Was ist ResNet-50 und wie kann es die Automatisierung deines Unternehmens verändern?

ResNet 50 ist ein KI-Modell für Bilderkennung, Klassifizierung und Objekterkennung. Es wurde 2015 von Kaiming He und Kollegen von Microsoft Research eingeführt und hat das Deep Learning mit seinem innovativen Residual Learning Framework verändert. Dieses Modell löst das Problem des verschwindenden Gradienten und ermöglicht das Training von viel tieferen neuronalen Netzen.

Der folgende Leitfaden behandelt die Funktionen und den Aufbau des ResNet 50-Modells. Du erhältst einen vollständigen Überblick darüber, wie es funktioniert, wofür es benötigt wird und wo es eingesetzt werden kann. Außerdem zeigt der Artikel ein einfaches Latenode Szenario, das die Vorteile des Modells aufzeigt, damit du die Integration des Modells in der Praxis voll nutzen kannst. 

Die wichtigsten Erkenntnisse: ResNet-50 hat das Deep Learning revolutioniert, indem es das Problem des verschwindenden Gradienten effektiv löst und das Training von viel tieferen neuronalen Netzen ermöglicht. Dieser Leitfaden gibt 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, z. B. in Computer Vision APIs, medizinische Bildgebung, autonome Fahrzeuge und Gesichtserkennungssysteme. Außerdem wird erläutert, wie Unternehmen Latenode nutzen können, um Arbeitsabläufe mit ResNet 50 zu automatisieren.

Was ist ResNet50? 

Resnet ist ein Deep-Learning-Modell, das neuronale Netze verwenden, um Bilder und Objekte darin zu erkennen. Viele Entwickler/innen stellen fest, dass ihre Systeme nicht in der Lage sind, Bildinformationen richtig zu interpretieren, weil ihre Schichten - die Neuronen, die die Daten verarbeiten - schlecht oder gar nicht trainiert sind, z. B. wegen mangelnder Rechenleistung oder einer ungenauen Architektur.

Wenn du einem neuronalen Netzwerk zum Beispiel ein Bild der Brieftasche gibst, könnte es diese fälschlicherweise als Geldbörse oder Rucksack identifizieren. Dieses Problem, bekannt als "verschwindende Gradienten", tritt auf, wenn die Gradienten, die zum Trainieren des Netzwerks verwendet werden, zu klein werden, was ein effektives Lernen und eine genaue Erkennung behindert. Resnet-50 wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen.

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

Die Architektur von Resnet 50 besteht aus zwei Komponenten: Restblöcken und Sprungverbindungen. Sie arbeiten zusammen, um 50 Faltungsschichten zu integrieren, die Filter auf das Bild anwenden und Feature Maps erstellen. Sie heben bestimmte Aspekte des Bildes hervor, z. B. Kanten, Farbtöne und Muster. Nach der mehrschichtigen Analyse wird eine hierarchische Darstellung der Daten erstellt, die auf jeder Schicht immer komplexere Merkmale erfasst. 

Dieser Prozess hilft bei der Bewältigung von Bilderkennungsaufgaben in den komplexesten Fällen. Anstatt aus dem gesamten Bild auf einmal zu lernen, analysiert das Resnet50-Modell die Daten Stück für Stück und leitet sie zur Analyse durch die Schichten. Durch die Restblöcke können die Gradienten reibungsloser durch das Netzwerk fließen, so dass es möglich ist, ein tiefes neuronales Netzwerk zu trainieren und die traditionellen Grenzen zu überwinden.

ResNet hat sich auf verschiedene Branchen ausgewirkt, die mit Bildern und Objekten zu tun haben. Dieses KI-Modell wird oft auf großen Datensätzen wie ImageNet vortrainiert und dann von den 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, in denen diese Technologien benötigt werden, um unterschiedliche Objekte, Muster oder Texte in einem Bild genau zu erkennen, zu einem Weg zu mehr Leistung für KI-Systeme entwickelt. Das Resnet 50 Modell kann Erkennungsaufgaben für Unternehmen, Computer Vision Tools, Gesichtserkennungssysteme usw. übernehmen. Hier erfährst du, wie dieses Modell eingesetzt werden kann:

Kundenbetreuung

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

Inventarverwaltung 

Das Modell ResNet50 hilft bei der Bestandsverwaltung und Verlustprävention. Seine Bilderkennungsfunktionen ermöglichen zum Beispiel die Überwachung der Lagerbestände in Echtzeit und automatische Warnungen zur Wiederauffüllung. Dadurch werden betriebliche Ineffizienzen reduziert und optimale Lagerbestände sichergestellt. Das folgende Szenario von Latenode vereinfacht die Bestandsverwaltung, indem es die Produktkategorien anhand des von dir gelieferten Bildes klassifiziert und beschreibt.

