Ultralytics 'i Weights & Biases ve Önyargılarla Güçlendirme

Madrid'deki Google for Startups Kampüsünde düzenlenen YOLO VISION 2023 'ten (YV23) öne çıkan bir başka konuyu inceleyelim. Bu konuşmada, makine öğrenimi operasyonlarının dinamik dünyasına dalıyoruz. Ultralytics ile güçlerini birleştiriyor Weights & Biases iş akışınızda devrim yaratmak için. Weights & BiasesMakine Öğrenimi Mühendisi Soumik Rakshit ile deneylerimizi, model kontrol noktalarımızı nasıl kolayca yöneteceğimizi ve deneylerimizin sonuçlarını nasıl görselleştireceğimizi anlatırken bize katılın.

Weights & Biases avantajı: Bir geliştiricinin rüyası

Weights & Biases , makine öğrenimi çalışmalarınızı güçlendirmek için tasarlanmış, geliştirici öncelikli bir MLOps platformudur. Emrinizde olan son teknoloji ürün ve hizmetlerden oluşan bir paketle Weights & Biases , modellerinizin tüm potansiyelini kolaylıkla ortaya çıkarmanızı sağlar.

Ultralytics 'i W&B ile Entegre Etmek: Ezber bozan bir adım

Soumik konuşmasında Weights & Biases 'de gelişmiş özellikleri sorunsuz bir şekilde entegre etmek için yapılan yenilikçi çalışmaları açıkladı Ultralytics YOLOv8. Nesne algılama çıkarım görselleştirmesine daha önce hiç olmadığı gibi tanık olmaya ve kendi Ultralytics iş akışlarınızı geliştirmek için bu entegrasyondan nasıl yararlanabileceğinizi öğrenmeye hazır olun.

Teoriden pratiğe: Canlı bir gösteri

İş başında görelim! Soumik, Weights & Biases üzerinde bir veri kümesi kullanarak ve Ultralytics ile bir modeli eğiterek uçtan uca bir nesne algılama iş akışı boyunca bize rehberlik etti ve bu iki güçlü platform arasındaki sorunsuz sinerjiyi özetledi.

Weights & Biases gösterge tablosunun temel özellikleri

Weights & biases ayrıca eğitim grafiğini ve metrikleri görselleştirebileceğiniz bir gösterge tablosu için destek sağlar. Bazı temel özellikler şunlardır:

• Gerçek Zamanlı Metrik İzleme: Derin öğrenme modeliniz eğitilirken doğruluk, kayıp ve doğrulama puanları gibi önemli performans metriklerini gerçek zamanlı olarak izleyin, böylece model davranışına ilişkin zamanında ayarlamalar ve içgörüler sağlayın.
  ‍
• Hiperparametre Optimizasyonu: Model performansını ve yakınsamayı optimize etmek için öğrenme oranı, yığın boyutu ve ağ mimarisi gibi hiperparametreleri ince ayar yapmak üzere otomatik araçları veya manuel teknikleri kullanın.
  ‍
• Eğitim İlerlemesinin Görselleştirilmesi: Eğitim dinamikleri, aşırı öğrenme ve yakınsama örüntüleri hakkında bilgiler sağlayarak, çizimler, grafikler ve histogramlar aracılığıyla eğitim ilerlemesini görselleştirerek modelinizin davranışını daha derinlemesine anlayın.
  ‍
• Kaynak İzleme: Model eğitimi sırasında CPU, GPU ve bellek kullanımı gibi hesaplama kaynaklarını track ederek verimli kaynak tahsisi sağlar ve eğitim performansını engelleyebilecek kaynak darboğazlarını önler.

Her özellik hakkında ayrıntılı bilgi için belgelendirme sayfalarımızdan daha fazla bilgi edinin.

Özet

Yolculuğumuzu tamamlarken, bir şey son derece açık hale geliyor: ML operasyonlarının geleceği her zamankinden daha parlak... Bu nedenle, ister deneyimli bir ML mühendisi olun, ister sadece yapay zeka dünyasına adım atıyor olun, önünüzdeki yolun sonsuz olasılıklarla dolu olduğundan emin olabilirsiniz.

Makine öğrenimi operasyonlarının geleceğini kucaklamakta bize katılın. Konuşmanın tamamını buradan izleyin!