YOLO VISION 2022から、様々な業界におけるAIに関する講演や、Ultralytics の専門家による機械学習の最新情報をご覧ください。
2022年9月27日、初のYOLO VISIONが開催されました。自動車産業におけるAIの入り口から、果実生産のリアルタイム分析まで、YOLOv5 ユーザーからの刺激的な講演に耳を傾けました。
このイベントを特別なものにしたのは、スピーカーのバックグラウンドが多岐にわたったことだ。参加企業18社の代表者が加わり、講演者たちはMLプロセスのあらゆる側面から見識を披露した。その中には、私たちのパートナー企業である CometデシClearML, Paperspaceそして Roboflowまた、中国の大手企業であるBaidu、Meituan、OpenMMLabsのようなオープンソース分野の企業も参加した。
YOLOv5 、その誕生秘話や研究開発の方法論についてお聞きになりたいですか？
Ultralytics 、創業者兼CEOのグレン・ジョーチャーとMLエンジニアのアユシュ・チャウラシアが、最適なアーキテクチャを選択するために用いた総合的なアプローチの詳細に迫る。
機械学習で有用な結果を得るためには、YOLOv5 のような優れたモデル・アーキテクチャが欠かせない。しかし、モデルはデータセットがあってこそのものだ。我々のパートナーであるRoboflow のCEO兼共同設立者であるジョセフ・ネルソン（Joseph Nelson）は、データセットの品質が生産結果に与える影響を示した。10,000を超えるビジョントレーニングジョブと、Roboflow Universeの90,000を超えるデータセットのオープンソースコミュニティから得られた知見です。
ジョセフのセッションでは、開発者がデータセットをハックして意味のある結果をより早く得ることを可能にする、研究と生産における重要な違いも紹介された。
データセットの品質と、CVモデルをプロダクションバリューに到達させるためのその影響について学びましょう！
今日、伝統的なソフトウェアはすべて、デプロイ前にさまざまな種類の包括的なテストを経ており、本番で不具合が発生するリスクを大幅に低減している。
これらのアイデアをMLの統計指向の世界にどのように適応させることができるだろうか？
Google 、Deepchecksのデータサイエンティスト兼オープンソース・デベロッパー・アドボケイトであるアイシュワリヤ・スリニヴァサンが、現実世界の課題を解決するソリューション構築の背後にある単なる興奮について語る。Google では、TensorFlow 、DataFlow、AI Platform を含むGoogle のコア製品を活用し、顧客のユースケースに対応した機械学習ソリューションを構築している。
アイシュワリヤはYOLO VISIONに参加し、モデルを広範囲にテストし分析するためのベストプラクティスと実践的なヒントについて議論した。ソフトウェアのテストとMLのテストの違いを学ぶために、彼女の講演をチェックしてください。
私たちは画期的なパネルを開催し、YOLO アーキテクチャ・ファミリーの他のメンバーや、この分野でトップクラスのオープンソースのビジョンAIアーキテクチャを集めました。
ここでは、MeituanのYOLOv6、OpenMMLab CNのMMDetection、Baidu, Inc.のPaddlePaddle が、Ultralytics'YOLOv5 として参加し、ビジョンAIの未来を可能にするオープンソースプロジェクトについて議論した。
これらのトップ・ビジョンAIリポジトリがステージを共有するのは初めてのことだった。このパネルを見逃した方は、Bo Zhang、Glenn Jocher、Guanzhong Wang、Wenwei Zhang、Yixin Shiがフレームワークの選択、デザイン、リポジトリ構造の進化などについて議論したビデオをご覧ください！
CEOのグレン・ジョーチャーが言うように、"私たちは皆、お互いのツールや経験から学ぶことができた"。
ビジュアル・データ管理システムは、ストレージ、品質、検索、分析、視覚化など、あらゆる面で不足している。その結果、企業や研究者は、製品の信頼性、作業時間、無駄なストレージ、コンピューティング、そして最も重要なことだが、データの可能性を最大限に引き出す能力を失っている。
この講演では、Danny Bickson博士が、人気のある無料のGitHubツール、Fastdupを使ってこの問題を解決する方法を教えてくれました。
FastDupは、大規模な画像コレクションから洞察を得るためのツールです。異常画像、重複画像や重複に近い画像、類似クラスターを発見し、画像間の通常の動作や時間的相互作用を学習することができます。より質の高いデータセットのスマートなサブサンプリング、外れ値の除去、タグ付けのために送信する新しい情報の新規性検出に使用できます。
ビッグデータ解析と大規模機械学習のエキスパートであるダニー・ビクソンは、ハイテク業界で15年以上の経験を持つ。ビッグデータ分析製品をユーザーに提供する機械学習プラットフォーム、Turi（トゥーリ）社で彼を知っている人も多いだろう。2016年、Turiはアップルに買収され、ダニー・ビクソン博士はシニア・データ・サイエンス・マネージャーとして数年間勤務した。
そして最後に、正式に発表できることを嬉しく思います。 Ultralytics HUB!
Ultralytics HUB は、3つの簡単なステップでAIモデルをトレーニングし、デプロイするコード不要のソリューションです！学習させるデータを選択することで、モデルに命を吹き込みます。
私たちのエキスパートであり、ツールの制作者でもある Kalen Michael と Sergio Sánchez が、Ultralytics HUB のウォークスルーに案内してくれ、すべての特徴と機能について説明してくれた。Ultralytics HUB の詳細について知り、無料でモデルの作成を始めよう！
すべての録画セッションはYouTubeチャンネルでご覧いただけます！
YOLO VISIONの参加者に感激し、ビジョンAIについて学ぶために世界中の専門家が参加できるイベントを作ることができて嬉しく思っています。また来年、YOLO VISION2023でお会いしましょう！
