Sanal dünyalar, fitness ve uç bilişim alanlarındaki en yeni uygulamalarla yapay zekanın hayatımızı nasıl şekillendirdiğini keşfedin. Ultralytics HUB ile geleceği kucaklayın.
Yapay zeka yaşadığımız dünyayı nasıl değiştiriyor? Eğer henüz fark etmediyseniz bir şokla karşı karşıyasınız demektir. Avatarları sanal alanlar arasında taşımaktan veri mimarilerini tıkanıklıktan kurtarmaya ve evlerimizde hologram fitness eğitmenleri yaratmaya kadar, yapay zeka bizi şimdiden heyecan verici yeni bir yaşam çağına doğru ilerletti.
Henüz bir Star Trek bilimkurgu fantezisinde yaşamıyor olabiliriz ama giderek yaklaşıyoruz. Aşağıda, fitness alanında nesne algılama teknolojisi, uç bilişimde nesne algılama ve nesne algılama ile uç bilişimin dijital cihazlar arasında veri iletimini nasıl geliştirdiğini inceleyen yeni yapay zeka kullanım örneklerini tartışacağız.
2022'de çığır açacağını öngördüğümüz yapay zeka kullanım alanlarından sadece bazılarına derinlemesine bir göz atalım.
2022'de nesne algılama heyecan verici bir beklenti ve fitness sektöründe şimdiden dalgalar yaratıyor. Mirror ve Tonal, fitness alanında yapay zekayı teşvik eden başarılı şirketlere örnek olarak gösterilebilir - her ikisi de sağlığınızı ve egzersizlerinizi iyileştirmek amacıyla 10.000'den fazla antrenman yayınlayabilen ve bunları aynanıza yansıtabilen interaktif bir ev cihazı sunuyor.
Birçoğumuz fitness yapmayı bir hobiden çok bir angarya olarak görüyor ve hatta bir spor salonuna adım atmaya bile çekiniyoruz. Ancak Mirror, evinizin rahatlığında duruş algılama yoluyla ilerlemenizi, formunuzu ve diğer ölçümleri takip etmenizi sağlar.
Bu son derece gelişmiş uygulama, görüntülerdeki veya videolardaki insan vücut parçalarının ve eklemlerinin pozlarını tahmin eden bir süreç olan İnsan Poz Tahmini'ni kullanarak videodaki insanların duruşunu ve pozunu eleştirir.
İnsanları bir insan kutusundan ayırarak ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla insan vücut dilini anlayarak nesne tespitinden ayrılır. Ancak İnsan Pozu Tahmini 'ni derin öğrenme ile birleştiren Mirror, milyonlarca farklı antrenmanı analiz ederek her bir egzersizin nasıl yapılması gerektiğine dair kavramsallaştırılmış modellere sahip olacak.
Egzersiz sırasında uygulama, eklemlerinizin konumunu karşılaştırmak için bir algoritma kullanır. Herhangi bir sapma tespit edilip vurgulanarak yaralanma riski azaltılır ve kişisel bir eğitmen olmadan daha güvenli, daha optimum bir çalışma şekli teşvik edilir.
Fitness alanındaki yapay zeka vizyonu, Mirror gibi yenilikçi uygulamalarla son zamanlarda kuantum sıçraması yaptı ve bu da sizi sadece meraklandırıyor... Fitness endüstrisi 2023'te nasıl görünecek?
Mark Zuckerburg Facebook'un adını Metaverse'in kısaltması olan Meta olarak değiştirdiğinden beri bu terim herkesin dilinde. Peki ama tam olarak nedir? Kısaca metaverse, gerçek dünyayı genişletmeyi amaçlayan dijital alemleri ifade eden genel bir terimdir.
Sanal etkinliklere, konserlere, buluşmalara katıldığınızı düşünün, doğru fikri edineceksiniz. Ancak metaverse, sosyal medyada oturum açmak ve haber akışınızda gezinmek gibi daha basit 'sanal' etkileşimleri de içerir.
