JupyterLab entegrasyonunu kullanarak Ultralytics YOLO11'i eğitin

Bilgisayarlı görü modelleri üzerinde çalışmak, özellikle modelinizin iyi performans gösterdiğini gördüğünüzde heyecan verici olabilir. Tipik olarak, bilgisayarlı görü geliştirme süreci, veri kümelerini hazırlama ve Ultralytics YOLO11 gibi modellere ince ayar yapma gibi birkaç basit adım içerir. Ancak, bir geliştirme ortamı kurmak gibi yeni başlayanlar için zorlayıcı olabilecek birkaç bölümü vardır. İşte tam da bu yüzden Ultralytics, bu adımları kolaylaştırabilecek JupyterLab gibi entegrasyonları destekliyor.

Özellikle, Jupyterlab entegrasyonu, bilgisayarlı görü modellerini keşfetmeyi ve denemeyi kolaylaştıran etkileşimli ve kullanıcı dostu bir geliştirme ortamı sunar. Jupyterlab size entegre bir çalışma alanı sağlar. Onu kullanarak, ortamları kurma ve ayarlama dikkati dağılmadan doğrudan bilgisayarlı görü modellerini keşfetmeye ve oluşturmaya başlayabilirsiniz. 

Örneğin, JupyterLab, kod çalıştırmak için not defterleri, dokümantasyon oluşturmak için metin düzenleyicileri ve sistemle etkileşim kurmak için terminaller gibi araçlar ve özellikler sunar. Aslında, JupyterLab, Ultralytics YOLO11 modellerini doğrudan bilgisayarınızda kolayca denemenizi ve eğitmenizi sağlar. Bu makalede, YOLO11 ile entegrasyonunu, nasıl çalıştığını ve sunduğu faydaları inceleyeceğiz.

JupyterLab nedir?

JupyterLab, tek bir yerde kod yazmanıza ve çalıştırmanıza, verileri düzenlemenize ve görsel raporlar oluşturmanıza yardımcı olan web tabanlı bir araçtır. Kodlamayı daha etkileşimli ve kullanıcı dostu hale getirmek için 2014 yılında başlayan Project Jupyter'in bir parçasıdır. Jupyter Notebook'un bir yükseltmesi olarak inşa edilen bu araç, ilk olarak 2018'de piyasaya sürüldü ve genellikle verileri analiz etme, grafikler oluşturma ve makine öğrenimi modelleri oluşturma gibi görevler için kullanılır.

JupyterLab, kod ve verilerle etkileşimli olarak çalışmanıza olanak tanıyarak, fikirleri denemeyi ve keşfetmeyi kolaylaştırır. Ayrıca, işbirliği ve sunumlar için ideal olan kod, metin ve görselleri sorunsuz bir şekilde birleştiren belgeler oluşturabilir ve paylaşabilirsiniz. Bunun da ötesinde, esnek arayüzü, not defterleri, metin dosyaları ve terminaller gibi araçları yan yana düzenlemenizi sağlar ve projenizin ihtiyaçlarına uyacak şekilde işlevselliğini daha da genişletmek için eklentiler eklenebilir.

‍

İşte JupyterLab'in diğer bazı ilginç özellikleri:

• Kolay proje oluşturma: JupyterLab, grafikler, çizelgeler ve panolar gibi görsellerin yanı sıra resimler, videolar ve diğer medya ile projeler oluşturmayı ve paylaşmayı kolaylaştırır. 

• Başkalarıyla işbirliği yapın: Not defterlerini paylaşarak ve Git gibi araçları kullanarak değişiklikleri takip ederek başkalarıyla kolayca işbirliği yapabilirsiniz. 

• Yeni başlayanlar için harika: Kodlama ve veri analizi öğretmek için sınıflarda, fikirleri test etmek için araştırmalarda ve yazılım testi ve veri iş akışlarını yönetme gibi görevler için geliştirmede popülerdir.

Ultralytics YOLO11 projelerinde çalışmak için JupyterLab'i kullanma

Artık JupyterLab'in ne olduğuna dair daha iyi bir anlayışa sahip olduğumuza göre, JupyterLab entegrasyonunun tam olarak neyi kapsadığını ve YOLO11 ile çalışırken bundan nasıl yararlanabileceğinizi keşfedelim. 

JupyterLab, Ultralytics YOLO11 modelleriyle projeler üzerinde çalışmak için harika bir araçtır. Platformlar arasında geçiş yapmadan görevleri ve belgeleri yönetebileceğiniz hepsi bir arada bir ortam sağlayarak geliştirme sürecini basitleştirir. Etkileşimli arayüz, kodu çalıştırmanıza ve sonuçları anında görmenize olanak tanır; bu da verileri keşfetmek veya YOLO11 modelinizin nasıl performans gösterdiğini anlamak için mükemmeldir. Ayrıca, YOLO11 modellerinizi görselleştirmenize ve iyileştirmenize yardımcı olan etkileşimli grafikler oluşturmak için Plotly gibi uzantıları da kullanabilirsiniz.

