Büyük Veri

Büyük Veri, geleneksel veri yönetimi araçlarının işleme kapasitesini aşan, son derece büyük, çeşitli ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Yapay zeka alanında, bu kavram genellikle "Üç V" ile tanımlanır: hacim, hız ve çeşitlilik. Hacim, bilgi miktarını ifade eder, hız, verinin üretilme ve işlenme hızını ifade eder ve çeşitlilik, yapılandırılmış sayılar, yapılandırılmamış metinler, görüntüler ve videolar gibi farklı formatları kapsar. Hacim, bilginin toplam miktarını temsil ederken, hız verilerin üretilme ve işlenme hızını ifade eder ve çeşitlilik, yapılandırılmış sayılar, yapılandırılmamış metinler, görüntüler ve videolar gibi farklı formatları kapsar. Modern bilgisayar görüşü için bilgisayar görme sistemleri için Büyük Veri, algoritmaların kalıpları öğrenmesini, senaryolar arasında genelleme yapmasını ve yüksek doğruluk.

Derin Öğrenmede Büyük Verinin Rolü

Derin öğrenmenin yeniden canlanması derin öğrenmenin , büyük veri kümelerinin mevcudiyeti ile doğrudan bağlantılıdır. Sinir ağları, özellikle YOLO26 gibi sofistike mimariler, büyük veri kümeleri olmadan gelişemezdi. YOLO26gibi karmaşık mimariler, milyonlarca parametrelerini etkili bir şekilde optimize etmek için çok sayıda etiketli örneğe ihtiyaç duyar. Yeterli veri hacmi olmadan, modeller aşırı uyumlanmaya aşırı uyumeğilimli hale gelirler; bu durumda, yeni ve daha önce görülmemiş görüntülerdeki özellikleri tanımayı öğrenmek yerine, eğitim örneklerini ezberlerler.

Bu bilgi akışını yönetmek için mühendisler, sağlam veri açıklama boru hatlarına güveniyorlar. Ultralytics bu süreci basitleştirerek ekiplerin bulutta büyük görüntü koleksiyonlarını düzenlemesine, etiketlemesine ve sürüm kontrolüne olanak tanır. Bu merkezileştirme çok önemlidir çünkü yüksek kaliteli eğitim verilerinin güvenilir AI modelleri üretmek için temiz, çeşitli ve doğru bir şekilde etiketlenmiş olmalıdır.

Yapay Zekada Gerçek Dünya Uygulamaları

Büyük veri ve makine öğreniminin bir araya gelmesi, neredeyse her sektörde yenilikçiliği teşvik ediyor.

• Otonom Sürüş: Otonom araçlar, LiDAR, radar ve kameralardan her gün terabaytlarca veri üretir. Bu yüksek hızlı veri akışı, nesne algılama sistemlerinin eğitilmesine yardımcı olur. nesne algılama yaya, trafik işareti ve diğer araçları gerçek zamanlı olarak tanımak için eğitilmesine yardımcı olur. Milyonlarca kilometre sürüş görüntüsünü işleyerek üreticiler, otonom araçlarının nadir görülen "sınır durumları"nı güvenli bir şekilde idare edebilmelerini sağlar.
• Tıbbi Görüntüleme: Sağlık hizmetlerinde, tıbbi görüntü analizi X-ışınları, MRG'ler ve BT taramalarından oluşan devasa veri havuzlarını kullanır. Büyük Veri, görüntü segmentasyonu modellerinin tümörler gibi detect insan uzmanların çoğunu geride bırakan bir hassasiyetle detect sağlar. Hastaneler, Google Cloud Healthcare API Google Healthcare API gibi güvenli bulut depolama alanlarını kullanarak gizliliği korurken hasta verilerini toplar ve YOLO11 ve YOLO26 gibi modellerin eğitilmesini sağlıyor. tanı

İlgili Kavramların Farklılaştırılması

Büyük Veri'yi veri bilimi ekosistemindeki ilgili terimlerden ayırmak önemlidir:

• Büyük Veri ve Veri Madenciliği: Veri madenciliği Büyük Veriden kullanılabilir kalıpları keşfetme ve çıkarma sürecidir. Büyük Veri bir varlıktır; veri madenciliği ise bu varlık içindeki gizli bilgileri keşfetmek için kullanılan bir tekniktir .
• Büyük Veri ve Veri Analitiği: Büyük Veri ham bilgileri tanımlarken, veri analitiği karar vermeyi desteklemek için bu verilerin hesaplamalı analizini içerir. Tableau gibi araçlar Tableau veya Microsoft BI , Büyük Veri işleminden elde edilen sonuçları görselleştirmek için sıklıkla kullanılır.

Ölçek Yönetimi Teknolojileri

Petabaytlarca görsel veriyi işlemek için özel bir altyapı gerekir. Apache Spark gibi dağıtık işleme çerçeveleri ve gibi dağıtılmış işleme çerçeveleri ve Amazon S3 veya Azure Blob Storage gibi depolama çözümleri, kuruluşların depolamayı hesaplama gücünden ayırmasına olanak tanır.

Pratik bir bilgisayar görme iş akışında, kullanıcılar nadiren terabaytlarca görüntüyü bir kerede belleğe yükler. Bunun yerine, verimli veri yükleyiciler kullanırlar. Aşağıdaki Python , Ultralytics ile eğitimi nasıl başlatılacağını gösterir ve modeli bir veri kümesi yapılandırma dosyasına yönlendirir. Bu yapılandırma bir harita görevi görür ve modelin eğitim sırasında verileri verimli bir şekilde aktarmasını sağlar eğitim sürecinde etkin bir şekilde veri akışını sağlar.

from ultralytics import YOLO

# Load the cutting-edge YOLO26n model (nano version)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model using a dataset configuration file
# The 'data' argument can reference a local dataset or a massive cloud dataset
# effectively bridging the model with Big Data sources.
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, imgsz=640)

Veri kümeleri büyümeye devam ettikçe, veri artırma ve transfer öğrenimi giderek daha önemli hale gelerek, geliştiricilerin sonsuz hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duymadan Büyük Verilerinin değerini en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı oluyor. Kuruluşlar ayrıca veri gizliliği GDPR GDPRgibi veri gizliliği düzenlemelerine uymak ve AI'yı eğitmek için kullanılan devasa veri kümelerinin kullanıcı haklarına ve etik standartlara uygun olmasını sağlamak zorundadır.