X
Ultralytics YOLOv8.2 الإصدارUltralytics YOLOv8.2 الإصدارUltralytics YOLOv8.2 سهم الإطلاق
الشيك الأخضر
تم نسخ الرابط إلى الحافظة

الشحن الفائق Ultralytics مع Weights & Biases

Weights & Biases هي منصة MLOps للمطورين الأولى مصممة لزيادة مساعيك في التعلم الآلي.

دعنا نتعمق في تسليط الضوء على آخر من YOLO رؤية 2023 (YV23) التي عقدت في حرم Google للشركات الناشئة في مدريد. في هذا الحديث ، نتعمق في العالم الديناميكي لعمليات التعلم الآلي ، حيث Ultralytics ينضم إلى القوى مع Weights & Biases لإحداث ثورة في سير عملك. انضم إلينا مع Weights & Biasesمهندس التعلم الآلي Soumik Rakshit وهو يحدد كيفية إدارة تجاربنا بسهولة ، ونمذجة نقاط التفتيش ، وتصور نتائج تجاربنا.

ال Weights & Biases ميزة: حلم المطور

Weights & Biases هي منصة MLOps للمطورين الأولى مصممة لزيادة مساعيك في التعلم الآلي. مع مجموعة من المنتجات والخدمات المتطورة تحت تصرفك ، Weights & Biases يمكنك من إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لنماذجك بسهولة.

ادماج Ultralytics مع W&B: مغير قواعد اللعبة

في حديثه ، كشف سوميك النقاب عن العمل المبتكر الذي تم إنجازه في Weights & Biases لدمج الميزات المتقدمة بسلاسة مع Ultralytics YOLOv8. استعد لمشاهدة تصور الاستدلال للكشف عن الكائنات بشكل لم يسبق له مثيل وتعلم كيف يمكنك الاستفادة من هذا التكامل لرفع مستوى إدراكك Ultralytics سير العمل.

من النظرية إلى التطبيق: عرض حي

دعونا نرى ذلك في العمل! أرشدنا Soumik خلال سير عمل الكشف عن الكائنات من طرف إلى طرف باستخدام مجموعة بيانات على Weights & Biases وتدريب نموذج مع Ultralytics، مما يحدد التآزر السلس بين هاتين المنصتين القويتين.

الميزات الرئيسية ل Weights & biases لوحه القياده

Weights & biases قدم أيضا دعما للوحة معلومات حيث يمكنك تصور الرسم البياني للتدريب والمقاييس. تتضمن بعض الميزات الرئيسية ما يلي:

  • تتبع المقاييس في الوقت الفعلي: راقب مقاييس الأداء المهمة مثل الدقة والخسارة ودرجات التحقق من الصحة في الوقت الفعلي أثناء تدريب نموذج التعلم العميق الخاص بك ، مما يتيح إجراء تعديلات ورؤى في الوقت المناسب على سلوك النموذج.
  • تحسين المعلمات الفائقة: استخدم الأدوات الآلية أو التقنيات اليدوية لضبط المعلمات الفائقة مثل معدل التعلم وحجم الدفعة وبنية الشبكة ، مما يؤدي إلى تحسين أداء النموذج والتقارب.
  • تصور التقدم التدريبي: اكتسب فهما أعمق لسلوك نموذجك من خلال تصور تقدم التدريب من خلال المخططات والرسوم البيانية والرسوم البيانية ، مما يوفر رؤى حول ديناميكيات التدريب ، والتجهيز الزائد ، وأنماط التقارب.
  • مراقبة الموارد: تتبع الموارد الحسابية مثل وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات واستخدام الذاكرة أثناء تدريب النموذج ، مما يضمن تخصيص الموارد بكفاءة ومنع اختناقات الموارد التي قد تعيق أداء التدريب.

للحصول على تفاصيل متعمقة حول كل ميزة، اقرأ المزيد على صفحات الوثائق الخاصة بنا.

في المخص:

بينما نختتم رحلتنا ، يصبح هناك شيء واحد واضح تماما: مستقبل عمليات ML أكثر إشراقا من أي وقت مضى .. لذا ، سواء كنت مهندسا متمرسا في ML أو مجرد غمس أصابع قدميك في عالم الذكاء الاصطناعي ، كن مطمئنا إلى أن الطريق أمامك ممهد بإمكانيات لا حصر لها.

انضم إلينا في تبني مستقبل عمليات التعلم الآلي. شاهد المحادثة كاملة هنا

شعار الفيسبوكشعار تويترشعار لينكد إنرمز نسخ الرابط

اقرأ المزيد في هذه الفئة

دعونا نبني المستقبل
من الذكاء الاصطناعي معا!

ابدأ رحلتك مع مستقبل التعلم الآلي