YOLO VISION 2022: الآفاق الجديدة للذكاء الاصطناعي البصري

أُقيمت فعالية YOLO VISION الأولى على الإطلاق في 27 سبتمبر 2022. واستمعنا إلى محاضرات ملهمة من مستخدمي YOLOv5 من مختلف المجالات، تناولت موضوعات بدءاً من دخول الذكاء الاصطناعي إلى قطاع السيارات وصولاً إلى التحليل الفوري لإنتاج الفاكهة.

كان تنوع خلفيات المتحدثين من الأمور التي أضفت طابعًا مميزًا على هذا الحدث. فقد شارك ممثلون عن 18 شركة، وقدم المتحدثون رؤى من مختلف جوانب عملية تعلم الآلة. وكان من بينهم شركاؤنا، مثل Comet وDeci وClearML وPaperspace وRoboflow، إلى جانب شركات أخرى في مجال المصادر المفتوحة، مثل Baidu وMeituan وOpenMMLab.

إعادة تعريف أحدث ما توصلت إليه التقنية باستخدام Ultralytics YOLOv5#

هل تتساءل عن قصة إنشاء Ultralytics YOLOv5 والمنهجية المتبعة في البحث والتطوير؟

تعرّفوا على تفاصيل النهج الشامل المُستخدم لاختيار أفضل البنى المعمارية مع Glenn Jocher، مؤسس Ultralytics ورئيسها التنفيذي، وAyush Chaurasia، مهندس تعلم الآلة لدينا.

تُعد بنى النماذج الرائعة مثل Ultralytics YOLOv5 ضرورية للحصول على نتائج مفيدة في التعلم الآلي. لكن جودة النماذج لا تتجاوز جودة مجموعات البيانات التي تدربت عليها. وقد أوضح Joseph Nelson، المدير التنفيذي والشريك المؤسس لدى شريكنا Roboflow، أثر جودة مجموعة البيانات على نتائج الإنتاج. وتستند الرؤى إلى أكثر من 10,000 مهمة تدريب للرؤية ومجتمع Roboflow Universe المفتوح المصدر الذي يضم أكثر من 90,000 مجموعة بيانات.

كما عرض Joseph في جلسته الفروق الرئيسية بين البحث والإنتاج، والتي تمكّن المطورين من تعديل مجموعات بياناتهم بطرق مبتكرة للحصول على نتائج مفيدة بسرعة أكبر.

تعرّف على جودة مجموعات البيانات وأثرها في إعداد نموذج الرؤية الحاسوبية لديك لتحقيق قيمة عملية في بيئة الإنتاج!

أفضل الممارسات للتحقق من صحة نموذج التعلم الآلي وبياناته قبل النشر#

تخضع كل قطعة من البرمجيات التقليدية اليوم لاختبارات شاملة من أنواع متعددة قبل النشر، ما يقلل بدرجة كبيرة مخاطر حدوث أعطال في بيئة الإنتاج.

كيف يمكننا تكييف هذه الأفكار مع عالم التعلم الآلي القائم على الأساليب الإحصائية؟

تتحدث Aishwarya Srinivasan، عالمة البيانات في Google ومناصرة المطورين للمصادر المفتوحة في Deepchecks، عن الحماس لبناء حلول تعالج تحديات العالم الحقيقي. وهي تبني في Google حلول تعلم الآلة لحالات استخدام العملاء، مستفيدةً من منتجات Google الأساسية، بما فيها TensorFlow وDataFlow وAI Platform.

انضمت إلينا Aishwarya في YOLO VISION لمناقشة أفضل الممارسات والنصائح العملية لاختبار نموذجك وتحليله على نطاق واسع. شاهد محاضرتها للتعرف على الفرق بين اختبار البرمجيات واختبار التعلم الآلي.

مشاريع المصادر المفتوحة التي تمهّد لمستقبل الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية#

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

انضم YOLOv6 من Meituan وMMDetection من OpenMMLab CN وPaddlePaddle من Baidu, Inc. إلى Ultralytics YOLOv5 لمناقشة مشاريع المصادر المفتوحة التي تمكّن مستقبل الذكاء الاصطناعي للرؤية.

كانت هذه المرة الأولى التي تجتمع فيها مستودعات الذكاء الاصطناعي للرؤية الرائدة هذه على منصة واحدة. إذا فاتتكم هذه الجلسة، فشاهدوا هذا الفيديو الذي ناقش فيه Bo Zhang وGlenn Jocher وGuanzhong Wang وWenwei Zhang وYixin Shi اختيارهم للأطر والتصميمات وتطور بنية المستودعات وغيرها!

وكما يقول Glenn Jocher، مديرنا التنفيذي: «لقد أتيحت لنا جميعاً فرصة التعلم من أدوات بعضنا وخبرات بعضنا.»

البيانات المرئية تشهد انفجاراً#

تعاني أنظمة إدارة البيانات المرئية من قصور في جميع الجوانب: التخزين والجودة والبحث والتحليلات والتصور المرئي. ونتيجة لذلك، تخسر الشركات والباحثون موثوقية المنتجات وساعات العمل ومساحة التخزين والقدرة الحاسوبية، والأهم من ذلك، القدرة على الاستفادة الكاملة من إمكانات بياناتهم.

في هذه المحاضرة، علّمنا الدكتور Danny Bickson كيفية حل هذه المشكلة باستخدام أداته المجانية الشهيرة على GitHub، Fastdup.

FastDup أداة لاستخلاص الرؤى من مجموعة كبيرة من الصور. ويمكنها العثور على الحالات الشاذة والصور المكررة والمتشابهة تقريباً، ومجموعات التشابه، كما يمكنها تعلم السلوك المعتاد والتفاعلات الزمنية بين الصور. ويمكن استخدامها لأخذ عينات فرعية ذكية من مجموعة بيانات أعلى جودة، وإزالة القيم المتطرفة، واكتشاف المعلومات الجديدة المراد إرسالها لوضع العلامات.

يتمتع Danny Bickson بخبرة تزيد على 15 عاماً في قطاع التقنية المتقدمة، وهو خبير في تحليلات البيانات الضخمة والتعلم الآلي واسع النطاق. قد تعرفه من Turi، وهي منصة للتعلم الآلي تنشئ منتجات لتحليلات البيانات الضخمة لمستخدميها. وفي عام 2016، استحوذت Apple على Turi، حيث عمل الدكتور Danny Bickson لعدة سنوات مديراً أول لعلوم البيانات.

بوابتك إلى الذكاء الاصطناعي للرؤية#

وأخيراً، سرّنا أن نعلن رسمياً عن إطلاق Ultralytics Platform!

Ultralytics Platform هو حلنا الذي لا يتطلب كتابة التعليمات البرمجية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها في ثلاث خطوات سهلة! أضف الحيوية إلى نماذجك باختيار البيانات التي ستتعلم منها.

اصطحبنا خبيراننا ومبدعا الأدوات، Kalen Michael وSergio Sánchez، في جولة عبر Ultralytics Platform وشرحا جميع ميزاته ووظائفه. تعرّف على المزيد عن Ultralytics Platform وابدأ بإنشاء نماذجك مجاناً!

اعثر على جميع الجلسات المسجلة على قناتنا على YouTube!

يسعدنا الإقبال على YOLO VISION، ويسرّنا تنظيم حدث يتيح للخبراء من أنحاء العالم المشاركة للتعرّف على الذكاء الاصطناعي للرؤية. تابعونا على وسائل التواصل الاجتماعي للبقاء على اطلاع. نلقاكم العام المقبل في YOLO VISION 2023!