YOLO VISION 2022: الحدود الجديدة للذكاء الاصطناعي في الرؤية

أقيم أول حدث YOLO VISION لنا على الإطلاق في 27 سبتمبر 2022. من دخول الذكاء الاصطناعي في صناعة السيارات إلى التحليل الفوري لإنتاج الفاكهة، استمعنا إلى محادثات ملهمة من مستخدمي YOLOv5 من مختلف المجالات.

ما جعل هذا الحدث مميزاً هو التنوع الكبير في خلفيات المتحدثين. انضم المتحدثون إلى ممثلين عن 18 شركة مشاركة، وقدموا رؤى من كل جانب من جوانب عملية تعلم الآلة. ومن بينهم، شركاتنا الشريكة مثل Comet و Deci و ClearML و Paperspace و Roboflow، بالإضافة إلى آخرين في مجال البرمجيات مفتوحة المصدر مثل العمالقة الصينيين Baidu و Meituan و OpenMMLabs.

Link to this sectionإعادة تعريف أحدث التقنيات مع YOLOv5#

هل تتساءل عن القصة وراء إنشاء YOLOv5 والمنهجية المستخدمة في البحث والتطوير (R&D)؟

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

تعد بنى النماذج الرائعة مثل YOLOv5 أمراً حاسماً للحصول على نتائج مفيدة في تعلم الآلة. لكن النماذج لا تكون فعالة إلا بقدر فعالية مجموعات البيانات الخاصة بها. أظهر جوزيف نيلسون، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك في شريكنا Roboflow، تأثير جودة مجموعة البيانات على نتائج الإنتاج. تستند هذه الرؤى إلى أكثر من 10,000 مهمة تدريب رؤية حاسوبية ومجتمع Roboflow Universe مفتوح المصدر 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!

Link to this sectionأفضل 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 المطورين للمصادر المفتوحة في Deepchecks، عن الإثارة المحضة وراء بناء حلول قادرة على حل تحديات العالم الحقيقي. في Google، تقوم ببناء حلول تعلم الآلة لحالات استخدام العملاء، مستفيدة من منتجات Google الأساسية بما في ذلك TensorFlow و DataFlow و AI 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.

Link to this sectionمشاريع 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 الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية الرائدة هذه المسرح. إذا فاتتك هذه الجلسة، 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 رئيسنا التنفيذي Glenn Jocher: "لقد تمكنا جميعاً من التعلم من أدوات وخبرات بعضنا البعض."

Link to this sectionالبيانات 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 المحاضرة، علمنا Dr. Danny Bickson كيفية حل هذه المشكلة باستخدام أداته المجانية الشهيرة على GitHub، 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.

بصفته خبيراً في تحليلات البيانات الضخمة وتعلم الآلة واسع النطاق، يتمتع Danny Bickson بأكثر من 15 عاماً من الخبرة في صناعة التكنولوجيا الفائقة. قد تعرفه من Turi، وهي منصة تعلم آلة تنشئ منتجات تحليلات البيانات الضخمة لمستخدميها. في عام 2016، استحوذت Apple على Turi حيث عمل Dr. Danny Bickson كمدير أول لعلم البيانات لعدة سنوات.

Link to this sectionبوابتك إلى الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية#

وأخيراً، كان من دواعي سرورنا الإعلان 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 و Sergio Sánchez، في جولة تعريفية حول Ultralytics Platform وشرحوا جميع الميزات والوظائف. تعرف على المزيد حول Ultralytics Platform و ابدأ في إنشاء نماذجك مجاناً!

اعثر على جميع الجلسات المسجلة على قناتنا على YouTube!

نحن سعداء جداً بالإقبال على YOLO VISION ويسعدنا إنشاء حدث يمكن للخبراء من جميع أنحاء العالم الانضمام إليه للتعرف على الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية، ابقوا على اطلاع دائم معنا من خلال متابعتنا على وسائل التواصل الاجتماعي. نراكم في العام المقبل في YOLO VISION 2023!