Bilgisayarlı Görü Mühendisi Olmak
Ultralytics ile bilgisayarlı görü AI'ının dönüştürücü gücünü keşfet. Sektörel uygulamaları incele ve Muhammad Rizwan Munawar gibi uzman mühendislerden öğren.
Bilgisayarlı görü (CV), bilgisayarları görsel dünyayı yorumlayıp anlamaları için eğiten bir yapay zekâ alanıdır. Bu teknoloji, insan görüşüne çok benzer şekilde çalışır, ancak birkaç önemli farkı vardır: İnsanlar nesneleri birbirinden ayırt etmeyi, ne kadar uzakta olduklarını, hareket edip etmediklerini ve bir görüntüde bir sorun olup olmadığını öğrenmek için yaşam boyu edindikleri bağlamdan yararlanır.
CV teknolojisi, bilgisayarların yalnızca görüntüleri görselleştirebilmesini değil, aynı zamanda bir görüntünün iletisini veya amacını, örneğin yaklaşan nesnelerin mesafelerini ve hareketlerini belirlemeyi de kapsar. Yapay zekâdaki ilerlemeler ve derin öğrenme ile sinir ağlarındaki yenilikler sayesinde bu alan son yıllarda büyük atılımlar gerçekleştirmiş ve nesneleri tespit edip etiketlemeyle ilgili bazı görevlerde insanları geride bırakabilmiştir.
CV, örneğin son derece yararlı olduğu tanı uygulamaları gibi alanlarda gerçek dünya çözümlerini mümkün kılar. Ancak CV'nin kullanım alanı spor, perakende, tarım, ulaşım, üretim ve daha birçok uygulamaya da uzanır. Ultralytics olarak model eğitimi ve makine öğrenimini herkes için erişilebilir hâle getiriyoruz. Amacımız, tüm teknik ayrıntılarla uğraşmak zorunda kalmadan Yapay Zekânın gücünden yararlanmanı sağlamak. Çalışmalarımız sayesinde ortaokul öğrencilerinin bile Ultralytics Platform ve YOLOv5 ile kendi modellerini eğitmeye başladığını gördük.
“Bilgisayarlı görü, derin öğrenme ve yapay zekâ dünyasından ortaya çıkan en dikkat çekici şeylerden biri. Derin öğrenmenin bilgisayarlı görü alanına kattığı ilerlemeler, bu alanı gerçekten farklı bir konuma taşıdı.”
Wayne Thompson, SAS Veri Bilimcisi
CV mühendisleri, gerçek dünya sorunlarını çözmek için görü yapay zekâsı ve makine öğrenimi araştırmalarını uygular. CV mühendisleri genellikle görüntü tanıma, makine öğrenimi, uç yapay zekâ, ağ oluşturma ve iletişim, derin öğrenme, yapay zekâ, ileri düzey bilgi işlem, görüntü açıklama ve görüntü/video segmentasyonu gibi çeşitli sistemlerde önemli miktarda deneyime sahiptir. Daha fazla uzatmadan seni bir bilgisayarlı görü mühendisiyle tanıştırmak ve deneyimlerini paylaşmak istiyoruz.
Muhammad ile tanış!#
Muhammad Rizwan Munawar bir Bilgisayarlı Görü Mühendisidir. Yapay zekâyı uzmanlık alanı olarak seçtiği Bilgisayar Bilimleri lisans eğitimini COMSATS University Islamabad'ın Wah Kampüsü'nde tamamlamıştır. Uzmanlığı görü alanıyla sınırlı değildir; ek becerilerin gelişmesine ve kariyerinde ilerlemesine yardımcı olabileceğini bildiği için masaüstü uygulamaları, web ön yüzü ve ilgi çekici gösterge paneli geliştirme konularında da bilgi sahibidir. Şu anda serbest çalışan olarak müşterilerinin ihtiyaçlarına göre farklı kullanım alanlarına yönelik çözümler geliştiriyor.
Makine öğrenimi ve görü yapay zekâsı alanına nasıl girdin?#
“Bu, engellerle ve istikrarlı bir şekilde sürdürülen sıkı çalışmayla geçen bir yolculuk oldu. Başladığımda nesne tespitinden haberdar bile değildim, ancak özellikle görü yapay zekâsına karşı meraklı ve tutkuluydum. Eğitimimin son sınıfındayken, yalnızca beceriler öğrenmek amacıyla serbest çalışmaya başladım. Aynı zamanda çeşitli YouTube kanallarından temel makine öğrenimi kavramlarını öğrenmeye başladım. 7-8 ay boyunca istikrarlı bir şekilde çalıştıktan sonra görü yapay zekâsı ve derin öğrenme konusunda iyi bir anlayış geliştirdim ve profesyonel kariyerime CV alanında devam etmeye karar verdim.”
Ultralytics YOLOv5 ile deneyiminden bize bahseder misin!#
“Ultralytics YOLOv5'i piyasaya sürüldüğünden beri kullanıyorum, ancak farklı kullanım alanlarına göre doğru geliştirme ve değişiklik yapabilmek için YOLOv5'i 1,5 yıldır kullanıyorum.” “Başlangıçta uğraştığım sorun nesne tespitiyle ilgiliydi, bu nedenle nesne tespitiyle ilgili farklı algoritmaları araştırmaya başladım. Bir süre araştırma yaptıktan sonra farklı nesne tespit modellerinin mAP değerlerini karşılaştırdım ve o dönemde YOLOv5'in COCO veri kümesindeki doğruluğunun diğer nesne tespit modellerine kıyasla çok yüksek olduğunu fark ettim. Bunun üzerine verilerimi etiketledim ve insanları tespit etmek amacıyla YOLOv5'i özel verilerim üzerinde ince ayarladım.” “YOLOv5'i kullanmak, değiştirmek ve ince ayar yapmak çok kolaydır; geniş topluluğu da bir sorunla karşılaşan herkese yardımcı olmaya her zaman hazırdır. YOLOv5'in düzenli güncellemeleri, nesne tespitini çok verimli bir şekilde yapmamı her geçen gün kolaylaştırıyor.”
Muhammad'ın Yeni Başlayanlar İçin 3 İpucu#
- Düzenli olarak yeni kavramlar öğren ve rutinini istikrarlı hâle getir. Muhammad, başarısındaki en büyük etkenlerden birinin istikrar olduğunu belirtiyor.
- Yeni fikirler düşünmeye devam et; aptalca olmalarının önemi yok! Bunlar, konular üzerine derinlemesine düşünmene yardımcı olur. Bu fikirleri belirli bir düzeyde uygulamaya çalış ve bir belgeye yaz. Her zaman bu stratejiyi izle.
- CV ile ilgili projeler geliştir. Düzenli olarak projeler üzerinde çalışmak, öğrenmene ve zihninde CV alanına yönelik bir tutku geliştirmene yardımcı olur.
Muhammad'ın yolculuğunu okuduğun için teşekkürler! Çalışmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsan web sitesine göz at. Ayrıca en güncel Ultralytics YOLOv5 ve görü yapay zekâsı haberlerini seninle paylaşırken gelişmelerden haberdar olmak için bizi Twitter ve LinkedIn üzerinden takip et!
