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

YOLO رؤية 2022: الحدود الجديدة لرؤية الذكاء الاصطناعي

اكتشف الرؤى من YOLO رؤية 2022 مع محادثات حول الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات وأحدث ما في التعلم الآلي من Ultralytics الخبراء.

أول ما لدينا على الإطلاق YOLO تم إجراء VISION في 27 سبتمبر 2022. من مدخل الذكاء الاصطناعي في صناعة السيارات إلى التحليل في الوقت الفعلي لإنتاج الفاكهة ، استمعنا إلى محادثات ملهمة منYOLOv5 المستخدمين في جميع المجالات.

الشيء الذي جعل هذا الحدث مميزا هو التنوع الكبير في خلفيات المتحدثين. ومن خلال انضمامهم إلى ممثلين من 18 شركة مشاركة، قدم المتحدثون رؤى من كل جانب من جوانب عملية التعلم الآلي. من بينها ، هي الشركات الشريكة لنا مثل Cometديسي,ClearML, Paperspaceو Roboflow، بالإضافة إلى آخرين في الفضاء مفتوح المصدر مثل العمالقة الصينيين Baidu و Meituan و OpenMMLabs.

إعادة تعريف أحدث التقنيات مع YOLOv5

أتساءل عن القصة وراء إنشاء YOLOv5 والمنهجية المستخدمة في البحث والتطوير؟

تعمق في تفاصيل النهج الشامل المستخدم لاختيار أفضل البنى مع جلين جوشر ، مؤسسنا ورئيسنا التنفيذي هنا في Ultralytics، وأيوش شوراسيا ، مهندس ML لدينا.


معماريات نموذجية رائعة مثل YOLOv5 ضرورية للحصول على نتائج مفيدة في التعلم الآلي. لكن النماذج جيدة فقط مثل مجموعات البيانات الخاصة بها. جوزيف نيلسون ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك في شركاؤنا Roboflow، تأثير جودة مجموعة البيانات على نتائج الإنتاج. يتم إبلاغ الرؤى من خلال أكثر من 10000 وظيفة تدريب على الرؤية و Roboflow مجتمع الكون مفتوح المصدر من 90,000+ مجموعات البيانات.

في جلسته ، عرض جوزيف أيضا الاختلافات الرئيسية في البحث مقابل الإنتاج التي تمكن المطورين من اختراق مجموعات البيانات الخاصة بهم للحصول على نتائج ذات مغزى بشكل أسرع.

تعرف على جودة مجموعة البيانات وتأثيرها على إيصال نموذج سيرتك الذاتية إلى قيمة الإنتاج!

أفضل الممارسات للتحقق من صحة نموذج التعلم الآلي والبيانات قبل النشر

يخضع كل جزء من البرامج التقليدية اليوم لاختبارات شاملة لأنواع مختلفة قبل النشر ، مما يقلل بشكل كبير من مخاطر أخطاء الإنتاج.

كيف يمكننا تكييف هذه الأفكار مع عالم التعلم الآلي الموجه إحصائيا؟

تتحدث أيشواريا سرينيفاسان ، عالمة البيانات في Google ومحامية مطوري البرامج مفتوحة المصدر في Deepchecks ، عن مجرد الإثارة وراء بناء حلول قادرة على حل تحديات العالم الحقيقي. في Google ، تقوم ببناء حلول التعلم الآلي لحالات استخدام العملاء ، والاستفادة من منتجات Google الأساسية بما في ذلكTensorFlowوDataFlow ومنصة الذكاء الاصطناعي.

انضمت إلينا ايشواريا في YOLO VISION لمناقشة أفضل الممارسات والنصائح العملية لاختبار النموذج الخاص بك وتحليله على نطاق واسع. تحقق من حديثها لمعرفة الفرق بين اختبار البرامج واختبار ML.