Örneğin, sağlık hizmetlerinde yapay zeka içeren yenilikçi bir proje üzerinde çalıştığınızı varsayalım. Doktorlara X-ışını veya BT taraması görüntülerinde gerçek zamanlı tümör nesne algılama konusunda yardımcı olmak için özel olarak YOLO11'i eğitmeyi planlıyorsunuz. YOLO11, hem normal hem de anormal alanları vurgulayan etiketli tıbbi görüntülerden oluşan bir veri kümesi kullanılarak eğitilebilir. JupyterLab entegrasyonu ile, YOLO11 modellerini doğrudan işbirliğine dayalı, kod dostu bir ortamda eğitebilir ve ince ayar yapabilirsiniz. Ayrıca, veri kümelerini yönetmek, deneyler çalıştırmak ve model doğruluğunu doğrulamak için araçlar sunarak Sağlık Hizmetlerinde Görüntüleme Yapay Zekasını benimsemeyi daha kolay ve verimli hale getirir.

JupyterLab entegrasyonu nasıl çalışır

JupyterLab üzerinde özel YOLO11 modelleri eğitmek oldukça kolaydır. Platform, öncülü olan Jupyter Notebook veya Google Colab'a benzer ve başlamayı kolaylaştıran önceden yapılandırılmış bir ortam sağlar.

YOLO11 projeniz için JupyterLab'ı kurmak için, öncelikle Ultralytics GitHub deposundan `tutorial.ipynb` dosyasını indirip tercih ettiğiniz bir dizine kaydedin. Ardından, herhangi bir kod düzenleyiciyi veya terminali açın ve JupyterLab'ı kurmak için `pip install jupyterlab` komutunu çalıştırın. Platform otomatik olarak açılacak ve aşağıda gösterilen pencereyi görüntüleyecektir.

‍

Kurulum tamamlandıktan sonra, not defteri dosyasını kaydettiğiniz dizine gidin ve platformu başlatmak için `jupyter lab` komutunu çalıştırın. Bu, JupyterLab'ı varsayılan web tarayıcınızda açar; burada `tutorial.ipynb` dosyasını yükleyebilir ve YOLO11'i keşfetmeye başlayabilirsiniz. Bu etkileşimli ortamda, not defterindeki kodu hücre hücre çalıştırabilir, ayarları değiştirebilir ve sonuçları anında görebilirsiniz. JupyterLab, çıktıları görüntülemeyi, not almayı ve farklı kurulumları tek bir yerden denemeyi kolaylaştırır.

‍

Ultralytics YOLO modellerini eğitme sürecini ve en iyi uygulamaları daha iyi anlamak için resmi Ultralytics belgelerine başvurabilirsiniz. 

JupyterLab entegrasyonunu seçmek: onu öne çıkaran nedir

Ultralytics entegrasyonları belgelerini incelerken, aralarından seçim yapabileceğiniz çok çeşitli entegrasyonlar olduğunu fark edeceksiniz. Hatta bazıları benzer özellikler sunar. Örneğin, Google Colab entegrasyonu, belirli görevler için önceden eğitilmiş bir modeli özel olarak eğitmek de dahil olmak üzere YOLO11 eğitimini destekleyen not defteri tarzı bir ortam sunar. Bu kadar çok entegrasyon varken, JupyterLab entegrasyonunu benzersiz kılan şeyin ne olduğunu akılda tutmak önemlidir. 

JupyterLab entegrasyonunu kullanmanın temel avantajlarından biri, uzantılar için sunduğu destektir. Bu uzantılar, bilgisayarlı görü projenizde önemli bir fark yaratabilir ve model geliştirme sürecini kolaylaştırabilir. Örneğin, ilerlemenizi izlemek, çalışmalarınızı başkalarıyla paylaşmak ve kodunuzun her zaman iyi korunmasını sağlamak için Git uzantılarını kullanabilirsiniz - tüm bunları JupyterLab arayüzünden ayrılmadan yapabilirsiniz.

JupyterLab entegrasyonlarının projeniz için harika bir seçim olmasının diğer bazı nedenleri şunlardır:

• Kolay hücre yönetimi: JupyterLab'da farklı hücreleri yönetmek kolaydır. Sıkıcı kes-kopyala yöntemi yerine, hücreleri yeniden düzenlemek için sürükleyip bırakabilirsiniz.

• Not defterleri arası hücre kopyalama: Hücreleri bir not defterinden diğerine sürükleyip bırakarak farklı not defterleri arasında kolayca kopyalayabilirsiniz.

• Çoklu görünümler: JupyterLab, aynı not defterinin birden çok görünümünü destekler; bu, özellikle uzun not defterleri için kullanışlıdır. Karşılaştırmak veya keşfetmek için farklı bölümleri yan yana açabilirsiniz ve bir görünümde yaptığınız herhangi bir değişiklik diğerinde de görünür.

