YOLO VISION 2022から、様々な産業におけるAIに関する講演や、Ultralytics 専門家による最新の機械学習に関する講演をご覧ください。
2022年9月27日、初のYOLO VISIONが開催されました。自動車産業へのAIの導入から、果物のリアルタイム分析まで、YOLOv5 ユーザーによる刺激的な講演を聞くことができた。
このイベントを特別なものにしたのは、スピーカーのバックグラウンドが多岐にわたったことだ。参加企業18社の代表者が加わり、講演者たちはMLプロセスのあらゆる側面から見識を披露した。その中には、私たちのパートナー企業である CometデシClearML, Paperspaceそして Roboflowをはじめ、中国の大手百度（バイドゥ）、美団（メイチュアン）、OpenMMLabsのようなオープンソース分野の企業もある。
YOLOv5 誕生秘話や研究開発の方法論について知りたいですか？
Ultralytics創設者兼CEOであるGlenn JocherとMLエンジニアのAyush Chaurasiaと共に、最適なアーキテクチャを選択するために使用される全体的なアプローチの詳細に飛び込みましょう。
YOLOv5 ような優れたモデル・アーキテクチャは、機械学習で有用な結果を得るために不可欠である。しかし、モデルはデータセットがあってこそのものだ。私たちのパートナーであるRoboflowCEO兼共同設立者であるジョセフ・ネルソン氏は、データセットの品質が生産結果に与える影響を示しました。この洞察は、10,000を超えるビジョントレーニングジョブとRoboflow Universeの90,000を超えるデータセットのオープンソースコミュニティから得たものです。
Josephは講演の中で、開発者がデータセットをハックして有意義な結果をより迅速に得るために、研究と生産における重要な違いも紹介しました。
データセットの品質と、CVモデルを本番環境に適用するための影響について学びましょう！
今日の従来のソフトウェアはすべて、デプロイ前にさまざまな種類の包括的なテストを受け、本番環境での障害のリスクを大幅に軽減しています。
これらのアイデアを、統計的に偏ったMLの世界にどのように適用できるでしょうか？
Google データサイエンティストであり、Deepchecksのオープンソースデベロッパーアドボケイトであるアイシュワリヤ・スリニヴァーサンが、現実世界の課題を解決するソリューション構築の裏にある単なる興奮について語ります。Google、TensorFlow、DataFlow、AI PlatformなどのGoogle コア製品を活用して、顧客のユースケースのための機械学習ソリューションを構築しています。
アイシュワリヤはYOLO VISIONに参加し、モデルを広範囲にテストし分析するためのベストプラクティスと実践的なヒントについて話しました。ソフトウェアのテストとMLのテストの違いを学ぶために、彼女の講演をチェックしてください。
私たちは画期的なパネルを開催し、YOLO アーキテクチャー・ファミリーの他のメンバーや、この分野でトップクラスのオープンソース・ビジョンAIアーキテクチャーを集めました。
ここでは、MeituanのYOLOv6、OpenMMLab CNのMMDetection、Baidu, Inc.のPaddlePaddle 、Ultralytics YOLOv5 参加し、ビジョンAIの未来を可能にするオープンソースプロジェクトについて議論した。
これらのトップビジョンAIリポジトリが舞台を共有したのは今回が初めてでした。このパネルを見逃した方は、Bo Zhang、Glenn Jocher、Guanzhong Wang、Wenwei Zhang、Yixin Shiがフレームワークの選択、設計、リポジトリ構造の進化などについて議論するこのビデオをご覧ください。
CEOのGlenn Jocherが言うように、「私たちは皆、お互いのツールや経験から学ぶことができました。」
ビジュアルデータ管理システムは、ストレージ、品質、検索、分析、視覚化のあらゆる側面で不足しています。その結果、企業や研究者は、製品の信頼性、作業時間、ストレージの浪費、コンピューティング、そして最も重要なこととして、データの潜在能力を最大限に引き出す能力を失っています。
この講演で、Dr. Danny Bicksonは、彼の人気のある無料のGitHubツールであるFastdupを使用してこの問題を解決する方法を教えてくれました。
FastDupは、大規模な画像コレクションから洞察を得るためのツールです。異常、重複またはほぼ重複した画像、類似性のクラスタを検出し、正常な動作や画像間の時間的相互作用を学習できます。より高品質なデータセットのスマートなサブサンプリング、外れ値の除去、タグ付けのために送信される新しい情報の新規性検出に使用できます。
ビッグデータ分析と大規模機械学習の専門家であるDanny Bicksonは、ハイテク業界で15年以上の経験を持っています。彼は、ユーザーのためにビッグデータ分析製品を作成する機械学習プラットフォームであるTuriで知られているかもしれません。2016年、TuriはAppleに買収され、Danny Bickson博士は数年間、シニアデータサイエンスマネージャーとして勤務しました。
そして最後に、Ultralytics （Ultralytics HUB）の開設を正式に発表できたことを嬉しく思います！
Ultralytics HUBは、3つの簡単なステップでAIモデルをトレーニングし、デプロイするコード不要のソリューションです！学習させるデータを選択することで、モデルに命を吹き込みます。
私たちの専門家であり、ツールの作成者であるKalen MichaelとSergio Sánchezが、Ultralytics HUBのウォークスルーに参加し、すべての機能と特徴を説明しました。Ultralytics HUBの詳細をご覧いただき、無料でモデルの作成を開始してください！
録画されたすべてのセッションは、YouTubeチャンネルでご覧ください！
私たちはYOLO VISIONの参加者に感激し、ビジョンAIについて学ぶために世界中の専門家が参加できるイベントを作ることができて嬉しく思います。また来年、YOLO VISION 2023でお会いしましょう！
