شيك أخضر
تم نسخ الرابط إلى الحافظة

الشحن الفائق Ultralytics الفائقة باستخدام Weights & Biases

Weights & Biases هي منصة عمليات التعلُّم الآلي للمطوِّرين أولاً، وهي مصممة لتعزيز مساعي التعلُّم الآلي لديك.

دعونا نتعمق في تسليط الضوء مرة أخرى على حدث بارز آخر من YOLO VISION 2023 (YV23) الذي عُقد في Google للشركات الناشئة في مدريد. في هذا الحديث، نغوص في العالم الديناميكي لعمليات التعلم الآلي، حيث Ultralytics تتضافر جهودنا مع Weights & Biases لإحداث ثورة في سير عملك. انضم إلينا مع مهندس التعلم الآلي Weights & Biases' Soumik Rakshit حيث يوضح لنا كيفية إدارة تجاربنا ونقاط التحقق من النماذج وتصور نتائج تجاربنا بسهولة.

ميزة Weights & Biases : حلم المطور

Weights & Biases هي منصة MLOps للمطورين الأولى مصممة لزيادة مساعيك في التعلم الآلي. مع مجموعة من المنتجات والخدمات المتطورة تحت تصرفك ، Weights & Biases يمكنك من إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لنماذجك بسهولة.

دمج Ultralytics مع W&B: تغيير قواعد اللعبة

في حديثه ، كشف سوميك النقاب عن العمل المبتكر الذي تم إنجازه في Weights & Biases لدمج الميزات المتقدمة بسلاسة مع Ultralytics YOLOv8. استعد لمشاهدة تصور الاستدلال للكشف عن الكائنات بشكل لم يسبق له مثيل وتعلم كيف يمكنك الاستفادة من هذا التكامل لرفع مستوى إدراكك Ultralytics سير العمل.

من النظرية إلى التطبيق: عرض توضيحي حي

دعونا نرى ذلك في العمل! أرشدنا Soumik خلال سير عمل الكشف عن الكائنات من طرف إلى طرف باستخدام مجموعة بيانات على Weights & Biases وتدريب نموذج مع Ultralytics، مما يحدد التآزر السلس بين هاتين المنصتين القويتين.

الميزات الرئيسية للوحة معلومات Weights & Biases

Weights & biases قدم أيضا دعما للوحة معلومات حيث يمكنك تصور الرسم البياني للتدريب والمقاييس. تتضمن بعض الميزات الرئيسية ما يلي:

  • تتبع المقاييس في الوقت الحقيقي: راقب مقاييس الأداء المهمة مثل الدقة والخسارة ودرجات التحقق من الصحة في الوقت الفعلي أثناء تدريب نموذج التعلم العميق الخاص بك، مما يتيح إجراء تعديلات في الوقت المناسب وإلقاء نظرة ثاقبة على سلوك النموذج.
  • تحسين المعلمات الفائقة: الاستفادة من الأدوات الآلية أو التقنيات اليدوية لضبط المعلمات الفائقة مثل معدل التعلم، وحجم الدُفعات وبنية الشبكة، وتحسين أداء النموذج وتقاربه.
  • تصور تقدم التدريب: اكتسب فهمًا أعمق لسلوك نموذجك من خلال تصور تقدم التدريب من خلال المخططات والرسوم البيانية والرسوم البيانية والرسوم البيانية والرسم البياني، مما يوفر رؤى حول ديناميكيات التدريب، والإفراط في التركيب وأنماط التقارب.
  • مراقبة الموارد: تتبع الموارد الحاسوبية مثل CPU و GPU واستخدام الذاكرة أثناء تدريب النموذج، مما يضمن تخصيص الموارد بكفاءة ومنع اختناقات الموارد التي قد تعيق أداء التدريب.

للحصول على تفاصيل متعمقة حول كل ميزة، اقرأ المزيد على صفحات الوثائق الخاصة بنا.

في المخص:

بينما نختتم رحلتنا ، يصبح هناك شيء واحد واضح تماما: مستقبل عمليات ML أكثر إشراقا من أي وقت مضى .. لذا ، سواء كنت مهندسا متمرسا في ML أو مجرد غمس أصابع قدميك في عالم الذكاء الاصطناعي ، كن مطمئنا إلى أن الطريق أمامك ممهد بإمكانيات لا حصر لها.

انضم إلينا في تبني مستقبل عمليات التعلم الآلي. شاهد المحادثة كاملة هنا

شعار LinkedInشعار تويترشعار الفيسبوكرمز نسخ الرابط

اقرأ المزيد في هذه الفئة

دعونا نبني المستقبل
من الذكاء الاصطناعي معا!

ابدأ رحلتك مع مستقبل التعلم الآلي