ترنسفورمر در پردازش تصاویر چطور عمل می‌کند؟ با تبدیل متن به تصویر آشنا شوید!

در دنیای پردازش تصویر و یادگیری ماشین استفاده از مدل های ترنسفورمر (Transformer) نشان‌دهنده یک تحول بنیادین به شمار می‌رود. این فناوری با استفاده از مکانیزم‌های توجه، قادر به درک بهتر و دقیق‌تر داده‌هاست. در این مطلب نحوه ورود ترنسفورمرها به دنیای پردازش تصویر و چگونگی عملکرد آن‌ها در این حوزه خاص را بررسی می‌کنیم. ترنسفورمرها که ابتدا برای پردازش زبان طبیعی طراحی شدند، از سازوکاری به‌نام توجه (Attention) برای مدل‌سازی ارتباط میان کلمه‌ها در جمله‌ها استفاده می‌کنند. بعد از مشخص‌شدن کارآمدی ترنسفورمرها در NLP، از آن‌ها برای تشخیص تصاویر نیز استفاده شد.

ترنسفورمرها چطور کار می‌کنند؟

برای توضیح ساختار و نحوه کارکرد ترنسفورمرها در پردازش تصویر ابتدا لازم است چگونگی عملکرد مدل‌های ترنسفورمر را درک کنیم. در مطلب مدل ترنسفورمر (Transformer Model) چیست؟ می‌توانید به اطلاعات لازم در این زمینه دست پیدا کنید.

همان‌طور که می‌دانید، در ترنسفورمرها مکانیزم توجه از عملیات ضرب داخلی ماتریس‌های Key، Query و Value برای محاسبه میزان نزدیکی کلمه‌های یک جمله به یکدیگر و به‌دست‌آوردن یک بردار تعبیه مناسب (Embedding) برای آن‌ها استفاده می‌کند.‌

این عملیات هزینه محاسباتی‌ای از مرتبه O(n^2) دارد که در آن n تعداد کلمه‌های جمله است:

این فرایند می‌تواند به‌طور مشابه برای تصویرها به کار رود، به‌این صورت که مکانیزم توجه بخش‌های مختلف تصویر و روابط آن‌ها با یکدیگر را محاسبه می‌کند. از آنجا که هر تصویر می‌تواند میلیون‌ها پیکسل را در بر گیرد، استفاده مستقیم از همه پیکسل‌ها برای محاسبه توجه بسیار پرهزینه و زمان‌بر خواهد بود؛ برای مثال، یک عکس به ابعاد ۲۵۶ در ۲۵۶ را در نظر بگیرید که مجموعا ۶۵۵۳۶ پیکسل خواهد داشت. اگر بخواهیم در مکانیزم توجه با هر پیکسل به‌عنوان یک کلمه برخورد کنیم، عملیاتی از مرتبه ۴میلیون محاسبه خواهد داشت:

به‌همین دلیل، تصویرها به بخش‌های کوچک‌تری تقسیم می‌شوند. این رویکرد به کاهش چشم‌گیر حجم محاسبات کمک کرده و امکان استفاده از مکانیزم‌های پیشرفته توجه در پردازش تصویرها را فراهم می‌آورد.

مرحله‌های اصلی استفاده از ترنسفورمرها برای طبقه‌بندی‌ تصویرها (Image Classification)

مرحله‌های اصلی استفاده از ترنسفورمرها برای طبقه‌بندی تصویر از این قرار است:

تقسیم تصویر

اولین گام تقسیم تصویر به چندین بخش کوچک‌تر یا Patch است. این پچ‌ها معمولاً مربع‌های کوچکی از تصویر اصلی هستند؛ مثلاً هر پچ می‌تواند به ابعاد ۱۶ در ۱۶ باشد، یعنی شامل ۲۵۶ پیکسل. این کار به پردازش راحت‌تر عکس‌ها توسط مکانیزم توجه کمک می‌کند. در مقایسه با پردازش متن می‌توان گفت در اینجا تصویرها نقش جمله‌ها و Patchهای هر تصویر نقش کلمه‌ها (یا Tokenها) را بازی می‌کنند.

تبدیل پچ‌ها به بردار

همان‌طور که در پردازش متن هر کلمه را با یک بردار نشان می‌دادیم، در اینجا نیز هر پچ به یک بردار تبدیل می‌شود.

