Bilgisayarlı Görü Mühendisi Olmak
Ultralytics ile bilgisayarlı görü yapay zekâsının dönüştürücü gücünü keşfet. Sektör uygulamalarını incele ve Muhammad Rizwan Munawar gibi uzman mühendislerden öğren.
Bilgisayarlı görü (CV), bilgisayarlara görsel dünyayı yorumlamayı ve anlamayı öğreten bir yapay zekâ alanıdır. Bu teknoloji insan görmesine çok benzer, ancak bazı önemli farklar vardır: İnsanlar nesneleri birbirinden ayırmayı, nesnelerin ne kadar uzakta olduğunu, hareket edip etmediklerini ve bir görüntüde sorun olup olmadığını öğrenmek için ömür boyu deneyim kazanır.
CV teknolojisi, bilgisayarların yalnızca görüntüleri görselleştirebilmesini değil, aynı zamanda görüntülerin içeriğini veya amacını çıkarabilmesini de kapsar; örneğin yaklaşan nesnelerin uzaklığını ve hareketini belirleyebilir. Yapay zekâdaki ilerlemeler, derin öğrenme ve sinir ağlarındaki yenilikler sayesinde bu alan son yıllarda büyük sıçramalar yaptı ve nesneleri algılama ve etiketleme gibi bazı görevlerde insanları geride bırakmayı başardı.
CV, örneğin tıp sektörü gibi alanlarda gerçek dünya çözümlerini mümkün kılar ve tanı uygulamalarında son derece faydalıdır. Ancak CV'nin kullanım alanları spor, perakende, tarım, ulaşım, üretim ve daha birçok sektöre de uzanır. Ultralytics'te model eğitimini ve makine öğrenimini herkes için erişilebilir kılıyoruz. Amacımız, tüm teknik ayrıntılar hakkında endişelenmene gerek kalmadan Yapay Zekânın gücünden yararlanmana yardımcı olmak. Çabalarımız sayesinde ortaokul öğrencilerinin bile Ultralytics Platform ve YOLOv5 ile modellerini eğitmeye başladığını gördük.
“Bilgisayarlı görü, derin öğrenme ve yapay zekâ dünyasından çıkan en dikkat çekici alanlardan biri. Derin öğrenmenin bilgisayarlı görü alanına sağladığı 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 araştırmalarından yararlanır. CV mühendisleri genellikle görüntü tanıma, makine öğrenimi, uç yapay zekâ, ağ ve iletişim, derin öğrenme, yapay zekâ, gelişmiş bilgi işlem, görüntü açıklama, veri bilimi ve görüntü/video segmentasyonu gibi çeşitli sistemlerde önemli deneyime sahiptir. Öyleyse daha fazla uzatmadan, bir bilgisayarlı görü mühendisiyle tanışalım ve deneyimlerini paylaşalım.
Muhammad'la tanış!#
Muhammad Rizwan Munawar bir Bilgisayarlı Görü Mühendisidir. COMSATS University Islamabad, Wah Campus'te Yapay Zekâyı uzmanlık alanı olarak seçtiği Bilgisayar Bilimleri lisans eğitimini tamamladı. Uzmanlığı yalnızca görü alanıyla sınırlı değil; ek becerilerin gelişmesine ve kariyerinde ilerlemesine yardımcı olabileceğini bildiğinden masaüstü uygulamaları, web ön yüzü ve ilgi çekici gösterge panelleri geliştirme konularında da bilgi sahibidir. Şu anda serbest çalışan olarak müşterilerinin ihtiyaçlarına dayalı farklı kullanım senaryolarına yönelik çözümler geliştiriyor.
Makine öğrenimi ve görü yapay zekâsına nasıl yöneldin?#
"Doğrusu, engellerle ve sürekli çalışmayla dolu bir yolculuktu. Başladığımda nesne algılamanın ne olduğundan bile haberim yoktu; ama meraklıydım ve özellikle görü yapay zekâsına tutkuyla bağlıydım. Serbest çalışmaya, yalnızca becerilerimi geliştirmek için, öğrenimimin son yılında başladım. Aynı dönemde çeşitli YouTube kanallarından temel makine öğrenimi kavramlarını öğrenmeye koyuldum. 7-8 ay boyunca düzenli çalıştıktan sonra görü yapay zekâsı ve derin öğrenme hakkında sağlam bir anlayış kazandım ve CV alanındaki profesyonel kariyerime devam etmeye karar verdim."
Ultralytics YOLOv5 deneyiminden bahseder misin?#
"Ultralytics YOLOv5'i piyasaya sürüldüğünden beri kullanıyorum; ancak farklı kullanım senaryolarına göre düzgün geliştirme ve değişiklikler yapmak için YOLOv5'i 1,5 yıldır kullanıyorum." "Başlangıçta uğraştığım sorun nesne algılamayla ilgiliydi, bu yüzden nesne algılamaya yönelik farklı algoritmaları araştırmaya başladım. Bir süre araştırma yaptıktan sonra farklı nesne algılayıcıların mAP değerlerini karşılaştırdım ve COCO veri kümesindeki YOLOv5 doğruluğunun o dönemdeki diğer nesne algılayıcılara kıyasla çok yüksek olduğunu fark ettim. Bunun üzerine verilerimi etiketledim ve insanları algılamak amacıyla YOLOv5'i özel verilerimle ince ayar yaptım." "YOLOv5'i kullanmak, değiştirmek ve ince ayar yapmak çok kolay; geniş topluluğu da bir sorunla karşılaşanlara her zaman yardımcı oluyor. YOLOv5'in düzenli güncellemeleri, nesne algılamayı her geçen gün çok daha verimli yapmamı sağlıyor."
Muhammad'dan Yeni Başlayanlara 3 İpucu#
- Düzenli olarak yeni kavramlar öğren ve alışkanlıklarını istikrarlı hâle getir. Muhammad, başarısındaki en önemli etkenlerden birinin istikrar olduğunu söylüyor.
- Yeni fikirler üretmeye devam et; fikirlerin saçma olması önemli değil! Bunlar konular üzerinde derinlemesine düşünmene yardımcı olur. Bu fikirleri belli bir düzeyde uygulamaya çalış ve bir belgeye not et. Bu stratejiyi her zaman uygula.
- CV ile ilgili projeler geliştir. Düzenli olarak projeler üzerinde çalışmak, öğrenmene ve CV alanına karşı tutku geliştirmene yardımcı olur.
Muhammad'ın yolculuğunu okuduğun için teşekkürler! Çalışmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istersen web sitesine göz at. Ultralytics YOLOv5 ve görü yapay zekâsıyla ilgili en yeni haberleri paylaşırken gelişmelerden haberdar olmak için bizi Twitter ve LinkedIn üzerinden takip et!
