Kendi başınıza bir bilgisayarlı görü modeli oluşturmanın zor bir iş olduğu bir sır değil. İşleyen bir makine öğrenimi ardışık düzeni oluşturmak için farklı platformları, açık kaynaklı araçları ve geliştirici not defterlerini bir araya getirmeyi gerektirir. Ve bu sadece başlangıç ; eğitimli bir modele sahip olduktan sonra, onu vahşi doğada dağıtmak ve sürdürmek için mühendislik işini yapmanız gerekir.
Bu iş akışlarını hazırlamak için sayısız saat harcayan geliştiricilerle her gün konuşuyorum - ve kuşkusuz etkileyici olsalar da, aynı zamanda emek yoğun ve sık bakım gerektiriyorlar. Daha da kötüsü, bu farklı sistemlerden herhangi biri bozulduğunda (ki bozulacaktır), hatanın kaynağını bulmak imkansız olabilir. Özellikle de onu bir araya getiren mühendis şirketten ayrıldıktan sonra.
Sonuç olarak, bu şirketler aylarca değerli geliştirici zamanını (şirketin temel iş sorunlarına daha iyi odaklanmış olabilirdi) harcıyor ve ne ölçeklenebilir ne de tekrarlanabilir olmayan sürdürülemez bir canavarlık yaratıyor.
Bana sorarsanız, şirketler bunun yerine tek fikirli uzmanlardan oluşan bir ekip tarafından hazırlanmış ve bakımı yapılmış ve zaten binlerce geliştirici tarafından savaşta test edilmiş bir araç zinciri kullanmalı. Sonuçta, süreç mutlaka basit bir süreç değildir. En az altı temel bileşen gerektirir:
Ekiplerin kendi bilgisayarlı görü işlem hattını oluşturmaları durumunda genellikle karşılaştıkları zorluklardan biri, farklı veri bilimcileri ve mühendislerinin aynı veri kümesinin farklı sürümleri üzerinde çalışacak olmaları ve herkesin değişiklik ve eklemelerini doğru tutmanın çok zor olmasıdır. Ekip üyelerinizden biri ek açıklamalarınızda bir hata fark eder ve düzeltirse, bu düzeltme diğer ekip üyelerinin modellerine nasıl girecek? Bir uç durumda performansı artırmak için yeni eğitim verileri eklemek istiyorsanız, bu bilgiler nasıl dağıtılır? Ve eğer bir veri bilimci yeni bir model eğitirse, diğer tüm veri bilimcilerinizin önceki modellerine kıyasla nasıl performans gösterdiğini nasıl takip edersiniz?
Roboflow gibi bir sistem , geliştiricilerin ve etki alanı uzmanlarının, doğru, anında kullanılabilir bilgisayarlı görü modelleri oluşturmasını sağlar ve herkes, her sürümün zaman içindeki etkinliğini izleyebilir. Hesabınızda önceki tüm veri kümelerini kolayca görüntüleyebilirsiniz ve hangi sürümün önceden eğitilmiş, eğitilmiş ve dağıtılmış olduğu açıktır. Roboflow'daki ekipler daha sonra hesaplarında ortaya çıkan model performansını (mAP, Precision ve Recall) değerlendirerek benzersiz veri kümesi parametrelerinin her birini karşılaştırabilir.
Harici olarak geliştirilmiş bir makine öğrenimi hattı oluşturmak ve sürdürmek genellikle tek bir kişiye veya küçük bir geliştirici ekibine düşer. Bu, herkesin boru hattını geliştirmek için kullanılan birçok farklı aracı ve çözümü anlamaya (ve bir araya getirmeye) çalıştığı için, herhangi bir miktarda çalışan kaybının ekibinizin ilerlemesini önemli ölçüde engelleyebileceği anlamına gelir. Kimin hangi platformlara erişimi var? Ek açıklamalar nerede saklanır? Hangi sistemlerin manuel olarak güncellenmesi veya bakımının yapılması gerekiyor ve hangi sıklıkta?
