.

O que é o ResNet50? 

O Resnet é um modelo de aprendizagem profunda que as redes neurais usam para reconhecer imagens e objetos nelas. Muitos desenvolvedores acham que seus sistemas têm dificuldade para interpretar com precisão as informações de imagem porque suas camadas - os conjuntos de neurônios que processam dados - são mal treinadas ou não são treinadas devido à falta de capacidade de processamento, arquitetura imprecisa etc.

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

Os gradientes são valores que indicam o quanto os parâmetros da rede neural(pesos) devem ser ajustados para minimizar o erro de previsão. 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 por ele na rede e os ajusta.

A arquitetura do Resnet 50 integra seus dois componentes, blocos residuais e conexões de salto. 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 multicamada, ele cria 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 imagens nos casos mais complexos. Em vez de aprender com toda a imagem de uma só vez, o modelo Resnet50 analisa os dados peça por peça, passando-os pelas camadas para análise. Os blocos residuais permitem que os gradientes fluam mais suavemente pela rede, possibilitando o treinamento de uma rede neural profunda e superando as limitações tradicionais.

O ResNet afetou vários setores que envolvem fotos, imagens e objetos. Esse modelo de IA costuma ser pré-treinado em grandes conjuntos de dados, como o ImageNet, e depois ajustado pelos desenvolvedores. Sua precisão e eficiência o tornam popular para muitos aplicativos de visão computacional.

Serviços de IA usando a arquitetura ResNet 50

Esse modelo tornou-se um canal para um melhor desempenho dos sistemas de IA em muitos setores em que essas tecnologias são necessárias para reconhecer com precisão objetos, padrões ou textos diferentes em uma imagem. O modelo Resnet 50 pode lidar com tarefas de reconhecimento para empresas, ferramentas de visão computacional, sistemas de identificação facial, etc. Portanto, confira aqui para saber como esse modelo pode ser usado:

Atendimento ao cliente

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

Gerenciamento de estoque 

O modelo ResNet50 auxilia no gerenciamento de estoque e na prevenção de perdas. Por exemplo, seus recursos de reconhecimento de imagem permitem o monitoramento em tempo real dos níveis de estoque e alertas automáticos de reabastecimento. Isso reduz as ineficiências operacionais e garante níveis ideais de estoque. Notavelmente, o cenário Latenode abaixo simplifica o gerenciamento de estoque classificando e descrevendo as categorias de produtos a partir da imagem que você fornece.

Cuidados com a saúde

As empresas do setor de saúde também podem se beneficiar da arquitetura ResNet50. Sua capacidade de detectar e classificar anormalidades em exames médicos, como ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas, ajuda 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, aprimorando a detecção de fraudes e os processos de verificação de clientes. Seus recursos avançados de reconhecimento de imagem identificam com precisão documentos falsos e atividades fraudulentas. Isso aumenta a segurança das transações financeiras, inspirando a confiança do cliente e reduzindo as perdas financeiras decorrentes de fraudes, fortalecendo, em última análise, a posição da empresa no mercado.

Latenode Cenários

Usando o ResNet-50, as empresas e organizações podem integrar seus serviços com recursos de detecção visual, o que aumenta 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 site Latenode oferece integração direta com esse modelo. Consulte as seções a seguir para saber mais sobre essa plataforma e como criar um cenário simples com o Resnet50.

Integração do site 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 da sua empresa. Você pode configurar cenários complicados para gerenciar tarefas rotineiras, como atualizar seus bancos de dados de CRM, enviar e-mails para seus clientes ou até mesmo gerenciar as comunicações entre seus clientes e o serviço de suporte. O limite de seus recursos é determinado apenas pela sua imaginação.

LatenodeA vantagem do ResNet50 é sua capacidade de cooperar com serviços da Web por meio de APIs ou integrações diretas, como a 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, em seguida, clica em Run para ver a mágica acontecer. Se você precisar de mais recursos ou de ajuda para criar um fluxo de trabalho automatizado, o Latenode tem uma solução. Seu assistente de IA baseado em JavaScript pode escrever códigos para aumentar ainda mais a automação de seus negócios. 

Ele também pode depurar o código existente, explicar termos específicos em diferentes áreas ou comandos do seu código ou até mesmo sugerir cenários personalizados ao descrever cada etapa de suas ações. Abaixo você encontra um exemplo de um fluxo de trabalho com a integração do ResNet-50 feita com a assistência da IA.

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

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

1. Inicie seu fluxo de trabalho. Depois de se registrar, você será direcionado para a página da sua coleção. Verifique o canto superior esquerdo da tela e encontre o botão para criar um novo cenário. Quando estiver 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 acionadores que podem ativar scripts por meio de uma programação, interação com um aplicativo de terceiros, webhook e muito mais. Para encontrar o bloco de que você precisa, procure Triggers ➨ Core Utilities ➨ Trigger on Run Once, conforme mostrado na captura de tela.

