YOLO VISION 2022: الحدود الجديدة للذكاء الاصطناعي المرئي

أُقيم أول حدث لنا على الإطلاق YOLO VISION في 27 سبتمبر 2022. ومن دخول الذكاء الاصطناعي إلى صناعة السيارات وصولًا إلى التحليل الآني لإنتاج الفاكهة، استمعنا إلى كلمات ملهمة من مستخدمي YOLOv5 من مختلف المجالات.

من العوامل التي جعلت هذا الحدث مميزًا التنوع الكبير في خلفيات المتحدثين. فقد انضم ممثلون عن 18 شركة مشاركة، وقدم المتحدثون رؤى من كل جانب من جوانب عملية تعلّم الآلة. وكان من بينهم شركاتنا الشريكة مثل Comet، وDeci، وClearML، وPaperspace، وRoboflow، إلى جانب جهات أخرى في مجال المصادر المفتوحة، مثل العمالقة الصينيين Baidu وMeituan وOpenMMLabs.

إعادة تعريف أحدث ما توصل إليه المجال مع Ultralytics YOLOv5#

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

تعمّق في تفاصيل النهج الشامل المستخدم لاختيار أفضل البنى المعمارية مع Glenn Jocher، مؤسسنا ومديرنا التنفيذي هنا في Ultralytics، وAyush Chaurasia، مهندس تعلّم الآلة لدينا.

تُعد البنى المعمارية الرائعة للنماذج، مثل Ultralytics YOLOv5، ضرورية للحصول على نتائج مفيدة في تعلّم الآلة. لكن جودة النماذج لا تتجاوز جودة مجموعات البيانات التي تدربت عليها. وقد أوضح Joseph Nelson، المدير التنفيذي والشريك المؤسس لدى شريكتنا Roboflow، تأثير جودة مجموعة البيانات في نتائج الإنتاج. وتستند هذه الرؤى إلى أكثر من 10,000 مهمة تدريب للرؤية الحاسوبية وإلى مجتمع المصادر المفتوحة في Roboflow Universe الذي يضم أكثر من 90,000 مجموعة بيانات.

وخلال جلسته، عرض Joseph أيضًا الفروق الرئيسية بين البحث والإنتاج، والتي تمكّن المطورين من تعديل مجموعات بياناتهم بطرق مبتكرة للحصول على نتائج هادفة بصورة أسرع.

تعرّف على جودة مجموعة البيانات وتأثيرها في إيصال نموذج الرؤية الحاسوبية لديك إلى مستوى الجاهزية للإنتاج!

أفضل الممارسات للتحقق من صحة نموذج تعلّم الآلة وبياناته قبل النشر#

تخضع كل قطعة من البرمجيات التقليدية اليوم لاختبارات شاملة من أنواع مختلفة قبل النشر، مما يقلل بدرجة كبيرة من مخاطر أعطال الإنتاج.

كيف يمكننا تكييف هذه الأفكار مع عالم تعلّم الآلة القائم على الأساليب الإحصائية؟

تتحدث Aishwarya Srinivasan، عالمة البيانات في Google والمدافعة عن المطورين في مجال المصادر المفتوحة لدى Deepchecks، عن الحماس الكبير الكامن وراء بناء حلول قادرة على معالجة تحديات العالم الحقيقي. وهي تبني في Google حلولًا لتعلّم الآلة لحالات استخدام العملاء، مستفيدةً من منتجات Google الأساسية، بما في ذلك TensorFlow وDataFlow وAI Platform.

انضمت إلينا Aishwarya في YOLO VISION لمناقشة أفضل الممارسات والنصائح العملية لاختبار نموذجك وتحليله على نطاق واسع. شاهد كلمتها للتعرّف على الفرق بين اختبار البرمجيات واختبار نماذج تعلّم الآلة.

مشروعات المصادر المفتوحة التي تمكّن مستقبل الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية#

استضفنا حلقة نقاش رائدة جمعنا فيها أعضاءً آخرين من عائلة بنى YOLO، إلى جانب أبرز بنى الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر في هذا المجال.

