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.
CV, örneğin tanı uygulamaları için son derece yararlı olduğu tıp endüstrisi gibi sektörlere gerçek dünya çözümleri sağlar. Ancak CV'nin faydası spor, perakende, tarım, ulaşım, üretim ve daha fazlası gibi birçok başka uygulamaya da uzanır. Ultralytics'te model eğitimini ve makine öğrenimini herkes için erişilebilir kılıyoruz. Amacımız, tüm teknik detaylar hakkında endişelenmenize gerek kalmadan Yapay Zekanın gücünden yararlanmanıza yardımcı olmaktır. Çalışmalarımız 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.
Link to this sectionMuhammad ile tanış!#
Muhammad Rizwan Munawar, bir Computer Vision Mühendisidir. Lisans eğitimini COMSATS Üniversitesi İslamabad, Wah Kampüsü'nde, uzmanlık alanı Yapay Zeka olan Bilgisayar Bilimleri bölümünde tamamladı. Uzmanlığı sadece vision alanı ile sınırlı değil, çünkü ekstra becerilerin kariyerini büyütmesine ve yükseltmesine yardımcı olabileceğini biliyor, bu yüzden masaüstü uygulamaları, web front-end ve çekici dashboard geliştirme konusunda da bilgi sahibidir. Şu anda, müşterilerinin ihtiyaçlarına göre farklı kullanım durumları için çözümler geliştiren bir freelancer olarak çalışıyor.
Link to this sectionMakine 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."
Link to this sectionBize YOLOv5 ile ilgili deneyiminden bahset!#
"YOLOv5 piyasaya çıktığından beri kullanıyorum, ancak farklı kullanım durumlarına göre doğru geliştirme ve değişiklik yapmak için 1.5 yıldır kullanıyorum." "Başlangıçta uğraştığım sorun nesne tespiti ile ilgiliydi, bu yüzden nesne tespiti ile ilgili farklı algoritmaları keşfetmeye başladım. Biraz araştırma yaptıktan sonra, farklı nesne dedektörleri için mAP değerlerini karşılaştırdım ve YOLOv5'in COCO veri setindeki doğruluğunun o dönemdeki diğer nesne dedektörlerine kıyasla çok yüksek olduğunu fark ettim. Böylece verilerimi etiketledim ve insanları tespit etmek amacıyla YOLOv5'i kendi verilerim üzerinde fine-tune ettim." "YOLOv5'in kullanımı, değiştirilmesi ve fine-tune edilmesi çok kolay ve biri bir sorunla karşılaştığında yardım edecek devasa topluluğu her zaman hazır. YOLOv5'in düzenli güncellemeleri, nesne tespitini çok verimli bir şekilde yapmam için bana her geçen gün kolaylık sağlıyor."
Link to this sectionMuhammad'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'in yolculuğu hakkında okuduğun için teşekkürler! Çalışmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istersen, web sitesine göz at. Ayrıca, en yeni YOLOv5 ve vision AI haberlerini seninle paylaştığımızda güncel kalmak için bizi Twitter ve LinkedIn üzerinde takip et!