3. Adicione o modelo ResNet50. Além de vários acionadores, você encontrará várias 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 nó Actions ➨ AI: Image Classification Folder ➨ Resnet 50 (Preview). 

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4. Personalize-o. Depois que você adicionar o nó, abra as configurações. Você verá um único campo chamado Imagem. Essa configuração usa o URL da imagem, mas você também pode carregar um arquivo diretamente.

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5. Implemente o módulo Javascript. Há duas versões desse nó: Navegador sem cabeça e JavaScript. Ambas usam JS, mas a primeira permite que você interaja com o navegador, enquanto a versão JavaScript permite que você execute ações personalizadas dentro do fluxo de trabalho, o que é necessário para que esse nó funcione. Você encontrará o nó JS pesquisando Core Utilities ➨ Code ➨ JavaScript. Você saberá mais tarde por que ele é necessário.

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

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

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Depois de adicionar o código, você precisa fazer um teste clicando no botão Run Once nas configurações do nó. Isso 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. O Tnis é um modelo de IA desenvolvido pelo Facebook para lidar com as solicitações de texto, imagens e muito mais dos usuários. Em Latenode, ele é usado especificamente para geração de texto, o que se encaixa perfeitamente nesse fluxo de trabalho. Notavelmente, há vários nós LLama. Você pode encontrar o nó correto pela rota Actions ➨ AI: Text Generation ➨ Llama 3 8B Instruct Prompt (Preview).

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

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

Veja como ele funciona. Antes de executar o script, forneça ao ResNet50 o link da imagem que você deseja classificar. Antes de você adicionar a imagem, é importante observar que ela deve representar produtos fora de contexto. Em Latenode, a integração de modelos do Resnet50 foi treinada até o momento 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.

Nesse caso, é uma imagem de carteiras, bolsas e carteiras de mão:

O modelo analisa a imagem e identifica cinco categorias possíveis de itens: carteira, fichário, bolsa, mala postal e fivela. Quanto maior a pontuação, maior a probabilidade de os objetos nomeados estarem presentes na imagem. Todos os resultados são processados pelo nó JavaScript, convertidos em texto simples e, em seguida, passados para o próximo nó, LLama 3, juntamente com um prompt.

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Esse nó descreve cada categoria, permitindo que você copie todo ou parte do texto para criar categorias básicas de produtos para o seu marketplace ou organizar seu inventário. O escopo de aplicativos para esse fluxo de trabalho é enorme. Aqui está um exemplo do texto gerado pelo Llama 3 8B Instruct Prompt (Preview):

Se a sua tarefa for classificar itens usando imagens de estoque de mercados como Amazon e eBay e fornecer descrições, então esse modelo e script servirão bem a você.

Crie seu próprio fluxo de trabalho Latenode com o ResNet 50 

O modelo ResNet50 pode ser usado em uma grande variedade de casos de trabalho. Além desse 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 adaptar scripts para seus projetos médicos ou de beleza. Portanto, fique à vontade para usar essa integração em um fluxo de trabalho personalizado do Latenode !

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

Cada versão oferece mais e mais recursos, incluindo o aumento do número de créditos, scripts ativos paralelos, adição de contas Latenode e assim por diante. Você pode ver todos os três tipos de assinatura básica nesta página. Você pode encontrar opções de negócios, comparações de preços com concorrentes e perguntas frequentes nessa página.

Se você tiver alguma dúvida sobre a automação de seus negócios com esse serviço ou quiser saber como ele funciona, confira o restante do blog Latenode . Além disso, você pode visitar o servidor da comunidade Discord que abriga mais de 600 entusiastas de low-code em todo o mundo, incluindo desenvolvedores do Latenode .

PERGUNTAS FREQUENTES

O que é o ResNet-50? 

O ResNet-50 é um modelo de aprendizagem profunda usado para reconhecimento de imagens. Ele usa uma estrutura de aprendizagem residual para resolver o problema do gradiente de desaparecimento, permitindo um treinamento mais eficaz de redes neurais profundas.

Como o ResNet-50 melhora o reconhecimento de imagens? 

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

Quais são algumas das aplicações do ResNet-50? 

O ResNet-50 é usado em vários aplicativos, 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 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? 

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

Onde posso encontrar mais informações e suporte para Latenode? 

Você pode encontrar mais informações e suporte no blog Latenode e no servidor da comunidade Discordonde mais de 600 entusiastas do low-code, incluindo desenvolvedores do Latenode , compartilham ideias e assistência.