Bilgisayarlı Görme Mühendisi Olmak

Bilgisayarla görme (CV), bilgisayarları görsel dünyayı yorumlamak ve anlamak üzere eğiten bir yapay zeka alanıdır. Teknoloji insan görüşüne çok benzer, ancak birkaç önemli farkla: insanlar nesneleri birbirinden nasıl ayıracaklarını, ne kadar uzakta olduklarını, hareket edip etmediklerini ve bir görüntüde yanlış bir şey olup olmadığını eğitmek için yaşam boyu bağlamlara sahiptir.

CV teknolojisi, bilgisayarların yalnızca görüntüleri görselleştirebilmesiyle değil, aynı zamanda gelen nesnelerin mesafelerini ve hareketlerini belirlemek gibi bir görüntünün mesajını veya amacını çıkarmasıyla da ilgilidir. Yapay zekadaki ilerlemeler ve derin öğrenme ve sinir ağlarındaki yenilikler sayesinde, alan son yıllarda büyük atılımlar yapabilmiş ve nesneleri tespit etme ve etiketleme ile ilgili bazı görevlerde insanları geride bırakabilmiştir.

CV, örneğin teşhis uygulamaları için son derece yararlı olduğu tıp endüstrisi gibi sektörlere gerçek dünya çözümleri sağlar. Bununla birlikte, CV'nin faydası spor, perakende, tarım, ulaşım, üretim ve daha fazlası gibi çok sayıda başka uygulamaya da uzanmaktadır. Ultralytics adresinde eğitim modellerini ve makine öğrenimini herkes için erişilebilir hale getiriyoruz. Amacımız, tüm teknik detaylar hakkında endişelenmenize gerek kalmadan Yapay Zekanın gücünden yararlanmanıza yardımcı olmaktır. Çabalarımız sonucunda, ortaokul öğrencilerinin bile modellerini eğitmeye başladığını gördük. Ultralytics HUB ve YOLOv5.

"Bilgisayarla görme, derin öğrenme ve yapay zeka dünyasından çıkan en dikkat çekici şeylerden biri. Derin öğrenmenin bilgisayarla görme alanına kattığı ilerlemeler bu alanı gerçekten diğerlerinden ayırdı."

Wayne Thompson, SAS Veri Bilimcisi

CV mühendisleri, gerçek dünyadaki sorunları çözmek için görsel yapay zeka ve makine öğrenimi araştırmalarını uygular. CV mühendisleri genellikle görüntü tanıma, makine öğrenimi, uç yapay zeka, ağ oluşturma ve iletişim, derin öğrenme, yapay zeka, gelişmiş bilgi işlem, görüntü açıklama, veri bilimi ve görüntü / video segmentasyonu gibi çeşitli sistemlerde önemli miktarda deneyime sahiptir.

Muhammed'le tanışın!

Muhammad Rizwan Munawar Bilgisayarlı Görü Mühendisidir. Lisans eğitimini COMSATS Üniversitesi İslamabad, Wah Kampüsü'nde Bilgisayar Bilimleri ve Yapay Zeka uzmanlık alanında tamamlamıştır. Uzmanlığı vizyon alanıyla sınırlı değildir, çünkü ekstra becerilerin kariyerini büyütmesine ve seviyelendirmesine yardımcı olabileceğini bilir, bu nedenle masaüstü uygulamaları, web ön ucu ve çekici gösterge paneli geliştirme konusunda da bilgi sahibidir. Şu anda, müşterilerinin ihtiyaçlarına göre farklı kullanım durumları için çözümler geliştiren bir serbest çalışan olarak çalışmaktadır.

Makine öğrenimi ve görsel yapay zekaya nasıl girdiniz?

"Bu, engellerle ve sürekli sıkı çalışmayla dolu bir yolculuk oldu. Başladığımda nesne algılamanın farkında bile değildim, ancak esas olarak görüntü yapay zekası konusunda meraklı ve tutkuluydum. Sadece becerileri öğrenmek için serbest çalışmaya başladığımda eğitimimin son yılındaydım. Buna paralel olarak çeşitli YouTube kanallarından temel makine öğrenimi kavramlarını da öğrenmeye başladım. Sürekli çalışarak 7-8 ay geçirdikten sonra, görüntü yapay zekası ve derin öğrenme konusunda iyi bir anlayış geliştirdim ve profesyonel kariyerime CV alanında devam etmeye karar verdim."

Bize YOLOv5 ile ilgili deneyimlerinizi anlatın!

"Yayınlandığından beri YOLOv5 kullanıyorum, ancak farklı kullanım durumlarına göre uygun geliştirme ve değişiklik için 1,5 yıldır YOLOv5 kullanıyorum.""Başlangıçta, uğraştığım sorun nesne algılama ile ilgiliydi, bu yüzden nesne algılama ile ilgili farklı algoritmaları keşfetmeye başladım. Araştırma için biraz zaman harcadıktan sonra, farklı nesne dedektörleri için haritayı karşılaştırdım ve YOLOv5 'un coco veri kümesi üzerindeki doğruluğunun o zamanki diğer nesne dedektörlerine kıyasla çok yüksek olduğunu fark ettim. Bu nedenle, verilerimi etiketledim ve insanları tespit etmek amacıyla özel verilerim üzerinde YOLOv5 'a ince ayar yaptım."YOLOv5 'un kullanımı, değiştirilmesi ve ince ayar yapılması çok kolaydır ve büyük topluluğu, bir sorunla karşılaşıldığında her zaman yardıma hazırdır. YOLOv5 'un düzenli güncellemeleri, nesne tespitini çok verimli bir şekilde yapmam için bana her geçen gün kolaylık sağlıyor."    

Muhammed'den Yeni Başlayanlar İçin 3 İpucu

1. Düzenli olarak yeni kavramlar öğrenin ve rutininizi tutarlı hale getirin. Muhammad, başarısındaki en büyük etkenlerden biri olarak tutarlılığı gösteriyor.
2. Yeni fikirler düşünmeye devam edin, aptalca olmaları önemli değil! Bunlar, bazı şeyleri derinlemesine düşünmenize yardımcı olacaktır. Bu fikirleri belirli bir seviyede uygulamaya çalışın ve bir belgeye yazın. Her zaman bu stratejiyi izleyin.
3. CV ile ilgili projeler geliştirin. Düzenli olarak projeler üzerinde çalışmak, CV alanı için zihninizde bir tutku öğrenmenize ve geliştirmenize yardımcı olacaktır.

Muhammed'in yolculuğunu okuduğunuz için teşekkürler! Çalışmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, web sitesine göz atın. En son YOLOv5 ve vizyon yapay zeka haberlerini sizlerle paylaşırken güncel kalmak için bizi Twitter ve Linkedin'de takip edin!