Ultralytics'in Çin topluluk buluşması: makine öğrenimine küresel düzeyde en yüksek ilginin olduğu ülke

Bilgisayarlı görü teknolojisi gelişmeye devam ederken, sektörün odak noktası da değişiyor. Eskiden insanlar laboratuvardan çıkan SOTA modellerin yeterince gelişmiş olup olmadığıyla daha çok ilgileniyordu. Ancak bugün daha önemli bir soru ortaya çıktı:

Bu modeller gerçek dünya senaryolarında nasıl gerçekten uygulanabilir? Bilgisayarlı görü yapay zeka projeleri demolar aşamasından pratik uygulamalara nasıl geçebilir, gelişmeye devam edebilir ve gerçek değer yaratabilir?

Bu soruları aklımızda tutarak, Ultralytics olarak Çin'deki ilk yüz yüze topluluk buluşmamızı düzenlemek için Shenzhen'e geldik. Bu etkinlikle, Ultralytics YOLO ürününün bugün nerede olduğunu ve Ultralytics'in bundan sonra nereye gittiğini konuşmak üzere Çinli geliştiriciler, sektör ortakları ve bilgisayarlı görü meraklılarıyla yüz yüze bağlantı kurmayı umduk.

Şekil 1. Ultralytics’in Kurucusu ve CEO’su Glenn Jocher, Shenzhen’deki ilk topluluk etkinliğimizde sunum yapıyor.

Link to this sectionUltralytics YOLO'dan Ultralytics Platform'a#

Geçmişte Ultralytics YOLO, hızlı, pratik ve dağıtımı kolay olmasıyla bilinirdi. İster nesne algılama, endüstriyel denetim, güvenlik izleme olsun, ister uç cihazlarda gerçek zamanlı görü görevleri olsun, YOLO birçok geliştiricinin bilgisayarlı görü projelerine başlarken kullandığı başlıca araçlardan biri haline geldi.

Bugün Ultralytics, tek bir model olmanın ötesine geçerek veri kümesi yönetimi, eğitim, dağıtım, izleme ve sürekli iyileştirme için geri bildirim döngüsünü kapsayan eksiksiz bir bilgisayarlı görü platformuna dönüşüyor.

İnsanlar eskiden şunu sorardı: Model doğru mu? Hızlı mı?

Şimdi ise daha geniş bir sorunu çözmeye odaklanıyoruz: Bir yapay zeka görü projesi nasıl gerçekten kurulup çalıştırılabilir, gerçek senaryolarda kullanılabilir ve zaman içinde gelişmeye devam edebilir?

Ultralytics Platform ile hedeflenen şey tam olarak bu: veri etiketlemeyi daha verimli, model eğitimini daha kolay, çoklu platform dağıtımını daha pürüzsüz hale getirmek ve geliştiricilerin yapay zeka görü uygulamalarını sürekli geliştirmelerini sağlamak.

Şekil 2. Ultralytics’in Çin’in Shenzhen kentindeki ilk topluluk etkinliği.

Link to this sectionUltralytics Platform: Yapay zeka görü iş akışını daha eksiksiz hale getirmek#

Oturum sırasında Glenn ayrıca Ultralytics Platform'un otomatik etiketleme, tek tıkla eğitim, çoklu formatta dağıtım ve geri bildirim verileri aracılığıyla modelleri sürekli iyileştirme yeteneği gibi birkaç temel özelliğini tanıttı.

Şekil 3. Ultralytics’in Kurucusu ve CEO’su Glenn Jocher, Shenzhen’deki ilk topluluk etkinliğimizde sunum yapıyor.

Birçok ekip için yapay zeka görü projesi oluşturmak sadece bir model seçmekten ibaret değildir. Asıl karmaşıklık genellikle verinin nereden geleceği, nasıl etiketleneceği, modelin nasıl eğitilip dağıtılacağı ve lansmandan sonra nasıl iyileştirilmeye devam edileceği gibi sorularda yatar. Bu adımlar kopuksa, bir projenin gerçekten üretime geçmesi zorlaşır.

Ultralytics Platform bu adımları birbirine bağlayarak geliştiricilerin, farklı araçlar arasında sürekli geçiş yapmak zorunda kalmadan, veriden modele, eğitimden dağıtıma ve lansmandan geri bildirime kadar tüm iş akışını daha sorunsuz bir şekilde tamamlamalarını sağlar.

Bugün platformda 100 milyondan fazla yüklenmiş görsel, 600 milyondan fazla etiket ve yaklaşık 40.000 ila 50.000 veri kümesi bulunuyor.

Bu rakamların arkasında net bir sinyal var: bilgisayarlı görü talebi gerçek ve araştırma ile deney aşamasının ötesine geçerek büyük ölçekli pratik kullanıma doğru ilerliyor. Ultralytics Platform, bireysel geliştiriciler ve araştırma ekipleri için uygun planlardan, büyük ölçekli organizasyonlar için kurumsal lisanslamaya kadar değişen kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde ölçeklenir.

