31 Mart 2022
Yapay zekanın sanal dünyalar, fitness ve uç bilişimdeki en son uygulamalarıyla hayatlarımızı nasıl şekillendirdiğini keşfedin. Ultralytics HUB ile geleceği kucaklayın.
Yapay zeka, yaşadığımız dünyayı nasıl yeniliyor? Eğer henüz fark etmediyseniz, şok olmaya hazır olun. Sanal alanlar arasında avatar taşımasından, veri mimarilerini rahatlatmaya ve evlerimizde hologram fitness eğitmenleri oluşturmaya kadar, yapay zeka bizi şimdiden heyecan verici yeni bir yaşam çağına taşıdı.
Henüz bir Star Trek bilim kurgu fantezisinde yaşamıyor olabiliriz, ancak giderek yaklaşıyoruz. Aşağıda, fitness'ta nesne algılama teknolojisi, uç bilişimde nesne algılama dahil olmak üzere yeni yapay zeka kullanım durumlarını tartışacağız ve nesne algılama ile uç bilişimin dijital cihazlar arasındaki veri iletimini nasıl iyileştirdiğini inceleyeceğiz.
2022'de çığır açacağını öngördüğümüz bazı yapay zeka kullanım alanlarına yakından bakalım.
2022'de nesne algılama heyecan verici bir olasılık ve şimdiden fitness endüstrisinde ses getiriyor. Mirror ve Tonal, fitness alanında yapay zekayı tanıtan başarılı şirketlerin örnekleridir - her ikisi de sağlığınızı ve egzersizinizi iyileştirmek amacıyla 10.000'den fazla egzersizi yayınlayabilen ve aynanıza yansıtabilen etkileşimli bir ev cihazı sunmaktadır.
Çoğumuz fitness'ı bir hobiden çok bir angarya olarak görüyor ve hatta bir spor salonuna adım atmakta bile isteksiziz. Ancak evinizin rahatlığında Mirror, duruş algılama yoluyla ilerlemenizi, formunuzu ve diğer metriklerinizi izlemenizi sağlar.
Bu son derece gelişmiş uygulama, görüntü veya videolardaki insan vücudu parçalarının ve eklemlerinin pozlarını tahmin eden bir süreç olan İnsan Poz Tahmini'ni kullanarak videodaki kişilerin duruşunu ve pozunu eleştirir.
İnsanları bir insan kutusundan ayırarak ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla insan vücut dilini anlayarak nesne algılamadan farklılaşır. Ancak İnsan Poz Tahmini ile derin öğrenmeyi birleştirerek Mirror, milyonlarca farklı egzersizi analiz ederek her bir egzersizin nasıl yapılması gerektiğine dair kavramsal modellere sahip olacaktır.
Egzersiz sırasında uygulama, eklemlerinizin konumunu karşılaştırmak için bir algoritma kullanır. Herhangi bir sapma tespit edilip vurgulanarak yaralanma riski azaltılır ve kişisel antrenör olmadan daha güvenli, daha optimum bir egzersiz yolu teşvik edilir.
Fitness'ta vizyon yapay zekası, son zamanlarda Mirror gibi yenilikçi uygulamalar aracılığıyla zaten büyük bir sıçrama yaptı ve bu da sizi meraklandırıyor... 2023'te fitness sektörü nasıl görünecek?
Mark Zuckerberg, Facebook'un adını Metaverse'in kısaltması olan Meta olarak değiştirdiğinden beri, bu terim herkesin dilinde dolaşıyor. Peki tam olarak nedir? Kısacası metaverse, gerçek dünyayı genişletmek için tasarlanmış dijital alemlere atıfta bulunan genel bir terimdir.
Sanal etkinliklere, konserlere, buluşmalara katıldığınızı hayal edin, doğru fikri edineceksiniz. Ancak metaverse, sosyal medyaya giriş yapmak ve haber akışınızda gezinmek gibi daha basit 'sanal' etkileşimleri de içerir.
