Ultralytics YOLOv8 使用し、AIでよりスマートにゴミを分別する革新的なアプリ、TrashBestieをご覧ください。デジタルソリューションでエコフレンドリーなムーブメントに参加しましょう。
コンピュータビジョンを活用して、これまでとは違う、より良い方法でゴミの分別と管理を支援する新しいアプリ、TrashBestie。TrashBestieは、深層学習と高度なテクノロジーを活用して、地球をよりクリーンで持続可能なものにするための人々の行動を支援します。
TrashBestieの開発チームは、ゴミがもはや厄介なものではなく、ポジティブな変化の機会となる未来を思い描いています。ゴミの分別は、環境保護、資源の節約、汚染の削減のために重要です。このことを念頭に置き、TrashBestieは、個人が情報に基づいた廃棄物管理の意思決定を簡単に行えるようにするデジタルソリューションとなりました。その目標は明確です。責任ある廃棄物管理に向けた集団的な動きを促し、次世代のために、よりクリーンな地球を育むことです。
TrashBestieの革新的な技術について掘り下げる前に、開発者をご紹介しましょう。
ヘルゲは修士論文で機械学習の研究を始め、経営者の給与と企業の成功がどのように関連しているかを調べた。この研究では、回帰モデルと機械学習技術を使用しました。HelgeはSpiced AcademyのBootcampでビジョンAIの世界に深く飛び込むことができました。ここで彼はディープラーニングの実験を行い、Ultralytics YOLO モデルの有用性を判断した。
Myは、友人がデータサイエンスプロジェクトを共有してくれたことがきっかけで、機械学習に興味を持つようになりました。データが洞察を明らかにし、プロセスを最適化する方法に魅了されたのです。それが、彼女がSimantiniとHelgeに出会ったブートキャンプに参加した理由です。
Simantiniは、修士論文の研究中に機械学習を探求し始めました。地震による建物の損傷を評価するという自身の分野で、その可能性を発見しました。卒業後、Simantiはデータに関わるさまざまな仕事に就きました。これらの仕事が最終的にデータサイエンスのブートキャンプにつながり、MLとVision AIへの関心を高めました。
TrashBestieの使用 Ultralytics YOLOv8を主要ツールとして使用するのは戦略的である。
TrashBestieは、人工知能を使用してプロセスを4つの簡単なステップに簡素化する、個人のゴミ分別アシスタントとして機能します。
TrashBestie の開発過程には、一連の重要なステップが含まれています。
TrashBestieは、ローカライゼーションを追加し、iOS Androidよりアクセスしやすくし、画像処理技術を洗練させることで、改善を続けています。チームは、アプリのパフォーマンスと精度を継続的に向上させることに尽力しています。
画像ギャラリーと彼らの作業の詳細を紹介する YouTube ビデオを含む、Devpost で彼らのプロジェクトをチェックしてください。
TrashBestie は、廃棄物管理に革命を起こし、私たちの地球をよりクリーンで持続可能なものにするという使命を担っています。これは未来への第一歩であり、廃棄物管理のキャリアの概念に革命を起こす可能性さえあります。より環境に優しい未来に向けたこのエキサイティングな旅に彼らと参加しましょう！
Helge: LinkedIn, GitHub
Simantini: LinkedIn, GitHub, Medium
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