انضم إلينا هنا كل من YOLOv6 التابع لشركة Meituan، وMMDetection التابع لـ OpenMMLab CN، وPaddlePaddle التابع لشركة Baidu, Inc.، إلى جانب YOLOv5 التابع لـ Ultralytics، لمناقشة مشروعات المصادر المفتوحة التي تمكّن مستقبل الذكاء الاصطناعي للرؤية.

كانت هذه المرة الأولى على الإطلاق التي تتشارك فيها مستودعات الذكاء الاصطناعي للرؤية الرائدة هذه المنصة. إذا فاتتك هذه الحلقة النقاشية، فشاهد هذا الفيديو الذي ناقش فيه Bo Zhang وGlenn Jocher وGuanzhong Wang وWenwei Zhang وYixin Shi اختيارهم للأطر البرمجية والتصميمات وتطور بنية المستودعات وغير ذلك الكثير!

وكما يقول مديرنا التنفيذي Glenn Jocher: «لقد أتيحت لنا جميعًا فرصة التعلم من أدوات بعضنا البعض وخبراتنا.»

البيانات المرئية في ازدياد هائل#

تفتقر أنظمة إدارة البيانات المرئية إلى الكفاءة في جميع الجوانب: التخزين والجودة والبحث والتحليلات والتصور. ونتيجة لذلك، تخسر الشركات والباحثون موثوقية المنتجات وساعات العمل، وتهدر مساحة التخزين والقدرة الحاسوبية، والأهم من ذلك القدرة على إطلاق الإمكانات الكاملة لبياناتهم.

في هذه المحاضرة، علّمنا الدكتور Danny Bickson كيفية حل هذه المشكلة باستخدام أداة GitHub المجانية والشائعة Fastdup.

FastDup أداة لاستخلاص الرؤى من مجموعة كبيرة من الصور. ويمكنها العثور على الحالات الشاذة والصور المكررة والمتطابقة تقريبًا، ومجموعات التشابه، كما يمكنها تعلّم السلوك الطبيعي والتفاعلات الزمنية بين الصور. ويمكن استخدامها لأخذ عينات فرعية ذكية من مجموعة بيانات أعلى جودة، وإزالة القيم الشاذة، واكتشاف المعلومات الجديدة لإرسالها إلى وضع العلامات.

يتمتع Danny Bickson، الخبير في تحليلات البيانات الضخمة وتعلّم الآلة على نطاق واسع، بأكثر من 15 عامًا من الخبرة في صناعة التكنولوجيا المتقدمة. وربما تعرفه من خلال Turi، وهي منصة لتعلّم الآلة تنشئ منتجات لتحليلات البيانات الضخمة لمستخدميها. وفي عام 2016، استحوذت Apple على Turi، حيث عمل الدكتور Danny Bickson مديرًا أول لعلوم البيانات لعدة سنوات.

بوابتك إلى الذكاء الاصطناعي للرؤية#

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

منصة Ultralytics هي حلنا الذي لا يتطلب كتابة تعليمات برمجية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها في ثلاث خطوات سهلة! اجعل نماذجك تنبض بالحياة من خلال اختيار البيانات التي ستتعلّم منها.

اصطحبنا خبيرانّا ومبتكرا الأدوات، Kalen Michael وSergio Sánchez، في جولة تعريفية بمنصة Ultralytics وشرحا جميع ميزاتها ووظائفها. تعرّف على المزيد حول منصة Ultralytics وابدأ بإنشاء نماذجك مجانًا!

اعثر على جميع الجلسات المسجلة على قناتنا في YouTube!

نحن سعداء للغاية بالإقبال على YOLO VISION، ويسرّنا إنشاء حدث يتيح للخبراء من جميع أنحاء العالم الانضمام للتعرّف على الذكاء الاصطناعي للرؤية. ابقَ على اطلاع بآخر أخبارنا من خلال متابعتنا على وسائل التواصل الاجتماعي. نراكم العام المقبل في YOLO VISION 2023!