یک راه تبدیل پچ‌ به بردار این است که آن را Flatten کنیم، یعنی مقدار پیکسل‌های آن را پشت‌سرهم قرار دهیم، اما طراحان این مدل، برای این منظور از یک ماتریس (به نام E) که وزن‌های آن به‌واسطه یک شبکه عصبی کوچک قابل یادگیری است استفاده کرده‌اند. درواقع ابتدا مقدارهای درون پچ به‌صورت یک بردار در می‌آید و سپس با ضرب‌شدن در ماتریس E به فضایی با ابعاد کمتر نگاشت (Map) می‌شوند و به‌عنوان ورودی ترنسفورمر به کار می‌روند.

برای مثال، اگر بخواهیم این کار را برای پچ‌های ۱۶ در ۱۶ انجام دهیم و آن‌ها را به فضای D بعدی برسانیم، ابتدا یک بردار ۲۵۶ بعدی از مقدارهای درون هر پچ می‌سازیم و سپس در ماتریس E به ابعاد ۲۵۶ در D، ضرب می‌کنیم؛ به‌این ترتیب، هر پچ به یک بردار تعبیه (Embedding) D بعدی تبدیل می‌شود. به خروجی این مرحله Patch Embeddings گفته می‌شود.

اضافه‌کردن موقعیت بردارها

همان‌طور که در پردازش متن علاوه بر بردار تعبیه ورودی (Input Embedding)، از بردارهای تعبیه موقعیتی (Positional Embedding) نیز استفاده می‌شد، در اینجا نیز برای حفظ اطلاعات مکانی پچ‌ها در تصویر اصلی، بردارهای موقعیتی به Patch Embeddings اضافه می‌شوند. این بردارها نمایانگر موقعیت هر پچ در تصویر اصلی هستند و به مدل کمک می‌کنند تا درک کند هر پچ کجای تصویر قرار دارد.

مدل ترنسفورمر

حال پچ‌ها که به‌صورت بردارهای خطی D بعدی درآمده و با بردارهای تعبیه موقعیتی خود ترکیب شده‌اند، به یک مدل ترنسفورمر وارد می‌شوند که لایه‌های متعددی از مکانیزم توجه (Attention Mechanism) را در بر می‌گیرد. این مدل قادر است تا ارتباطات میان بخش‌های مختلف تصویر را یاد بگیرد.

دسته‌بندی

درنهایت، خروجی مدل ترنسفورمر به یک لایه طبقه‌بندی‌کننده (Classification) منتقل می‌شود که وظیفه دارد تصویر را به یکی از کلاس‌های مدنظر دسته‌بندی کند.

پیاده‌سازی ترنسفورمرها در پردازش تصویر

در ادامه می‌توانید یک نمونه کد استفاده از ترنسفورمرها در پردازش تصویر را با استفاده از کتابخانه transformers از پلتفرم Hugging Face ببینید.

بیشنهاد می‌کنیم درباره پلتفرم Hugging Face و کاربردهای آن مطالعه کنید.

برای استفاده از یک مدل ازپیش‌آموزش‌دیده (Vision Transformers)ViT ابتدا باید کتابخانه‌های موردنیاز را نصب کنیم؛ سپس مدل دلخواه‌مان را به‌همراه استخراج‌کننده ویژگی (Feature Extraction) مربوط به آن فراخوانی کنیم. در ادامه باید عکس مدنظر را با استفاده از کتابخانه PIL بارگذاری کنیم و به نمایش بگذاریم.

سپس باید عکس مدنظر را به Feature Extraction مدل بدهیم و خروجی آن را به‌عنوان ورودی به مدل ترنسفورمر ازپیش‌آموزش‌دیده ViT بدهیم. خروجی این قسمت یک Logit است که احتمال قرارگیری عکس پردازش‌شده را در هر یک از کلاس‌های دیتاستی که مدل روی آن آموزش‌دیده نشان می‌دهد. با استفاده از تابع argmax اندیس محتمل‌ترین کلاسی که عکس به آن تعلق گرفته است مشخص می‌شود و نهایتا تابع config.id2label نام آن کلاس را با استفاده از اندیس گفته‌شده می‌دهد.

مزایای استفاده از ترنسفورمرها در تشخیص تصویر

مزیت‌های استفاده از ترنسفورمرها در تشخیص تصویر از این قرار است:

• کاهش نیاز به داده‌های آموزشی: ترنسفورمرها می‌توانند با تعداد کمتری داده آموزش ببینند.