Kesin bir nihai hedef olmamasına rağmen, bilim insanları, bilgisayarları görsel girdilerden elde edilen değerli bilgileri anlamaları ve toplanan verilere dayanarak önerilerde bulunmaları için eğiten bir yapay zeka alanı olan bilgisayarlı görü yapay zekasını kullanarak metaverse'ü olabildiğince sürükleyici hale getirmeye çalışıyorlar. Metaverse'deki bilgisayarlı görü yapay zekasının önemli bir unsuru birlikte çalışabilirliktir. Bu süslü, biraz korkutucu terim temelde avatarları ve dijital öğeleri bir sanal alandan diğerine sorunsuz bir şekilde aktarma işlemidir.
Birlikte çalışabilirlikteki makine öğrenimi (ML) algoritmaları, sağlık sektörünü zaten güçlendirmiştir. Örneğin, bir BT taraması yaptırdığınızda, büyük miktarda veri işlenecek, toplanacak ve bir tıbbi veritabanında saklanacaktır.
Doktorlar, sağlık bilgilerinizi manuel olarak bir veritabanına girerek farklı bir yaklaşım izleyecektir. Daha sonra, hastalığın hızlı bir şekilde teşhisini sağlamak için bu iki veri analizini entegre etmek için birlikte çalışabilirlik kullanılır.
Dünya veri içinde boğuluyor. Veri 'yeni petrol' olarak etiketlenmiş olsa da, gerçek şu ki çok fazla veri bir soruna neden oluyor. Tüm veriler eşit yaratılmamıştır. Toplananları toplamak, düzenlemek ve elemek zamanı tüketir.
Nesne tespiti ile uç bilişim, bizi verileri ana veri merkezinden uzaklaştırıp mimarisinin uçlarına taşıma şeklindeki bu ağır yükten kurtardı. Peki uç bilişim nedir ve nasıl çalışır?
Ana veri tabanına veri gönderen ve alan teknik cihazlardan oluşan bir yörünge hayal edin. Bu, işlenmesi gereken çok fazla bilgi demektir. Veri tabanının hız işleme yetenekleri engellenecek, bu da performans düşüşüne neden olan gecikmelere ve kesintilere yol açacaktır.
Ancak uç bilişim ile bu verilerin çoğu çevreye yayılacaktır. Makine öğrenimi algoritmaları, her uç cihazı yerel olarak depolanan verilerle analitik bir model eğitmekle görevlendirir.
Her cihaz, en değerli veri parçalarını filtreleyerek ağır işini yapacak ve bu veriler daha sonra bütünsel bir analiz için ana veritabanına gönderilecektir. Yoğun bir şekilde araştırmayla dolu bir projeye başlayan bir bilim insanını düşünün. Her bir deneye ait tüm verileri analiz etmek yerine, bu sorumluluğu özetle geri bildirimde bulunacak diğer araştırmacılara devreder.
Görüntü AI konuştuğumuz anda dünyayı değiştiriyor ve burada ele aldığımız AI kullanım örnekleri sadece buzdağının görünen kısmı. Ancak, daha da heyecan verici olanı, ML dağıtım platformumuz Ultralytics HUB ile görüntü AI'nın harikalarından da yararlanabilmenizdir.
İhtiyacınız olan tek şey bir fikir. Ultralytics HUB ile YOLOv5 ile modeller oluşturmak ve fikirlerinizi hayata geçirmek çok kolay. İşleri basitleştiriyoruz ve tüm karmaşık MLOps işlemlerini kendimiz yapıyoruz, bu nedenle eğlenceli yapay zeka için herhangi bir kod bilmenize gerek yok. Başlamak kolay ve ilk ML modelinizi oluşturmak daha da kolay.
ML dağıtım platformumuzla başlamak çok kolay. Yapay zeka konusunda herhangi bir ön deneyime sahip olmanız gerekmiyor.
