رؤية YOLO VISION 2022: الحدود الجديدة للذكاء الاصطناعي للرؤية

عُقد أول مؤتمر YOLO VISION على الإطلاق في 27 سبتمبر 2022. استمعنا إلى محادثات ملهمة من مستخدمي YOLOv5 في جميع المجالات، بدءًا من دخول الذكاء الاصطناعي في صناعة السيارات إلى التحليل في الوقت الفعلي لإنتاج الفاكهة.

ما جعل هذا الحدث مميزاً هو التنوع الكبير في خلفيات المتحدثين. فقد قدم المتحدثون، الذين انضم إليهم ممثلون من 18 شركة مشاركة، رؤى من كل جانب من جوانب عملية تعلّم الآلة. ومن بين هؤلاء، شركات شريكة لنا مثل Comet وDeci وCleerML وPaperpace وRoboflow، بالإضافة إلى شركات أخرى في مجال المصادر المفتوحة مثل الشركات الصينية العملاقة مثل Baidu وMeituan وOpenMMLabs.

إعادة تعريف أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا مع YOLOv5

هل تتساءل عن القصة وراء إنشاء YOLOv5 والمنهجية المستخدمة في البحث والتطوير؟

تعمّق في تفاصيل النهج الشامل المستخدم لاختيار أفضل البنى مع جلين يوتشر، المؤسس والرئيس التنفيذي لدينا هنا في Ultralytics، وأيوش تشوراسيا، مهندس التعلّم الآلي لدينا.

تُعد هياكل النماذج الرائعة مثل YOLOv5 ضرورية للحصول على نتائج مفيدة في التعلم الآلي. ولكن النماذج جيدة بقدر جودة مجموعات البيانات الخاصة بها. أظهر جوزيف نيلسون، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك في شريكنا Roboflow، تأثير جودة مجموعة البيانات على نتائج الإنتاج. وقد استندت هذه الرؤى إلى أكثر من 10 آلاف مهمة تدريب على الرؤية ومجتمع Roboflow Universe المفتوح المصدر الذي يضم أكثر من 90 ألف مجموعة بيانات.

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

تعرّف على جودة مجموعة البيانات وتأثيرها على الوصول بنموذج سيرتك الذاتية إلى قيمة الإنتاج!

أفضل الممارسات للتحقق من صحة نموذج تعلّم الآلة والبيانات قبل النشر

تمر كل قطعة من البرمجيات التقليدية اليوم باختبارات شاملة من مختلف الأنواع قبل النشر، مما يقلل بشكل كبير من مخاطر حدوث أخطاء في الإنتاج.

كيف يمكننا تكييف هذه الأفكار مع عالم التعلّم الآلي الموجه إحصائياً؟

تتحدّث آيشواريا سرينيفاسان، عالمة بيانات في Google ومُناصرة مطوّري البرامج مفتوحة المصدر في Deepchecks، عن مجرد الإثارة الكامنة وراء بناء حلول قادرة على حل تحديات العالم الحقيقي. تعمل في Google على بناء حلول التعلُّم الآلي لحالات استخدام العملاء، مستفيدةً من منتجات Google الأساسية بما في ذلك TensorFlow وDataFlow ومنصة الذكاء الاصطناعي.

انضمت إلينا آيشواريا في مؤتمر YOLO VISION لمناقشة أفضل الممارسات والنصائح العملية لاختبار نموذجك وتحليله على نطاق واسع. اطلع على حديثها لمعرفة الفرق بين اختبار البرمجيات واختبار تعلّم الآلة.

المشاريع مفتوحة المصدر التي تمكّن مستقبل الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية

لقد استضفنا جلسة نقاش رائدة جمعنا فيها أعضاء آخرين من عائلة بنية YOLO بالإضافة إلى أفضل بنيات الذكاء الاصطناعي للرؤية مفتوحة المصدر في هذا المجال.