• کارآمدی محاسباتی: زمان آموزش در ترنسفورمرها، به‌دلیل استفاده موثرتر از منابع محاسباتی، کمتر است.

• انعطاف‌پذیری: مدل‌ها قابلیت تطبیق‌پذیری بالایی دارند و می‌توانند برای وظیفه‌های مختلف تشخیص تصویر تنظیم شوند.

مقایسه عملکرد ترنسفورمر و شبکه‌های عصبی کانولوشنی در تشخیص تصویر

در دنیای پردازش تصویر و بینایی ماشین، دو معماری برجسته به‌خوبی شناخته شده‌اند: شبکه‌های عصبی کانولوشنی و ترنسفورمرها. هر یک از این مدل‌ها ویژگی‌ها و کاربردهای منحصربه‌فردی دارند که در ادامه آن‌ها را بررسی خواهیم کرد.

شبکه‌های عصبی کانولوشنی از سال‌ها پیش به‌عنوان بهترین رویکرد برای تشخیص تصویر مطرح بوده‌اند. این مدل‌ها با استفاده از لایه‌های کانولوشنی که قادر به تشخیص ویژگی‌های محلی در تصاویر هستند به‌خوبی عمل می‌کنند. طراحی معماری CNNها به‌گونه‌ای است که با پردازش تصاویر در زاویه‌های مختلف، توانایی شناسایی اشیا را در شرایط متفاوت فراهم می‌آورد.

CNN‌ها براساس میزان وابستگی پیکسل‌ها در یک تصویر به یکدیگر کار می‌کنند، به‌ویژه وابستگی با همسایگان مستقیم خود. این وابستگی شامل ویژگی‌هایی مانند رنگ، روشنایی و کنتراست است.

این شبکه‌ها از فیلترها روی بخش‌هایی از تصویر استفاده می‌کنند تا ویژگی‌های مهم مانند خط و لبه‌ها را استخراج کنند. این رویکرد به مدل کمک می‌کند تا فقط ویژگی‌های ضروری یک تصویر را یاد بگیرد و از جزئیات هر پیکسل تصویر چشم‌پوشی کند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره شبکه‌ عصبی کانولوشنی (CNN) هم مطالعه کنید.

درمقابل، ترنسفورمرها اما کل داده‌های تصویر را برای مدل‌سازی در نظر می‌گیرند، نه‌فقط قسمت‌هایی که فیلترها مهم می‌دانند. این امر می‌تواند به مدل اجازه دهد تا عملکرد بهتری داشته باشد؛ زیرا قادر خواهند بود تأثیرات متقابل میان اجزای تصویر را در سطح گسترده‌تری درک کنند.

.

مقایسه عملکرد دو مدل

ترنسفورمرها به خاطر توانایی‌های گسترده‌شان در درک روابط مکانی و زمینه‌ای میان بخش‌های تصویر متمایز می‌شوند. درحالی‌که CNN‌ها برای تشخیص ویژگی‌های محلی در سطوح مختلف مؤثر هستند، اما منظور از روابط مکانی و زمینه‌ای چیست؟

 روابط مکانی (Spatial Relationships)

روابط مکانی به نحوه قرارگیری اشیا در مقایسه با یکدیگر در فضای تصویر اشاره می‌کند؛ مثلاً در یک تصویر شهری، یک مدل پردازش تصویر که قادر به درک روابط مکانی است، می‌تواند تشخیص دهد که یک اتومبیل جلوی یک ساختمان قرار گرفته یا پشت آن است. این توانایی، به‌خصوص، در تشخیص سه‌بعدی و فهمیدن عمق تصویر کلیدی است.

 روابط زمینه‌ای (Contextual Relationships)

روابط زمینه‌ای به درک معنایی و همبستگی‌هایی اشاره می‌کند که ممکن است مستقیماً مشاهده‌شدنی نباشند؛ برای مثال، اگر در یک تصویر از پارک، یک کودک و یک توپ دیده می‌شود، مدل با درک زمینه می‌تواند نتیجه بگیرد که احتمالاً کودک در حال بازی با توپ است، حتی اگر در لحظه عکس‌برداری، توپ در حال حرکت نباشد.

ترنسفورمرهای بینایی می‌توانند در مواردی که نیاز به تحلیل دقیق‌تر و جامع‌تر تصویر وجود دارد بهتر عمل کنند، اما این به‌معنای جایگزینی کامل CNN‌ها توسط ترنسفورمرها نیست.