Kesin bir nihai hedef olmamasına rağmen bilim insanları, bilgisayarları görsel girdilerden değerli bilgileri anlamlandırmak ve toplanan verilere dayanarak öneriler sunmak üzere eğiten bir yapay zeka alanı olan bilgisayarla görme yapay zekasını kullanarak metaverse 'i olabildiğince sürükleyici hale getirmek için dağları yerinden oynatıyor.metaverse'de bilgisayarla görme yapay zekasının önemli bir unsuru birlikte çalışabilirliktir. Bu süslü, biraz da göz korkutucu terim, temelde avatarların ve dijital öğelerin bir sanal alemden diğerine sorunsuz bir şekilde aktarılması sürecidir.
Birlikte çalışabilirlikte makine öğrenimi (ML) algoritmaları sağlık sektör ünü çoktan güçlendirdi. Örneğin, bir CT taraması yaptırdığınızda, büyük hacimli veriler işlenecek, toplanacak ve tıbbi bir veritabanında saklanacaktır.
Doktorlar, sağlık bilgilerinizi bir veri tabanına manuel olarak girerek farklı bir yaklaşım benimseyecektir. Birlikte çalışabilirlik daha sonra bu iki veri analizini entegre ederek hastalığın hızlı bir şekilde teşhis edilmesini sağlamak için kullanılır.
Dünya veri içinde boğuluyor. Veriler "yeni petrol" olarak etiketlenmiş olsa da, gerçek şu ki çok fazlası sorun yaratıyor. Tüm veriler eşit yaratılmamıştır. Toplanan verileri bir araya getirmek, düzenlemek ve elemek zaman kaybına yol açıyor.
Nesne algılamalı kenarbilişim, verileri ana veri merkezinden alıp mimarisinin kenarlarına aktarma konusundaki bu ağır yükten bizi kurtarmıştır. Peki uç bilişim nedir ve nasıl çalışır?
Ana veritabanına ve veritabanından veri ileten teknik cihazlardan oluşan bir yörünge hayal edin. Bu, işlemesi gereken çok fazla bilgi demektir. Veritabanının hızlı işleme kapasitesi sekteye uğrayacak, gecikmelere ve performansı düşürecek kesintilere neden olacaktır.
Ancak uç bilişim ile bu verilerin çoğu çevreye yayılacaktır. Makine öğrenimi algoritmaları, her bir uç cihazı yerel olarak depolanan verilerle analitik bir modeli eğitmekle görevlendirir.
Her cihaz, en değerli veri parçalarını filtreleyerek ağır yükü kaldıracak ve bunlar daha sonra bütünsel bir analiz için ana veritabanına gönderilecektir. Bir bilim insanının yoğun araştırmalarla dolu bir projeyi üstlendiğini düşünün. Her bir deneyin tüm verilerini analiz etmek yerine, bu sorumluluğu bir özetle geri bildirimde bulunacak diğer araştırmacılara devrediyor.
Görme yapay zekası biz konuşurken dünyayı değiştiriyor ve burada ele aldığımız yapay zeka kullanım örnekleri buzdağının sadece görünen kısmı. Ancak, daha da heyecan verici olan şey, makine öğrenimi dağıtım platformumuz Ultralytics HUB ile görsel yapay zekanın harikalarından da yararlanabilmenizdir.
Tek ihtiyacınız olan bir fikir. ile Ultralytics HUBile model oluşturmak kolaydır. YOLOv5 ve fikirlerinizi hayata geçirin. İşleri basitleştiriyoruz ve tüm karmaşık MLOps'ları kendimiz yapıyoruz, böylece eğlenceli yapay zekaya sahip olmak için herhangi bir kod bilmenize gerek yok. Başlamak çok kolay ve ilk ML modelinizi oluşturmak daha da kolay.
Makine öğrenimi dağıtım platformumuzu kullanmaya başlamak çok kolay. Yapay zeka konusunda daha önce herhangi bir deneyime sahip olmanız gerekmez.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
