HuggingFace'in transformer'ları ile açık kaynaklı bilgisayarlı görüye güç vermek

YOLO VISION 2023 (YV23) etkinliğinden öne çıkanları keşfetmeye devam ederken, dil uygulamalarının verimli bir şekilde geliştirilmesi için önceden eğitilmiş modellere sahip önde gelen NLP platformu olan HuggingFace'de Geliştirici Savunuculuğu Mühendisi olan Merve Noyan ile tanışalım. Merve, konuşmasında açık kaynaklı bilgisayarlı görü dünyasına dair inanılmaz bilgiler paylaştı. 

Sizi transfer öğrenimi, transformer'lar ve açık kaynaklı bilgisayarlı görü ekosisteminin büyüleyici evreninde bir yolculuğa çıkarırken bize katılın.

Transfer öğrenimine genel bakış: Kısa bir özet

Merve, işe, bir sinir ağından diğerine bilgi aktarmamızı sağlayan sihirli değnek olan transfer öğrenimi hakkında hızlı bir başlangıç yaparak başladı. Erken katmanlardaki kenarlar ve köşeler gibi evrensel özellikler üzerinde bir model eğittiğinizi ve ardından belirli görevler için ince ayar yaptığınızı hayal edin. Bu, veri bağımlılıklarını azaltan ve doğruluğu artıran transfer öğreniminin özüdür.

Merve, transformasyonel yolculuğun zeminini hazırlayarak ResNet ve Inception gibi klasik evrişimsel omurgaları vurguladı.

Transformatörlere girin: Ortaya çıkarılan bir bilmece

Transformer'ları özel kılan nedir? Merve, geleneksel evrişim tabanlı modellerden nasıl farklı olduklarını göstererek bunu bir bilmeceye benzetti. İşin sırrı, etiketli verilere ihtiyaç duymadan özellikleri yakalayarak, kendi kendine denetimli öğrenme gerçekleştirebilmelerinde yatıyor. Vision Transformer, Data Efficient Transformer, CLIP ve SWIM CLIP, tanıttığı transformer tabanlı modellerin yıldızlarla dolu kadrosu arasındaydı. 

Nesne tespiti için tasarlanmış bir transformer modelini destekleyen Ultralytics ile ortak bir zemin oluşturmak. Bu model, etkili bir hibrit kodlayıcı, IOU-farkında sorgu seçimi ve ayarlanabilir çıkarım hızı sunar. Özellikle, diğer Ultralytics YOLOv8 modellerinin tanıdık modeline bağlı kalarak tahmin, eğitim, doğrulama ve dışa aktarma seçenekleri sunar.

Tek adresiniz

Merve daha sonra, klasik bilgisayarlı görü görevleri için 8.000'den fazla model ve çok modlu uygulamalar için 10.000 model içeren HuggingFace'in sunduğu hazine sandığına daldı. HuggingFace Hub, geliştiriciler ve meraklılar için bir oyun alanı haline getiren devasa 3.000'den fazla veri kümesine sahiptir. Merve, HuggingFace'in tutarlı API'si sayesinde çeşitli kullanım durumları için kullanıma hazır modeller sunarak kusursuz deneyimi vurguladı.

HuggingFace ile uygulamalı sihir

Konuşma, modellerle ne kadar zahmetsizce çalışılabileceğini gösteren pratik gösterilere dönüştü. Merve, modelleri ve işlemcileri başlatmaktan Trainer API ile ince ayar yapmaya kadar, HuggingFace Transformers kütüphanesinin bir geliştiricinin en iyi arkadaşı olduğunu açıkça belirtti. Hatta kullanıcılar için iş akışını basitleştiren kişisel favorisi Pipeline API'sini tanıttı.

Uygulamalara bir bakış

Merve, görsel soru cevaplama için Plot modeli, görüntü açıklaması için Blip ve görüntü segmentasyonu için güçlü Segment Anything modeli dahil olmak üzere bazı harika uygulamalara bir bakışla konuşmayı tamamladı. HuggingFace Ekosistemi'nin Pipeline API'si, teknik ayrıntılara girmeden modelleri kullanmayı çok kolaylaştırarak ilgi odağı oldu.

Pastanın üzerindeki krema ise Merve'nin, AI dünyasına eğlenceli bir dokunuş katan büyüleyici bir deneyim olan Elysian Diffusion ile optik illüzyonlar yaratma gösterisiydi.

Kısacası!

Sonuç olarak, Merve'nin konuşması bizi açık kaynaklı bilgisayarlı görünün sonsuz olasılıklarını keşfetmek için ilham verdi ve istek uyandırdı. HuggingFace, yapay zekayı gerçekten erişilebilir, eğlenceli ve heyecan verici hale getirerek geliştiricilerin yaratıcılıklarını ortaya çıkarmalarını sağlıyor. Açık kaynak topluluğunun ve barındırdığı inanılmaz yeniliklerin geleceğine! 

Konuşmanın tamamını buradan izleyin!