تحقیقات اخیر نشان داده‌اند که می‌توان با ترکیب قابلیت‌های CNN‌ها و ترنسفورمرها مدل‌هایی را ایجاد کرد که قدرت هر دو را به‌خوبی به کار می‌گیرند. این مدل‌های ترکیبی از لایه‌های کانولوشنی در مراحل اولیه برای تشخیص ویژگی‌های محلی استفاده می‌کنند؛ سپس در مرحله‌های بعدی، با بهره‌گیری از ترنسفورمر، قادر به فهمیدن پیچیدگی‌های مکانی و زمینه‌ای در سطح گسترده‌تری هستند.

کاربرد ترنسفورمرها در پردازش تصویر

ترنسفورمرها در پردازش تصویر کاربردهای متنوعی دارند. آن‌ها در تشخیص چهره، تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و تصویربرداری پزشکی به کار می‌روند.

تشخیص چهره

ترنسفورمرها در تشخیص چهره نقش مهمی ایفا می‌کنند و می‌توانند دقت شناسایی چهره‌ها را به‌شکل چشمگیری بهبود بخشند. این فناوری با استفاده از مکانیزم‌های توجه قادر است ویژگی‌های مهم چهره را حتی در شرایط دشوار نوری و زاویه‌های دید مختلف شناسایی کند.

ترنسفورمرها با تجزیه‌وتحلیل سریع و دقیق داده‌ها، می‌توانند افراد را در جمعیت‌های پرتراکم یا در محیط‌های کم‌نور با دقت بالا تشخیص دهند. این مسئله کاربردهای امنیتی و تجاری فراوانی دارد. علاوه‌براین قابلیت تطبیق‌پذیری بالای ترنسفورمرها با انواع چالش‌های بصری، آن‌ها را برای استفاده در سیستم‌های تشخیص هویت و تجزیه و تحلیل رفتاری مناسب می‌کند.

پردازش تصاویر ماهواره‌ای

ترنسفورمرها همچنین در تحلیل تصاویر ماهواره‌ای به کار می‌روند. آن‌ها امکان تحلیل دقیق تغییرات زمینی و محیطی را فراهم می‌کنند. این فناوری می‌تواند به‌طور خودکار تغییرات در پوشش زمین، تخریب جنگل‌ها، رشد شهری و دیگر پدیده‌های زیست‌محیطی را شناسایی کند.

استفاده از ترنسفورمرها در تحلیل تصاویر ماهواره‌ای به دانشمندان و محققان کمک می‌کند تا با دقت بالاتری تحولات محیطی را پیگیری کنند و درنتیجه، تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده در زمینه‌های مدیریت منابع طبیعی و برنامه‌ریزی شهری و روستایی را بهبود ببخشند.

ترنسفورمرها، به‌دلیل توانایی‌شان در فهمیدن الگوهای پیچیده و کلان، ابزاری قدرتمند در مدیریت بحران‌های طبیعی مانند سیل، آتش‌سوزی و خشکسالی محسوب می‌شوند.

ترنسفورمرها در پزشکی

استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های پزشکی و سلامت در حال تحولی چشم‌گیر است. ترنسفورمرها که به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های یادگیری عمیق شناخته می‌شوند می‌توانند نقش مهمی در این تحول ایفا کنند. در این بخش چگونگی استفاده از ترنسفورمر در تشخیص و درمان بیماری‌ها را بررسی می‌کنیم.

تشخیص بیماری‌ها ازطریق تصاویر پزشکی

یکی از قابلیت‌های کلیدی ترنسفورمرها در پزشکی توانایی آن‌ها در تشخیص دقیق و سریع بیماری‌ها ازطریق تصاویر پزشکی است؛ برای مثال، در تشخیص بیماری‌هایی مثل سرطان، ترنسفورمرها می‌توانند با تحلیل تصاویر رادیولوژی، تومورها یا تغییرات غیرطبیعی را با دقت بسیار بالا شناسایی کنند. این فناوری به پزشکان کمک می‌کند تا با دقت بیشتری بیماری‌ها را تشخیص دهند و درمان‌های مؤثرتری را طراحی کنند.