Gesundheitswesen

Auch Unternehmen im Gesundheitswesen können von der ResNet50 Architektur profitieren. Ihre Fähigkeit, Anomalien in medizinischen Scans wie MRTs und CTs zu erkennen und zu klassifizieren, hilft bei der frühzeitigen Diagnose und Behandlungsplanung. Dies verbessert die Ergebnisse für die Patienten und steigert die Effizienz der Ärzte, indem es die Diagnosezeit und die damit verbundenen Kosten reduziert.

Finanzielle Sicherheit

Das ResNet 50 Modell unterstützt Finanzdienstleistungen, indem es die Betrugserkennung und die Kundenüberprüfung verbessert. Seine fortschrittlichen Bilderkennungsfunktionen identifizieren gefälschte Dokumente und betrügerische Aktivitäten präzise. Dadurch wird die Sicherheit von Finanztransaktionen verbessert, das Vertrauen der Kunden gestärkt und finanzielle Verluste durch Betrug reduziert, 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 erhöht. Außerdem kann dieses KI-Modell genutzt werden, um Geschäftsprozesse zu automatisieren, z. B. die Qualitätskontrolle in der Fertigung oder die automatische Kennzeichnung in der digitalen Bestandsverwaltung. Latenode bietet eine direkte Integration mit diesem Modell. In den folgenden Abschnitten erfährst du mehr über diese Plattform und wie du ein einfaches Szenario mit Resnet50 erstellen kannst.

Integration von Latenode mit dem ResNet 50 Modell und anderen Tools

Latenode ist eine innovative Plattform, mit der du automatisierte Workflows erstellen kannst, um verschiedene Aspekte deines Geschäfts zu vereinfachen. Du kannst komplizierte Szenarien einrichten, um Routineaufgaben wie die Aktualisierung deiner CRM-Datenbanken, das Versenden von E-Mails an deine Kunden oder sogar die Kommunikation zwischen deinen Kunden und dem Kundendienst zu verwalten. Die Grenzen der Möglichkeiten werden nur durch deine Fantasie bestimmt.

Latenodehat den Vorteil, dass es über APIs oder direkte Integrationen, wie die mit ResNet50, mit Webservices zusammenarbeiten kann. Dieser Ansatz erleichtert deinem Team die Arbeit und ermöglicht es dir, Geld und Zeit von Routineaufgaben auf dringendere Aufgaben wie Brainstorming, strategische Planung oder Produktentwicklung zu verlagern.

Das Erstellen von Szenarien ist wie Lego bauen. Du fügst verschiedene Knotenpunkte hinzu, gibst ihre Eigenschaften an und klickst dann auf Ausführen, um zu sehen, wie die Magie passiert. Wenn du mehr Funktionen oder Hilfe beim Aufbau eines automatisierten Workflows brauchst, hat Latenode eine Lösung. Sein JavaScript-basierter KI-Assistent kann Code schreiben, um die Automatisierung deines Unternehmens noch weiter voranzutreiben. 

Sie kann auch bestehenden Code debuggen, bestimmte Begriffe in verschiedenen Bereichen oder Befehlen deines Codes erklären oder sogar individuelle Szenarien vorschlagen, während sie jeden Schritt deiner Aktionen beschreibt. Unten siehst du ein Beispiel für einen Workflow mit ResNet-50-Integration, der mit KI-Unterstützung erstellt wurde.

Produktkategorie-Beschreibungen mit ResNet 50 und LLama 3 erstellen

Mit diesem Arbeitsablauf können Produktbilder vom ResNet-50-Knoten zur Kategorisierung verarbeitet werden. Außerdem nutzt er ein weiteres KI-Modell, LLama 3, um Beschreibungen für die Kategorien zu generieren, zu denen diese Produkte gehören, damit du schnell umfangreiche Produktdatenbanken aufbauen kannst. Der folgende Leitfaden erklärt, wie alles funktioniert.