• Klasik not defteri görünümüne kolay geçiş: Klasik Jupyter Notebook arayüzüne daha aşina olanlar için JupyterLab, kolay bir geri dönüş imkanı sunar. Tarayıcı bağlantısındaki “/lab” kısmını “/tree” ile değiştirerek, alışık olduğunuz not defteri görünümüne dönebilirsiniz.

JupyterLab entegrasyonu ve YOLO11 uygulamaları

Şimdi de JupyterLab entegrasyonunu kullanarak YOLO11 üzerinde çalışmanın bazı pratik uygulamalarını inceleyelim.

Örneğin, vahşi yaşamı izleme teknolojileri üzerinde çalışan bir geliştirici, bir YOLO11 modelini eğitmek için JupyterLab entegrasyonunu kullanabilir. YOLO11'i özel olarak eğiterek, drone görüntülerinden nesli tükenmekte olan türleri tanımlayan bilgisayarlı görü uygulamaları oluşturabilirler. JupyterLab, verileri keşfetmek, ön işleme ve modelleri eğitmek için tek bir çalışma alanı sağlayarak bu süreci kolaylaştırır. Geliştiriciler, kod çalıştırabilir, modelleri test edebilir ve sonuçları tek bir yerde görüntüleyebilir, böylece iş akışını basit ve düzenli tutabilir.

‍

YOLO11 ve JupyterLab'ın güvenilir kombinasyonu, vahşi yaşamı korumanın ötesinde, aşağıdakiler gibi çeşitli gerçek dünya uygulamalarında kullanılabilir:

• Tarımda bilgisayarlı görü: YOLO11'in çeşitli bilgisayarlı görü görevleri için sunduğu destek, ürün hastalıklarını tespit etmeye, bitki büyümesini izlemeye veya drone ya da uydu görüntülerinden yabani otları tanımlamaya yardımcı olabilir; JupyterLab ise veri analizini ve model optimizasyonunu kolaylaştırır.

• Üretimde kalite kontrolü: YOLO11, görüntüleri gerçek zamanlı olarak analiz ederek montaj hatlarındaki ürünlerdeki kusurları belirleyebilirken, JupyterLab modelleri iyileştirmek ve sonuçları değerlendirmek için merkezi bir ortam sağlar.

• Lojistikte yapay zeka: Envanter takibi ve paket taraması gibi görevler, YOLO11 kullanılarak otomatikleştirilebilir. YOLO11, görüntülerdeki nesneleri algılar ve konumlarını belirtmek için çevrelerine sınırlayıcı kutular yerleştirirken, JupyterLab lojistik verilerini kullanarak modelleri verimli bir şekilde eğitmek, doğrulamak ve test etmek için araçlar sağlar.

JupyterLab entegrasyonunun faydaları

İşte JupyterLab entegrasyonunun genel olarak görüntü yapay zekasına sağladığı benzersiz faydalardan bazılarına hızlı bir bakış:

• Uzaktan erişim ve ölçeklenebilirlik: Hem bulut platformlarında hem de uzak sunucularda çalışabilir, bu da güçlü bilgi işlem kaynaklarına ve işbirlikçi araştırmaya erişim sağlar.

• Birden çok programlama dili için destek: Python en yaygın kullanılan dil olsa da, JupyterLab R, Julia ve Scala gibi diğer dilleri de destekleyerek çeşitli iş akışları için çok yönlü hale getirir.

• Veri entegrasyonu: JupyterLab, veritabanları, bulut depolama ve veri işleme araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olarak, Görüntü Yapay Zeka eğitimi için gereken büyük veri kümelerini işlemeyi kolaylaştırır.

Önemli çıkarımlar

JupyterLab entegrasyonu, YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleriyle çalışmayı kolaylaştıran kullanışlı bir araçtır. Verilerinizi düzenleyebileceğiniz, özel modelleri eğitebileceğiniz ve test edebileceğiniz ve diğer geliştiricilerle birlikte çalışabileceğiniz tek bir çalışma alanı sunar. Yardımcı uzantıları ve eklentileri sayesinde, çalışma ortamınızı ayarlama konusunda endişelenmek yerine modellerinizi oluşturmaya ve geliştirmeye odaklanabilirsiniz. 

İster vahşi yaşamı korumaya, ister tıbbi taramaları iyileştirmeye, ister fabrikalarda ürün kalitesini kontrol etmeye yardımcı olun, Ultralytics tarafından desteklenen JupyterLab entegrasyonu süreci daha basit ve verimli hale getirir.

Topluluğumuza katılın ve yapay zeka hakkında bilgi edinmek için GitHub depomuza veya kılavuzlarımıza göz atın. Ayrıca çözüm sayfalarımızda üretimde bilgisayarlı görü veya otonom sürüşlü araçlarda yapay zeka gibi daha fazla uygulamayı keşfedebilirsiniz.