مشاريع مفتوحة المصدر تمكن مستقبل رؤية الكمبيوتر الذكاء الاصطناعي

استضفنا لجنة رائدة حيث جمعنا أعضاء آخرين من YOLO عائلة الهندسة المعمارية معا بالإضافة إلى غيرها من أفضل البنى الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في الفضاء.

هنا ، YOLOv6 من Meituan ، و MMDetection من OpenMMLab CN ، و Baidu، Inc. PaddlePaddle انضم إلينا ك Ultralytics' YOLOv5 مناقشة المشاريع مفتوحة المصدر التي تمكن مستقبل الرؤية الذكاء الاصطناعي.

كانت هذه هي المرة الأولى على الإطلاق التي تشارك فيها مستودعات الذكاء الاصطناعي الرؤية العليا هذه المسرح. إذا فاتتك هذه اللوحة ، شاهد هذا الفيديو حيث ناقش Bo Zhang و Glenn Jocher و Guanzhong Wang و Wenwei Zhang و Yixin Shi اختيارهم للأطر والتصاميم وتطور هيكل المستودع والمزيد!

كما يقول الرئيس التنفيذي جلين جوشر ، "علينا جميعا أن نتعلم من أدوات وخبرات بعضنا البعض".

البيانات المرئية تنفجر

تفتقر أنظمة إدارة البيانات المرئية إلى جميع الجوانب: التخزين والجودة والبحث والتحليلات والتصور. نتيجة لذلك ، تفقد الشركات والباحثون موثوقية المنتج ، وساعات العمل ، والتخزين الضائع ، والحوسبة ، والأهم من ذلك ، القدرة على إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لبياناتهم.

في هذا الحديث ، علمنا الدكتور داني بيكسون كيفية حل هذه المشكلة باستخدام أداة GitHub المجانية الشهيرة ، Fastdup.

FastDup هي أداة لاكتساب رؤى من مجموعة صور كبيرة. يمكنه العثور على الحالات الشاذة والصور المكررة والقريبة من التكرار ومجموعات التشابه وتعلم السلوك الطبيعي والتفاعلات الزمنية بين الصور. يمكن استخدامه لأخذ عينات فرعية ذكية لمجموعة بيانات عالية الجودة ، وإزالة القيم الخارجية ، والكشف عن الجدة للمعلومات الجديدة التي سيتم إرسالها لوضع العلامات.

خبير في تحليلات البيانات الضخمة والتعلم الآلي على نطاق واسع ، يتمتع داني بيكسون بأكثر من 15 عاما من الخبرة في صناعة التكنولوجيا الفائقة. قد تعرفه من Turi ، وهي منصة للتعلم الآلي تنشئ منتجات تحليلات البيانات الضخمة لمستخدميها. في عام 2016 ، استحوذت Apple على Turi حيث عمل الدكتور داني بيكسون كمدير أول لعلوم البيانات لعدة سنوات.

مدخلك إلى الرؤية الذكاء الاصطناعي

وأخيرا ، كان من دواعي سرورنا أن نعلن رسميا عن إطلاق Ultralytics HUB!

Ultralytics HUB هو حلنا بدون رمز لتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي في ثلاث خطوات سهلة! اجعل نماذجك تنبض بالحياة عن طريق اختيار البيانات التي تريد التعلم منها.

أخذنا خبراؤنا ومبدعو الأدوات ، كالين مايكل وسيرجيو سانشيز ، في جولة حول Ultralytics HUB وشرح جميع الميزات والوظائف تعرف على المزيد حول Ultralytics HUB وابدأ في إنشاء نماذجك مجانا!


ابحث عن جميع الجلسات المسجلة على قناتنا على YouTube!

نحن سعداء بالإقبال على YOLO VISION ويسعدنا إنشاء حدث حيث يمكن للخبراء من جميع أنحاء العالم الانضمام للتعرف على الذكاء الاصطناعي الرؤية ، ابق على اطلاع دائم معنا من خلال متابعتنا على وسائل التواصل الاجتماعي. نراكم العام المقبل في YOLO رؤية 2023!


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