1. Starte deinen Workflow. Nach der Registrierung wirst du auf deine Sammlungsseite weitergeleitet. In der oberen linken Ecke des Bildschirms findest du die Schaltfläche zum Erstellen eines neuen Szenarios. Sobald du dich im Skript befindest, siehst du ein leeres Feld mit einem einzelnen Symbol in der Mitte, auf dem steht: "Auslöseknoten hinzufügen, um zu beginnen".
2. Füge den Knoten Trigger on Run Once hinzu. Klicke einfach auf das zentrale Symbol oder die grüne Schaltfläche am unteren Rand des Bildschirms, um die Bibliothek zu öffnen. Sie enthält verschiedene Auslöser, die Skripte durch einen Zeitplan, eine Interaktion mit einer Drittanbieter-App, einen Webhook und mehr aktivieren können. Um den Block zu finden, den du brauchst, suche nach Triggers ➨ Core Utilities ➨ Trigger on Run Once, wie im Screenshot gezeigt.

3. Füge das ResNet50-Modell hinzu. Neben verschiedenen Auslösern findest du zahlreiche KI-Modell-Integrationen in Ordnern für die Text- und Bilderzeugung, die Umwandlung von Bildern in Text (und umgekehrt), die Audio-Interaktion und mehr. Um loszulegen, suche nach dem Knoten Aktionen ➨ KI: Bildklassifizierung Ordner ➨ Resnet 50 (Vorschau). 

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4. Anpassen. Sobald du den Knoten hinzugefügt hast, öffnest du die Einstellungen. Dort siehst du ein einzelnes Feld mit der Bezeichnung Bild. Bei dieser Einstellung wird die Bild-URL verwendet, aber du kannst auch direkt eine Datei hochladen.

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5. Implementiere das Javascript-Modul. Es gibt zwei Versionen dieses Knotens: Headless Browser und JavaScript. Beide verwenden JS, aber die erste Version ermöglicht die Interaktion mit dem Browser, während die JavaScript-Version benutzerdefinierte Aktionen innerhalb des Workflows ermöglicht, die du brauchst, damit dieser funktioniert. Den JS-Knoten findest du, indem du nach Core Utilities ➨ Code ➨ JavaScript suchst. Warum du ihn brauchst, erfährst du später.

6. Öffne die JS-Einstellungen. Es öffnet sich ein großes Fenster mit einem Platzhaltercode, den du durch deinen eigenen ersetzen musst. In diesem Szenario wandelt der JavaScript-Code die Ergebnisse des ResNet 50-Modells in Klartext um und sendet dann eine Aufforderung an den nächsten Knoten, LLama 3. 

Du kannst deinen eigenen Code schreiben, wenn du mit dem Programmieren vertraut bist, oder du kannst den einzigartigen KI-Assistenten von Latenode nutzen, um den Code für dich zu erstellen. Er kann den Code auch nach Bedarf korrigieren und ändern. Der Screenshot unten zeigt sowohl die Anfrage an den KI-Assistenten als auch die Aufforderung an LLama, da sie in einer einzigen Nachricht enthalten sind.

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Sobald du den Code hinzugefügt hast, musst du einen Testlauf durchführen, indem du in den Einstellungen des Knotens auf die Schaltfläche Einmal ausführen klickst. Dadurch wird die Variable erstellt, die die Daten für den folgenden Knoten enthält. So sieht der KI-generierte Code aus: 

7. Füge eine Integration mit LLama 3 Node hinzu. Tnis ist ein KI-Modell, das von Facebook entwickelt wurde, um Nutzeranfragen nach Text, Bildern und mehr zu bearbeiten. In Latenode wird es speziell für die Texterstellung verwendet, was perfekt zu diesem Workflow passt. Außerdem gibt es mehrere LLama-Knotenpunkte. Den richtigen findest du einmal über die Route Aktionen ➨ KI: Texterstellung ➨ Llama 3 8B Instruct Prompt (Vorschau).

8. Passe den Block an. Sobald du die Integration geöffnet hast, siehst du zwei Felder: User Prompt und Max Tokens. In das erste Feld fügst du eine von JavaScript generierte Variable ein. Der Wert im zweiten Feld bestimmt die Länge deiner Antwort. Standardmäßig ist er auf 256 Token eingestellt, aber im Skript sind es 600 Token.

9. Starte das Skript. Klicke auf die Schaltfläche im unteren Teil des Bildschirms und beobachte den gesamten Prozess. Wenn alles richtig funktioniert, zeigen alle 4 Knotenpunkte grüne Symbole an. Wenn es ein Problem gibt, werden sie rot angezeigt und es erscheint eine Fehlermeldung. Du kannst dir die Arbeitsergebnisse beider Modelle ansehen, indem du auf den jeweiligen Knotenpunkt klickst.

