JupyterLab entegrasyonunu kullanarak Ultralytics YOLO11 'i eğitin

Bilgisayarla görme modelleri üzerinde çalışmak, özellikle de modelinizin iyi performans gösterdiğini gördüğünüzde heyecan verici olabilir. Tipik olarak, bilgisayarla görme geliştirme süreci, veri kümelerinin hazırlanması ve modellere ince ayar yapılması gibi birkaç basit adımı içerir Ultralytics YOLO11. Ancak, bu sürecin bir geliştirme ortamı kurmak gibi yeni başlayanlar için zorlayıcı olabilecek birkaç kısmı vardır. İşte tam da bu yüzden Ultralytics , bu adımları kolaylaştırabilecek JupyterLab gibi entegrasyonları desteklemektedir.

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 editörleri ve sistemle etkileşim 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 avantajları keşfedeceğiz.

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 track 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 projeleri üzerinde çalışmak için JupyterLab kullanma

Artık JupyterLab'in ne olduğunu daha iyi anladığımıza göre, JupyterLab entegrasyonunun tam olarak neleri kapsadığını ve YOLO11 ile çalışırken bundan nasıl yararlanabileceğinizi keşfedelim. 

JupyterLab, Ultralytics YOLO11 modelleri ile 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, verileri keşfetmek veya YOLO11 modelinizin nasıl performans gösterdiğini anlamak için mükemmeldir. YOLO11 modellerinizi görselleştirmeye ve iyileştirmeye yardımcı olan etkileşimli grafikler oluşturmak için Plotly gibi uzantıları da kullanabilirsiniz.

Örneğin, sağlık alanında yapay zeka içeren yenilikçi bir proje üzerinde çalıştığınızı varsayalım. X-ray veya CT tarama görüntülerindeki tümörlerin gerçek zamanlı nesne tespiti konusunda doktorlara yardımcı olması için YOLO11 'i özel olarak 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, deneyleri yürütmek ve model doğruluğunu doğrulamak için araçlar sunarak sağlık hizmetlerinde Vision AI'yı benimsemeyi daha kolay ve verimli hale getirir.

JupyterLab entegrasyonu nasıl çalışır

JupyterLab üzerinde YOLO11 modellerini özel olarak eğitmek kolaydır. Platform, selefi Jupyter Notebook veya Google Colab'a benzer ve başlamayı kolaylaştıran önceden yapılandırılmış bir ortam sağlar.

YOLO11 projeniz için JupyterLab'ı kurmak için, Ultralytics GitHub deposundan `tutorial.ipynb` dosyasını indirerek ve tercih ettiğiniz dizine kaydederek başlayın. Ardından, herhangi bir kod düzenleyici veya terminal açın ve JupyterLab'ı yüklemek 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 açacak ve burada `tutorial.ipynb` dosyasını yükleyip YOLO11'i keşfetmeye başlayabileceksiniz. Bu etkileşimli ortamda, not defterindeki kodu hücre hücre çalıştırabilir, ayarları yapabilir ve sonuçları anında görebilirsiniz. JupyterLab çıktıları görüntülemeyi, not almayı ve farklı kurulumları tek bir yerde denemeyi kolaylaştırır.

‍

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

JupyterLab entegrasyonunu seçmek: onu öne çıkaran nedir

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

JupyterLab entegrasyonunu kullanmanın en önemli avantajlarından biri uzantıları desteklemesidir. Bu uzantılar, bilgisayarla görme projenizde önemli bir fark yaratabilir ve model geliştirme sürecini kolaylaştırabilir. Örneğin, ilerlemenizi track , çalışmanızı başkalarıyla paylaşmak ve kodunuzun her zaman iyi bir şekilde korunmasını sağlamak için Git uzantılarını kullanabilirsiniz - bunların hepsini 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

Daha sonra, JupyterLab entegrasyonunu kullanarak YOLO11 üzerinde çalışmanın bazı pratik uygulamalarını keşfedelim.

Örneğin, yaban hayatı 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 belirleyen bilgisayarla görme uygulamaları oluşturabilirler. JupyterLab, verileri keşfetmek, ön işlem yapmak ve modelleri eğitmek için tek bir çalışma alanı sağlayarak bu süreci kolaylaştırıyor. Geliştiriciler kodu çalıştırabilir, modelleri test edebilir ve sonuçları tek bir yerde görüntüleyerek iş akışını basit ve düzenli tutabilir.

‍

YOLO11 hayatı korumanın ötesinde, YOLO11 ve JupyterLab'in güvenilir kombinasyonu, aşağıdakiler gibi çeşitli gerçek dünya uygulamalarında kullanılabilir:

• Tarımda bilgisayarla görme: YOLO11'in çeşitli bilgisayarla görme görevlerine yönelik desteği, veri analizi ve model optimizasyonunu kolaylaştıran JupyterLab ile mahsul hastalıklarının tespit edilmesine, bitki büyümesinin izlenmesine veya drone veya uydu görüntülerinden yabani otların tanımlanmasına yardımcı olabilir.

• Üretimde kalite kontrol: 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 tarama gibi görevler, görüntülerdeki nesneleri algılayan ve konumlarını belirtmek için etraflarına sınırlayıcı kutular yerleştiren YOLO11 kullanılarak otomatikleştirilebilirken, 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.

• Çoklu programlama dilleri için destek: Python en yaygın kullanılan dil olsa da, JupyterLab R, Julia ve Scala gibi diğer dilleri de destekleyerek farklı iş akışları için çok yönlü olmasını sağlar.

• 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 bilgisayarla görme modelleriyle çalışmayı kolaylaştıran kullanışlı bir araçtır. Verilerinizi düzenleyebileceğiniz, özel modelleri eğitip test edebileceğiniz ve diğer geliştiricilerle birlikte çalışabileceğiniz tek bir çalışma alanı sunar. Yararlı uzantıları ve eklentileri sayesinde, çalışma ortamınızı ayarlama konusunda endişelenmek yerine modellerinizi oluşturmaya ve geliştirmeye odaklanabilirsiniz. 

İster vahşi yaşamın korunmasına yardımcı olun, ister tıbbi taramaları iyileştirin veya fabrikalarda ürün kalitesini kontrol edin, Ultralytics tarafından desteklenen JupyterLab entegrasyonu süreci daha basit ve daha 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.