YOLO VISION 2022: الحدود الجديدة للذكاء الاصطناعي في الرؤية

عقد مؤتمرنا الأول على الإطلاق YOLO VISION في 27 سبتمبر 2022. من دخول الذكاء الاصطناعي في قطاع السيارات إلى التحليل الفوري لإنتاج الفاكهة، استمعنا إلى كلمات ملهمة من مستخدمي YOLOv5 في شتى المجالات.

ما جعل هذا الحدث مميزاً هو التنوع الكبير في خلفيات المتحدثين. وبانضمام ممثلين عن 18 شركة مشاركة، قدم المتحدثون رؤى من كل جانب من جوانب عملية تعلم الآلة. ومن بين هؤلاء، شركاتنا الشريكة مثل Comet، وDeci، وClearML، وPaperspace، وRoboflow، فضلاً عن شركات أخرى في مجال المصادر المفتوحة مثل عمالقة الصين Baidu، وMeituan، وOpenMMLabs.

إعادة定义 الأداء المتطور باستخدام Ultralytics YOLOv5#

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

تعمق في تفاصيل النهج الشامل المستخدم لاختيار أفضل البنى مع Glenn Jocher، مؤسسنا والرئيس التنفيذي هنا في Ultralytics، وAyush Chaurasia، مهندس تعلم الآلة لدينا.

تعتبر بنيات النماذج العظيمة مثل Ultralytics YOLOv5 حاسمة للحصول على نتائج مفيدة في التعلم الآلي. لكن النماذج تكون بجودة مجموعات بياناتها فقط. أظهر Joseph Nelson، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك في شريكنا Roboflow، تأثير جودة مجموعة البيانات على نتائج الإنتاج. تستند هذه الرؤى إلى أكثر من 10,000 مهة تدريب للرؤية ومجتمع المصادر المفتوحة لـ Roboflow Universe الذي يضم أكثر من 90,000 مجموعة بيانات.

في جلسته، عرض جوزيف أيضاً الاختلافات الرئيسية بين البحث والإنتاج التي تمكن المطورين من تعديل مجموعات بياناتهم للحصول على نتائج ذات مغزى بشكل أسرع.

تعرف على جودة مجموعة البيانات وتأثيرها على الوصول بنموذج الرؤية الحاسوبية (CV) الخاص بك إلى قيمة الإنتاج!

أفضل الممارسات للتحقق من نموذج تعلم الآلة والبيانات قبل النشر#

تخضع كل قطعة من البرمجيات التقليدية اليوم لاختبارات شاملة بأنواع مختلفة قبل النشر، مما يقلل بشكل كبير من مخاطر أخطاء الإنتاج.

كيف يمكننا تكييف هذه الأفكار مع عالم تعلم الآلة الموجه إحصائياً؟

تتحدث Aishwarya Srinivasan، عالمة البيانات في Google ومناصرة مطوري المصادر المفتوحة في Deepchecks، عن الحماس البحت الكامن وراء بناء حلول قادرة على معالجة تحديات العالم الحقيقي. في Google، تقوم ببناء حلول تعلم الآلة لحالات استخدام العملاء، مستفيدة من منتجات Google الأساسية بما في ذلك TensorFlow، وDataFlow، وAI Platform.

انضمت Aishwarya إلينا في YOLO VISION لمناقشة أفضل الممارسات والنصائح العملية لاختبار وتحليل نموذجك على نطاق واسع. شاهد محاضرتها لمعرفة الفرق بين اختبار البرمجيات واختبار تعلم الآلة.

مشاريع مفتوحة المصدر تمكن مستقبل الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية#

استضفنا حلقة نقاش رائدة جمعنا فيها أعضاء آخرين من عائلة بنية YOLO بالإضافة إلى غيرها من أفضل بنى الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر في هذا المجال.

هنا، انضم إلينا كل من YOLOv6 من Meituan، و MMDetection من OpenMMLab CN، و PaddlePaddle من Baidu, Inc. إلى جانب YOLOv5 من Ultralytics لمناقشة المشاريع مفتوحة المصدر التي تمكن مستقبل الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية.

كانت هذه هي المرة الأولى على الإطلاق التي تتشارك فيها مستودعات الرؤية الحاسوبية الرائدة هذه منصة واحدة. إذا فاتتك هذه الجلسة النقاشية، فشاهد هذا الفيديو حيث ناقش Bo Zhang، وGlenn Jocher، وGuanzhong Wang، وWenwei Zhang، وYixin Shi اختيارهم للأطر، والتصميمات، وتطور هيكل المستودعات، والمزيد!

كما يقول رئيسنا التنفيذي Glenn Jocher: "لقد تمكنا جميعاً من التعلم من أدوات وخبرات بعضنا البعض."

البيانات المرئية تتزايد بشكل هائل#

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

في هذه المحادثة، علّمنا Dr. Danny Bickson كيفية حل هذه المشكلة باستخدام أداته المجانية الشهيرة على GitHub، وهي Fastdup.

Fastdup هي أداة لاكتساب رؤى من مجموعة صور كبيرة. يمكنها العثور على الشذوذات، والصور المكررة وشبه المكررة، ومجموعات التشابه، وتعلم السلوك الطبيعي والتفاعلات الزمنية بين الصور. يمكن استخدامها لأخذ عينات فرعية ذكية من مجموعة بيانات عالية الجودة، وإزالة القيم المتطرفة، والكشف عن حداثة المعلومات الجديدة التي سيتم إرسالها للوسم.

يتمتع Danny Bickson، الخبير في تحليل البيانات الضخمة وتعلم الآلة واسع النطاق، بأكثر من 15 عاماً من الخبرة في قطاع التكنولوجيا المتقدمة. قد تعرفه من Turi، وهي منصة تعلم آلة تُنشئ منتجات تحليل بيانات ضخمة لمستخدميها. في عام 2016، استحوذت Apple على Turi حيث عمل Dr. Danny Bickson كمدير أول لعلوم البيانات لعدة سنوات.

بوابتك إلى الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية#

وأخيراً، كان يسرنا تماماً أن نعلن رسمياً عن إطلاق Ultralytics Platform!

Ultralytics Platform هو حلنا بدون برمجة لتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي في ثلاث خطوات سهلة! ابعث الحياة في نماذجك من خلال اختيار البيانات التي ستتعلم منها.

اصطحبنا خبراؤنا ومبتكرو الأدوات، Kalen Michael وSergio Sánchez، في جولة تفصيلية عبر Ultralytics Platform وشرحوا جميع الميزات والوظائف. اعرف المزيد حول Ultralytics Platform وابدأ في إنشاء نماذجك مجاناً!

اعثر على جميع الجلسات المسجلة على قناتنا على YouTube!

نحن في غاية السعادة بالإقبال الشديد على YOLO VISION وسعداء بتنظيم حدث يمكن للخبراء من جميع أنحاء العالم الانضمام إليه للتعرف على الذكاء الاصطناعي للرؤية، فابق على اطلاع دائم معنا من خلال متابعتنا على وسائل التواصل الاجتماعي. نراكم العام القادم في YOLO VISION 2023!