So funktioniert es. Bevor du das Skript ausführst, gibst du ResNet50 den Link zu dem Bild, das du klassifizieren möchtest. Bevor du dein Bild hinzufügst, ist es wichtig zu wissen, dass es Produkte ohne Kontext darstellen sollte. In Latenode wurde die Integration des ResNet50-Modells bisher so trainiert, dass es abstrakte Bilder von Tieren allein, Produkte ohne Hintergrund oder ähnliche isolierte Motive klassifizieren kann. Tests haben gezeigt, dass dieser Knotenpunkt bei komplexeren Bildern ungenaue Klassifizierungen liefern kann.

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

Das Modell analysiert es und identifiziert fünf mögliche Kategorien von Gegenständen: Brieftasche, Aktenordner, Geldbörse, Postsack und Schnalle. Je höher die Punktzahl, desto wahrscheinlicher ist es, dass die genannten Gegenstände auf dem 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, weitergegeben.

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Dieser Knoten beschreibt jede Kategorie und ermöglicht es dir, den gesamten Text oder Teile davon zu kopieren, um grundlegende Produktkategorien für deinen Marktplatz zu erstellen oder deinen Bestand zu organisieren. Die Anwendungsmöglichkeiten für diesen Arbeitsablauf sind enorm. Hier ist ein Beispiel für den Text, der von Llama 3 8B Instruct Prompt (Vorschau) erstellt wurde:

Wenn deine Aufgabe darin besteht, Artikel anhand von Bildern von Marktplätzen wie Amazon und eBay zu klassifizieren und zu beschreiben, dann werden dir dieses Modell und dieses Skript gute Dienste leisten.

Gestalte deinen eigenen Latenode Workflow mit ResNet 50 

Das ResNet50 Modell kann in einer Vielzahl von Arbeitsbereichen eingesetzt werden. Zusätzlich zu diesem Szenario kannst du einen Algorithmus entwickeln, um den Kundensupport durch die Analyse von Screenshots und Fotos von Problemen zu verbessern, die Bildsortierung in Archiven zu automatisieren oder Skripte für deine Beauty- oder Medizinprojekte zu erstellen. Du kannst diese Integration also gerne in einem benutzerdefinierten Latenode Workflow verwenden!

Mit der kostenlosen Version von Latenode kannst du Szenarien mit einer unbegrenzten Anzahl von Knotenpunkten erstellen. Für jede Skriptaktivierung brauchst du ein Guthaben von insgesamt 300. Du kannst auch eine von drei Abonnementversionen für 17, 47 oder 247 US-Dollar pro Monat erwerben.

Jede Version bietet mehr und mehr Funktionen, z. B. die Erhöhung der Anzahl deiner Credits, parallel aktive Skripte, zusätzliche Latenode Konten und so weiter. Alle drei grundlegenden Abonnementtypen findest du auf dieser Seite. Dort findest du auch Geschäftsoptionen, Preisvergleiche mit Wettbewerbern und FAQs.

Wenn du Fragen zur Automatisierung deines Unternehmens mit diesem Service hast oder dich fragst, wie er funktioniert, schau dir den Rest des Latenode Blogs an. Außerdem kannst du den Discord-Community-Server besuchen, auf dem sich weltweit mehr als 600 Low-Code-Enthusiasten treffen, darunter auch Latenode Entwickler.

FAQ

Was ist ResNet-50? 

ResNet-50 ist ein Deep-Learning-Modell für die Bilderkennung. Es nutzt ein Residual Learning Framework, um das Problem des verschwindenden Gradienten zu lösen und ermöglicht so ein effektiveres Training von tiefen neuronalen Netzen.

Wie verbessert ResNet-50 die Bilderkennung? 

Die Architektur von ResNet-50 enthält Restblöcke und Skip-Verbindungen, die einen sanfteren 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 eingesetzt, 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 nutzen? 

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.

Wie hoch sind die Kosten für die Nutzung von Latenode? 

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

Wo kann ich weitere Informationen und Unterstützung für Latenode finden? 

Weitere Informationen und Unterstützung findest du im Blog Latenode und auf dem Discord Community Serverwo mehr als 600 Low-Code-Enthusiasten, darunter auch Latenode Entwickler, ihre Erfahrungen und Unterstützung austauschen.