Bilgisayarlı Görü Mühendisi Olmak
Ultralytics ile bilgisayarlı görü yapay zekasının dönüştürücü gücünü keşfet. Sektörel uygulamaları keşfet ve Muhammad Rizwan Munawar gibi uzman mühendislerden öğren.
Computer vision (CV), bilgisayarlara görsel dünyayı yorumlamayı ve anlamayı öğreten bir yapay zeka alanıdır. Bu teknoloji tıpkı insan görüşü gibi çalışır, ancak birkaç önemli farkla: insanlar nesneleri nasıl ayırt edeceklerini, ne kadar uzakta olduklarını, hareket edip etmediklerini ve bir görüntüde ters giden bir şey olup olmadığını eğitmek için hayat boyu süren bir bağlama sahiptir.
CV teknolojisi, bilgisayarların yalnızca görüntüleri görselleştirebilmesiyle değil, aynı zamanda gelen nesnelerin mesafelerini ve hareketlerini belirlemek gibi bir görüntünün mesajını veya amacını çıkarmasıyla da ilgilidir. Yapay zekadaki ilerlemeler ve deep learning ile sinir ağlarındaki yenilikler sayesinde bu alan, son yıllarda büyük sıçramalar kaydetmiş ve nesneleri tespit etme ve etiketleme ile ilgili bazı görevlerde insanları geride bırakabilmiştir.
Bilgisayarlı görü, tıbbi sektör gibi endüstrilerde gerçek dünyadan çözümler sunmayı mümkün kılar; örneğin burada teşhis uygulamaları için son derece faydalıdır. Bununla birlikte, bilgisayarlı görünün kullanım alanı spor, perakende, tarım, ulaşım, üretim ve daha pek çok alandaki çok sayıda başka uygulamaya da uzanır. Ultralytics olarak model eğitimini ve makine öğrenimini herkes için erişilebilir kılıyoruz. Amacımız, tüm teknik detayları düşünmek zorunda kalmadan Yapay Zeka gücünden yararlanmana yardımcı olmaktır. Yaptığımız çalışmalar sayesinde ortaokul öğrencilerinin bile Ultralytics Platform ve YOLOv5 ile kendi modellerini eğitmeye başladığını gördük.
“Computer vision, deep learning ve yapay zeka dünyasından çıkan en dikkat çekici şeylerden biridir. Deep learning'in computer vision alanına sağladığı gelişmeler bu alanı gerçekten diğerlerinden ayırdı.”
Wayne Thompson, SAS Veri Bilimcisi
CV mühendisleri, gerçek dünya problemlerini çözmek için vision AI ve makine öğrenimi araştırmalarını uygularlar. CV mühendisleri genellikle görüntü tanıma, makine öğrenimi, edge AI, ağ ve iletişim, deep learning, yapay zeka, ileri düzey hesaplama, görüntü etiketleme, veri bilimi ve görüntü/video segmentasyonu gibi çeşitli sistemlerde önemli miktarda deneyime sahiptir. Lafı daha fazla uzatmadan, seni bir computer vision mühendisi ile tanıştırmak ve deneyimlerini paylaşmak istiyoruz.
Muhammad ile tanış!#
Muhammad Rizwan Munawar bir Bilgisayarlı Görü Mühendisidir. Lisans eğitimini COMSATS University Islamabad Wah Kampüsü'nde Bilgisayar Bilimleri alanında, Yapay Zeka uzmanlık dalıyla tamamlamıştır. Uzmanlığı sadece görü alanı ile sınırlı değildir; çünkü ekstra becerilerin büyümesine ve kariyerini bir üst seviyeye taşımasına yardımcı olabileceğini bilir, bu nedenle masaüstü uygulamaları, web ön yüzü ve çekici pano geliştirme konularında da bilgi sahibidir. Şu anda müşterilerinin ihtiyaçlarına göre farklı kullanım senaryoları için çözümler geliştiren bir serbest çalışan olarak çalışmaktadır.
Makine öğrenimi ve vision AI dünyasına nasıl girdin?#
"Biliyorsun, bu engellerle ve tutarlı bir sıkı çalışmayla dolu bir yolculuktu. Başladığımda nesne tespiti (object detection) hakkında hiçbir fikrim yoktu, ancak temel olarak vision AI'ya meraklı ve tutkuluydum. Eğitimimin son yılındaydım ve sadece beceri kazanmak için freelancer olarak çalışmaya başladım. Aynı zamanda, çeşitli YouTube kanallarından temel makine öğrenimi kavramlarını öğrenmeye başladım. 7-8 ay boyunca tutarlı bir şekilde çalıştıktan sonra, vision AI ve deep learning konularında iyi bir anlayış geliştirdim ve profesyonel kariyerime CV alanında devam etmeye karar verdim."
Bize Ultralytics YOLOv5 ile olan deneyiminden bahsed!#
"Ultralytics YOLOv5'i çıktığı günden beri kullanıyorum, ancak farklı kullanım senaryolarına göre uygun geliştirme ve değişiklikler yapmak için 1.5 yıldır YOLOv5 kullanıyorum." "Başlangıçta uğraştığım sorun nesne tespitiyle ilgiliydi, bu yüzden nesne tespitiyle ilgili farklı algoritmaları incelemeye başladım. Biraz araştırma yaptıktan sonra, farklı nesne dedektörlerinin mAP değerlerini karşılaştırdım ve o dönemdeki diğer nesne dedektörleriyle kıyaslandığında YOLOv5'in COCO veri kümesindeki doğruluk oranının çok yüksek olduğunu fark ettim. Bu yüzden verilerimi etiketledim ve insanları tespit etmek amacıyla YOLOv5'i kendi verilerim üzerinde eğittim." "YOLOv5'in kullanımı, değiştirilmesi ve ince ayar yapılması çok kolaydır ve biri bir sorunla karşılaştığında devasa topluluğu her zaman yardıma hazırdır. YOLOv5'in düzenli güncellemeleri, nesne tespitini çok verimli bir şekilde yapmamı her geçen gün kolaylaştırıyor."
Muhammad'den Yeni Başlayanlar İçin 3 İpucu#
- Düzenli olarak yeni kavramlar öğren ve rutininin tutarlı olmasını sağla. Muhammad, tutarlılığı başarısının en büyük faktörlerinden biri olarak görüyor.
- Yeni fikirler üzerine düşünmeye devam et, saçma olsalar bile sorun değil! Bunlar, konular üzerinde derinlemesine düşünmene yardımcı olacak. Bu fikirleri belirli bir seviyeye kadar uygulamaya çalış ve bir dokümana not et. Her zaman bu stratejiyi izle.
- CV ile ilgili projeler geliştir. Düzenli olarak projeler üzerinde çalışmak, öğrenmene ve zihninde CV alanına karşı bir tutku geliştirmene yardımcı olacaktır.
Muhammad'ın yolculuğunu okuduğun için teşekkürler! Çalışmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsan kendi web sitesini inceleyebilirsin. Ayrıca seninle en son Ultralytics YOLOv5 ve yapay zeka görüşü haberlerini paylaşırken güncel kalmak için bizi Twitter ve LinkedIn üzerinden takip et!