وهنا انضم إلينا كل من YOLOv6 من Meituan، وMMDetection من OpenMMLab CN، وPaddlePaddle من Baidu، وشركة Baidu، وشركة Ultralytics YOLOv5 لمناقشة المشاريع مفتوحة المصدر التي تمكّن مستقبل الذكاء الاصطناعي البصري.

كانت هذه هي المرة الأولى على الإطلاق، التي تشارك فيها أفضل مستودعات الذكاء الاصطناعي للرؤية هذه المنصة. إذا فاتتك هذه الجلسة، شاهد هذا الفيديو حيث ناقش كل من بو زانغ وغلين جوتشر وغوانزونغ وانغ ووينوي زانغ ويشين شي اختيارهم لأطر العمل والتصاميم وتطور بنية المستودعات والمزيد!

وكما يقول رئيسنا التنفيذي جلين جوشر: "لقد تعلمنا جميعاً من أدوات وخبرات بعضنا البعض."

البيانات المرئية تنفجر البيانات المرئية

تفتقر أنظمة إدارة البيانات المرئية في جميع الجوانب: التخزين، والجودة، والبحث، والتحليلات، والتصور. ونتيجة لذلك، تخسر الشركات والباحثون موثوقية المنتجات، وساعات العمل، والتخزين المهدر، والحوسبة، والأهم من ذلك، القدرة على إطلاق الإمكانات الكاملة لبياناتهم.

في هذه المحاضرة، علّمنا الدكتور داني بيكسون كيفية حل هذه المشكلة باستخدام أداة GitHub المجانية الشهيرة Fastdup.

FastDup هو أداة لاكتساب رؤى من مجموعة صور كبيرة. ويمكنه العثور على الحالات الشاذة، والصور المكررة وشبه المكررة، ومجموعات التشابه، ومعرفة السلوك الطبيعي والتفاعلات الزمنية بين الصور. يمكن استخدامه لأخذ عينات فرعية ذكية من مجموعة بيانات عالية الجودة، وإزالة الصور الشاذة، واكتشاف المعلومات الجديدة التي سيتم إرسالها لوضع علامات عليها.

داني بيكسون خبير في تحليلات البيانات الضخمة والتعلم الآلي على نطاق واسع، ويتمتع داني بيكسون بخبرة تزيد عن 15 عاماً في مجال التكنولوجيا الفائقة. قد تعرفه من شركة Turi، وهي منصة تعلُّم آلي تعمل على إنشاء منتجات تحليلات البيانات الضخمة لمستخدميها. في عام 2016، استحوذت شركة Apple على شركة Turi حيث عمل الدكتور داني بيكسون مديراً أول لعلوم البيانات لعدة سنوات.

مدخلك إلى رؤية الذكاء الاصطناعي

وأخيرًا، كان من دواعي سرورنا أن نعلن رسميًا عن إطلاق Ultralytics HUB!

Ultralytics HUB هو حلنا الخالي من التعليمات البرمجية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها في ثلاث خطوات سهلة! اجعل نماذجك تنبض بالحياة من خلال اختيار البيانات التي ستتعلم منها.

أخذنا خبراؤنا ومبتكرو الأدوات، كالين مايكل وسيرجيو سانشيز، في جولة في تطبيق Ultralytics HUB وشرحوا لنا جميع الميزات والوظائف تعرف على المزيد حول Ultralytics HUB وابدأ في إنشاء نماذجك مجانًا!

اعثر على جميع الجلسات المسجلة على قناتنا على YouTube!

نحن سعداء بالإقبال الذي شهده مؤتمر YOLO VISION ويسعدنا أن ننظم حدثًا يمكن للخبراء من جميع أنحاء العالم الانضمام إليه للتعرف على الذكاء الاصطناعي للرؤية، ابق على اطلاع دائم معنا من خلال متابعتنا على وسائل التواصل الاجتماعي. نراكم العام المقبل في YOLO VISION 2023!

‍