بهبود دقت تصویربرداری پزشکی

علاوه بر تشخیص بیماری‌ها، ترنسفورمرها در بهبود کیفیت تصویربرداری‌های پزشکی نیز نقش دارند. با استفاده از مدل‌های ترانسفورمر، می‌توان دقت تصاویر تولیدی را افزایش داد. این امر به تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تر کمک می‌کند؛ برای مثال، در تصویربرداری‌های پیچیده مانند MRI و CT scan، کاربرد ترنسفورمرها می‌تواند به افزایش وضوح و کاهش نویز در تصاویر کمک کند.

توسعه روش‌های جدید در درمان‌ها

ترنسفورمرها همچنین در توسعه روش‌های درمانی نوآورانه نقش دارند. با تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از تصاویر پزشکی متعدد و استفاده از الگوهای تشخیص‌داده‌شده توسط این مدل‌ها، می‌توان درمان‌های شخصی‌سازی‌شده‌تر و دقیق‌تری را ارائه کرد. این امر، به‌ویژه، در شرایطی که بیماری‌ها به‌سرعت تغییر می‌کنند یا مقاومت دربرابر درمان‌های معمول نشان می‌دهند اهمیت دارد.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

اگرچه ترنسفورمرها قابلیت‌های چشم‌گیری در حوزه پزشکی ارائه می‌کنند، با چالش‌هایی نیز روبه‌رو هستند. ازجمله این موارد می‌توان به نیاز به داده‌های باکیفیت و مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی بیماران اشاره کرد؛ علاوه‌براین، پیچیدگی‌های فنی در طراحی و آموزش این مدل‌ها نیز می‌تواند به‌عنوان یک مانع در مسیر پیشرفت عمل کند.

ترنسفورمرها، با وجود چالش‌های موجود، پتانسیل بسیار بالایی برای متحول‌کردن روش‌های تشخیص و درمان در پزشکی دارند. ادامه تحقیق و توسعه در این زمینه می‌تواند به بهبود چشم‌گیر در کیفیت زندگی بیماران بینجامد.

برتری بر CNNها

ترنسفورمرها، در مقایسه با شبکه‌های عصبی کانولوشنی، در حوزه پزشکی و پردازش تصویر به‌دلایل مختلفی برتری دارند. برخی از این دلیل‌ها را در ادامه آورده‌ایم:

توانایی تحلیل محتوای بلند‌مدت و کلی

ترنسفورمرها می‌توانند روابط میان داده‌ها در سراسر تصویر را بفهمند و از این اطلاعات برای تشخیص دقیق‌تر استفاده کنند؛ برای مثال، در تصویرهای پزشکی، ترنسفورمرها می‌توانند ویژگی‌هایی را که در نقاط مختلف تصویر قرار دارند به هم مرتبط کنند، درحالی‌که CNNها بیشتر بر روی ویژگی‌های محلی تمرکز دارند.

کارایی بهتر در مقیاس‌های مختلف

ترنسفورمرها به‌طور طبیعی قادر به تحلیل داده‌ها در مقیاس‌های مختلف هستند. این امر، به‌ویژه، در تشخیص پاتولوژی‌های متفاوت که در اندازه‌های گوناگون ظاهر می‌شوند، مفید است؛ درمقابل، CNNها ممکن است نیاز به طراحی‌های خاص یا لایه‌های اضافی برای دستیابی به این توانایی داشته باشند.

تطبیق‌پذیری و یادگیری از داده‌های غیرمتعارف

ترنسفورمرها قادر به یادگیری الگوهای پیچیده‌تر و غیرمعمول از داده‌ها هستند، به‌خصوص زمانی که با داده‌هایی سروکار دارند که نمایانگر شرایط نادر یا تغییرات غیرمنتظره‌اند. این قابلیت می‌تواند در تشخیص زودهنگام بیماری‌هایی که کمتر شناخته شده‌اند مؤثر باشد.

پردازش موازی بهینه‌تر

ترنسفورمرها قادر به پردازش موازی و کارآمد داده‌ها هستند. این امر سرعت یادگیری و پردازش را به‌طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد. درحالی‌که CNNها، به‌دلیل معماری متوالی خود، ممکن است در مقیاس‌های بزرگتر با کاهش کارایی مواجه شوند.

این ویژگی‌ها نشان می‌دهند چرا ترنسفورمرها در بسیاری از کاربردهای پزشکی می‌توانند عملکرد بهتری در مقایسه با CNNها داشته باشند و چگونه می‌توانند به ارتقای دقت و کارایی در تشخیص و درمان بیماری‌ها کمک کنند.

