YOLO VISION 2022: 비전 AI의 새로운 지평
다양한 산업 분야의 AI에 관한 강연과 Ultralytics 전문가들의 최신 머신러닝 인사이트를 YOLO VISION 2022에서 확인하세요.
사상 최초의 YOLO VISION 행사가 2022년 9월 27일에 개최되었습니다. 자동차 산업에서의 AI 도입부터 과일 생산량의 실시간 분석에 이르기까지, 저희는 다양한 분야의 YOLOv5 사용자들의 영감 넘치는 발표를 경청했습니다.
이 행사를 특별하게 만든 요인은 연사들의 매우 다양한 배경이었습니다. 18개 참여 기업의 대표들이 합류한 연사들은 ML 프로세스의 모든 측면에 대한 인사이트를 전달했습니다. 그중에는 Comet, Deci, ClearML, Paperspace, Roboflow 같은 당사의 파트너 기업뿐만 아니라 중국의 거대 기업인 바이두(Baidu), 메이퇀(Meituan), 오픈엠엠랩스(OpenMMLabs) 같은 오픈소스 진영의 다른 기업들도 포함되어 있습니다.
Ultralytics YOLOv5로 최신 기술(SOTA) 재정의하기#
Ultralytics YOLOv5의 탄생 배경과 연구개발(R&D)에 사용된 방법론이 궁금하신가요?
Ultralytics의 창립자이자 CEO인 Glenn Jocher 및 ML 엔지니어인 Ayush Chaurasia와 함께 최적의 아키텍처를 선택하는 데 사용되는 종합적인 접근 방식의 세부 내용을 살펴보세요.
Ultralytics YOLOv5와 같은 훌륭한 모델 아키텍처는 머신러닝에서 유용한 결과를 얻는 데 매우 중요합니다. 하지만 모델은 데이터셋만큼만 우수합니다. 저희 파트너사인 Roboflow의 CEO 겸 공동 창립자인 Joseph Nelson은 프로덕션 결과에 미치는 데이터셋 품질의 영향을 보여주었습니다. 이러한 통찰은 10,000개가 넘는 비전 학습 작업과 Roboflow Universe의 90,000개 이상의 오픈소스 데이터셋 커뮤니티를 바탕으로 도출되었습니다.
Joseph은 세션에서 개발자가 데이터셋을 해킹하여 의미 있는 결과를 더 빠르게 얻을 수 있도록 하는 연구와 프로덕션 간의 핵심적인 차이점을 소개했습니다.
데이터셋 품질과 그것이 CV 모델의 프로덕션 가치에 미치는 영향에 대해 알아보십시오!
배포 전 ML 모델 및 데이터 검증을 위한 모범 사례#
오늘날의 모든 전통적인 소프트웨어는 배포 전에 다양한 유형의 포괄적인 테스트를 거치며, 이를 통해 프로덕션 장애의 위험을 크게 줄입니다.
이러한 아이디어를 통계 지향적인 ML 세계에 어떻게 적용할 수 있을까요?
Google의 데이터 과학자이자 Deepchecks의 오픈소스 개발자 애드보킷인 Aishwarya Srinivasan은 실제 과제를 해결할 수 있는 솔루션을 구축하는 이면에 있는 순수한 흥분에 대해 이야기합니다. 그녀는 Google에서 TensorFlow, DataFlow, AI Platform을 포함한 핵심 Google 제품을 활용하여 고객 유스 케이스를 위한 머신러닝 솔루션을 구축합니다.
Aishwarya는 YOLO VISION에 참여하여 모델을 광범위하게 테스트하고 분석하기 위한 모범 사례와 실용적인 팁을 논의했습니다. 소프트웨어 테스트와 ML 테스트의 차이점을 배우려면 그녀의 강연을 확인해 보십시오.
컴퓨터 비전 AI의 미래를 가능하게 하는 오픈 소스 프로젝트#
우리는 YOLO 아키텍처 제품군의 다른 구성원들과 이 분야의 다른 주요 오픈 소스 비전 AI 아키텍처들을 한자리에 모으는 획기적인 패널 토론을 주최했습니다.
이 자리에는 Meituan의 YOLOv6, OpenMMLab CN의 MMDetection, Baidu, Inc.의 PaddlePaddle이 Ultralytics의 YOLOv5와 함께 참여하여 비전 AI의 미래를 가능하게 하는 오픈 소스 프로젝트에 대해 논의했습니다.
최고의 비전 AI 저장소들이 한 무대에 오른 것은 이번이 사상 처음입니다. 이 패널 토론을 놓치셨다면, Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang, Yixin Shi가 프레임워크 선택, 디자인, 저장소 구조의 진화 등에 대해 논의한 이 동영상을 시청해 보세요!
CEO인 Glenn Jocher의 말처럼, “우리 모두는 서로의 도구와 경험으로부터 배울 수 있었습니다.”
폭발적으로 증가하는 시각 데이터#
시각 데이터 관리 시스템은 스토리지, 품질, 검색, 분석, 시각화 등 모든 측면에서 부족함을 겪고 있습니다. 그 결과 기업과 연구자들은 제품 신뢰성 저하, 작업 시간 손실, 스토리지 및 컴퓨팅 자원 낭비, 그리고 무엇보다도 데이터의 잠재력을 완전히 발휘할 수 있는 능력을 잃고 있습니다.
이번 강연에서 Dr. Danny Bickson은 널리 사용되는 무료 GitHub 도구인 Fastdup을 사용하여 이 문제를 해결하는 방법을 알려주었습니다.
FastDup은 대규모 이미지 컬렉션에서 통찰력을 얻기 위한 도구입니다. 이상치, 중복 및 유사 이미지, 유사성 클러스터를 찾고 이미지 간의 정상적인 동작과 시간적 상호 작용을 학습할 수 있습니다. 이 도구는 더 높은 품질의 데이터셋을 위한 스마트 서브샘플링, 이상치 제거, 태깅을 위해 전송할 새로운 정보의 참신함 탐지에 사용될 수 있습니다.
빅데이터 분석 및 대규모 머신러닝 전문가인 Danny Bickson은 하이테크 산업에서 15년 이상의 경력을 가지고 있습니다. 사용자들을 위한 빅데이터 분석 제품을 만드는 머신러닝 플랫폼인 Turi를 통해 그를 알고 계실 수도 있습니다. 2016년에 Turi는 Apple에 인수되었으며, Dr. Danny Bickson은 그곳에서 수년 동안 선임 데이터 과학 관리자로 근무했습니다.
비전 AI로 향하는 관문#
그리고 마지막으로, Ultralytics Platform의 출시를 공식적으로 발표하게 되어 기뻤습니다!
Ultralytics Platform은 세 가지 쉬운 단계로 AI 모델을 학습하고 배포할 수 있는 노코드 솔루션입니다! 학습할 데이터를 선택하여 모델에 생명을 불어넣으십시오.
당사의 전문가이자 도구의 창시자인 Kalen Michael과 Sergio Sánchez가 Ultralytics Platform의 전체적인 사용 과정을 안내하며 모든 기능과 특징을 설명해 주셨습니다. Ultralytics Platform에 대해 자세히 알아보고 무료로 모델 생성을 시작해 보세요!
당사의 YouTube 채널에서 녹화된 모든 세션을 찾아보세요!
YOLO VISION에 보내주신 성원에 매우 기쁘며, 전 세계의 전문가들이 모여 비전 AI에 대해 배우고 소셜 미디어를 통해 당사와 소식 및 최신 정보를 공유할 수 있는 행사를 만들게 되어 기쁩니다. YOLO VISION 2023에서 뵙겠습니다!