Şekil 4. Glenn Jocher, Ultralytics YOLO tarafından desteklenen temel algılama görevlerini ana hatlarıyla anlatırken.

Link to this sectionÇin topluluğu, Ultralytics küresel ekosisteminin temel bir parçasıdır#

Glenn, Çin'in Ultralytics kullanıcı topluluğunun çok önemli bir parçası olduğunu ve makine öğrenimi öğrenen ve bu konuda ilgili olan kişi sayısının dünyada en yüksek olduğu ülkelerden biri olabileceğini belirtti.

Ultralytics için Çin sadece geniş bir kullanıcı tabanına sahip bir bölge değil, aynı zamanda güçlü bir geliştirici kitlesi, çeşitli uygulama senaryoları ve değerli teknik geri bildirimleri olan oldukça aktif bir topluluktur.

Bir aracın yaygın olarak benimsenmesi için sadece güçlü teknoloji yeterli değildir. Dokümantasyon, topluluk, erişilebilirlik, dağıtım deneyimi ve yerel destek gibi unsurların hepsinin sorunsuz ve güvenilir olması gerekir.

Link to this sectionGeliştiricilerin yapay zeka görü dağıtımına yönelik gerçek odaklarını görmek#

Soru-Cevap oturumu sırasında katılımcılar, bilgisayarlı görüyü gerçek dünya uygulamalarına taşımak söz konusu olduğunda Çinli geliştiricilerin nelere önem verdiğini daha net bir şekilde görmemizi sağlayan birçok düşünceli soru sordular.

AMD'den bir katılımcı, Ultralytics Platform'un özel veya yerel eğitim ortamlarını destekleyip desteklemediğini sordu. Bu, birçok şirket ve ekip için de önemli bir endişe kaynağıdır. Projeler hassas veriler, sektöre özgü veriler veya dahili iş verileri içerdiğinde; gizlilik, güvenlik ve yerel dağıtım yetenekleri özellikle kritik hale gelir.

Glenn, bunun ekibin aktif olarak tartıştığı bir yön olduğunu paylaştı. Yapay zeka görü sistemleri daha fazla cihaz ve çip ortamında çalıştıkça, donanım ekosistemi desteği model dağıtım deneyiminin kritik bir parçası haline gelecektir.

Endüstriyel kullanım durumları, donanım ve dağıtımın ötesinde, bazı katılımcılar YOLO'nun sanatsal stil tanıma için kullanılıp kullanılamayacağını veya IP farkındalığı ile görsel anlayışı destekleyip destekleyemeyeceğini de sordular.

Bu sorular ilham vericiydi. YOLO uygulamalarına dair hayal gücünün artık geleneksel endüstriyel denetim, nesne algılama ve güvenlik senaryolarıyla sınırlı kalmadığını gösteriyorlar. Artık içerik oluşturma, medya anlama ve yaratıcı üretim gibi daha geniş alanlara yayılıyor.

Ayrıca, küçük uç cihazlar, çevrimdışı dağıtım ve nicemleme optimizasyonu gibi konular da temel ilgi alanları arasındaydı. Geliştiricilerin sadece modelin kendi performansını değil, aynı zamanda yapay zeka görü kullanmanın genel pratik deneyimini de önemsedikleri açık.

Bilgisayarlı görü, araştırmadan gerçek dünya uygulamalarına geçerken çözmesi gereken sorular tam olarak bunlardır.

Link to this sectionBilgisayarlı Görü yeni bir aşamaya giriyor#

Bu etkinlik bizde net bir trend olduğuna dair güçlü bir his uyandırdı:

Bilgisayarlı görü, model rekabetinin ötesine geçiyor ve platformlaşma, ürünleşme ve ekosistem geliştirme şeklinde yeni bir aşamaya giriyor.

YOLO'nun temel güçlü yönleri her zaman hız, pratiklik ve dağıtım kolaylığı olmuştur. Bugün Ultralytics, bu güçlü yönleri tüm iş akışına yaymayı umuyor; böylece geliştiriciler sadece güçlü modellere erişmekle kalmayıp, aynı zamanda verileri yönetebilir, modelleri eğitebilir, uygulamaları dağıtabilir ve yapay zeka görü sistemlerini daha kolay bir şekilde sürekli optimize edebilirler.

Çin yapay zeka topluluğu da bu yolculuğun giderek daha önemli bir parçası haline geliyor. Geniş bir geliştirici tabanına, zengin uygulama senaryolarına ve öğrenmeye ile uygulamaya karşı büyük bir tutkuya sahip. İleriye dönük olarak, bilgisayarlı görüyü daha geniş bir gerçek dünya uygulaması yelpazesine taşımak için daha fazla Çinli geliştirici, kurumsal ortak ve topluluk üyesiyle çalışacağımız için heyecanlıyız.

Glenn'in dediği gibi:

“Herkesin bilgisayarlı görü kullanabilmesini istiyoruz.”

Bu, Ultralytics'in daha platform odaklı bir geleceğe doğru atılımının en iyi açıklaması olabilir.