نتیجه‌گیری

استفاده از مدل‌های ترنسفورمر در پردازش تصویر و بینایی ماشین نقطه‌عطفی در استفاده از هوش مصنوعی به شمار می‌رود. این فناوری، با توانایی‌های بی‌نظیر خود در تحلیل داده‌ها و درک ارتباطات پیچیده میان اجزای مختلف تصویرها، امکانات جدیدی را در زمینه‌های مختلف ازجمله پزشکی، تشخیص چهره و تحلیل تصویرهای ماهواره‌ای فراهم کرده است. با پیشرفت‌های مداوم در این زمینه، ترنسفورمرها قادر خواهند بود تحولات بیشتری را در عرصه‌های علمی و کاربردی به ارمغان بیاورند و کیفیت زندگی بشر را به‌طور قابل توجهی بهبود ببخشند.

پرسش‌های متداول

ترنسفورمرها در پردازش تصویر چگونه کار می‌کنند؟

ترنسفورمرها در پردازش تصویر تصاویر را به بخش‌های کوچک‌تری تقسیم می‌کنند که به آن‌ها پچ (Patch) گفته می‌شود. هر پچ به‌عنوان یک توکن در نظر گرفته می‌شود و به یک بردار تعبیه (Embedding) تبدیل می‌شود؛ سپس، با استفاده از مکانیزم‌های توجه، مدل قادر است به ارتباطات معنادار میان این بخش‌ها پی ببرد. این تفاوت اصلی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی است که بر ویژگی‌های محلی تمرکز می‌کنند.

بهینه‌سازی عملکرد ترنسفورمرها در پردازش تصاویر با توجه به محدودیت‌های محاسباتی چگونه انجام می‌شود؟

برای کاهش پیچیدگی محاسباتی، ترنسفورمرها از تکنیک‌هایی مانند تقسیم‌بندی تصاویر به پچ‌های کوچک‌تر و کاهش ابعاد داده‌ها قبل از پردازش استفاده می‌کنند؛ همچنین به‌کارگیری تکنیک‌های بهینه‌سازی مانند Pruning  و Quantization می‌تواند تأثیر بسزایی در بهبود کارآمدی محاسباتی بگذارند.

چگونه می‌توان از ترنسفورمرها در تشخیص چهره استفاده کرد؟

ترنسفورمرها با استفاده از مکانیزم‌های توجه قادرند ویژگی‌های دقیق و معنادار چهره را حتی در شرایط دشوار نوری یا زاویه‌های مختلف تشخیص دهند. این قابلیت به شناسایی دقیق‌تر و سریع‌تر چهره‌ها کمک می‌کند، اما با چالش‌هایی مانند نیاز به داده‌های آموزشی بسیار و مدیریت حریم خصوصی همراه است.

نقش ترنسفورمرها در تحلیل تصاویر ماهواره‌ای چیست؟

ترنسفورمرها می‌توانند تغییرات در پوشش زمین، تخریب جنگل‌ها و دیگر تغییرات زیست‌محیطی را با دقت بالا تشخیص دهند. قابلیت تحلیل سریع و دقیق این مدل‌ها امکان پیگیری تحولات محیطی را به‌شکل بهینه‌ای فراهم می‌آورد. این امر در مدیریت منابع طبیعی و برنامه‌ریزی‌های زیست‌محیطی کاربردهای فراوانی دارد. علاوه‌براین، به‌دلیل توانایی‌های عالی ترنسفورمرها در فهم الگوهای پیچیده، استفاده از آن‌ها می‌تواند در مدیریت بحران‌های طبیعی مانند سیل و خشکسالی بسیار موثر باشد.

کاربرد ترنسفورمرها در پزشکی و تصویربرداری پزشکی چگونه است؟

ترنسفورمرها در تشخیص دقیق بیماری‌ها ازطریق تصاویر پزشکی نقش بسزایی دارند. این مدل‌ها قادرند ویژگی‌های بیماری‌هایی مانند سرطان را با استفاده از تصاویر رادیولوژی با دقت بالا تشخیص دهند؛ علاوه‌براین ترنسفورمرها در بهبود کیفیت تصویربرداری‌های پزشکی نقش دارند و می‌توانند وضوح و کاهش نویز تصاویر را افزایش دهند. این امر به تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تر کمک می‌کند و به پزشکان اجازه می‌دهد تا درمان‌های مؤثرتری را طراحی کنند.

یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌، یا بازاریابی مبتنی بر داده، شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌، می‌توانید حالا شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