Önceden oluşturulmuş bir bilgisayarlı görü hattı bulutta bulunur; bu, teknik olmayan paydaşlar da dahil olmak üzere herkesin her zaman tüm iş akışına erişebileceği anlamına gelir. Paylaşılan hesaplar, tüm kaynak görüntüleri, ek açıklamaları, veri kümelerini ve eğitilmiş modelleri barındırabilir. Bunlar, tüm makine öğrenimi ardışık düzeninizi oluşturan bileşenlerdir ve tek bir merkezi depoda bulunmaları gerekir.
Bir modeli sıfırdan eğitmek uzun zaman alır. Veri kümenizde her iyileştirme yaptığınızda tam bir modelin eğitilmesini beklemek zorunda kalmak istemezsiniz - modellerinizin, modelinizin daha önce öğrendiği her şeyi kapsayan önceki bir kontrol noktasından başlamasını istersiniz.
Buna Transfer Öğrenimi denir ve Roboflow hesabınıza eklenir. Yeni modelin öğrenmesini istediğiniz eğitilmiş modeli seçmeniz yeterlidir; bir sonraki yineleme, sonuncusunun kaldığı yerden yeni verilerinizi öğrenmeye başlayacaktır.
Kendi bilgisayarlı görme hattınızı oluşturmak için bunca zaman ve çaba harcandıktan sonra, ortaya çıkan modelin ekibinizin umduğu veya beklediği kadar iyi performans göstermemesi yıkıcı olabilir. Analitik ve raporlama yetenekleri olmadan, modelin nerede ve nasıl başarısız olduğunu anlamanız gerekir, bu modeli optimize etmek pahalı ve zaman alıcı bir tahmin ve kontrol oyunu gibi görünebilir.
Vahşi ortamda model performansını anlama ve ardından bu çıkarım verilerini bir sonraki model yinelemesi için kaynak veri kümenize geri besleme sürecine Aktif Öğrenme adı verilir ve Transfer Öğrenimi gibi, benzer şekilde Roboflow hesabınıza işlenir. Ayrıca, Yükleme API'miz, hem düşük güvenilirliğe sahip tahminler hem de sonuçta yanlış olan yüksek güvenilirliğe sahip tahminler dahil olmak üzere, bu çaba için en yüksek kaldıraçlı görüntüleri önceden seçmenize olanak tanır.
Bu iş akışını, dağıtımda bir veya daha fazla model kullanarak çıkarım verilerini aktif olarak toplayan müşterilerimiz için anahtar teslimi olacak şekilde tasarladık, böylece modelleri kullanıldıkça daha iyi hale gelebilir.
Vahşi doğada konuşlandırılamıyorsa, eğitimli bir model çok kullanışlı değildir. Dahili araçlar ve ısmarlama eğitim boru hatları ile dağıtım, modelinizin gerçek dünya verileri üzerinde tahminler yürütmesini istediğiniz yönteme bağlı olarak (örneğin, havadan görüntü toplamak için bir drone uçurmak, kurulum yapmak) bir dizi zorluk sunabilir. depodaki bir kamera veya modeli bir akıllı telefon uygulamasına yerleştirme). Geliştiriciler, benzersiz cihazlara kendi API çağrılarını ve Docker'ları oluşturmak için haftalar harcayabilir, ancak bu çözümler statiktir ve bu endüstrinin hızla değişen ortamıyla gelişemez.
Barındırılan bir çıkarım API'si , cihaz üzerinde dağıtım ( NVIDIA Jetson ve OpenCV AI Kit cihazları gibi hedeflere ) ve hatta bir web tarayıcısı dahil olmak üzere, Roboflow hesabınızdan eğitimli bir modeli dağıtmanın birkaç yolu vardır . Sektör genelinde değişiklikler meydana gelse ve yeni nesil araçlar kamuya sunulsa bile, bu süreci kolay ve ölçeklenebilir hale getirmek için Docker'lar ve belgeler sunuyoruz. Aylar değil, günler içinde üretime geçebileceksiniz.
Takımlar engellenir. Bu her zaman olur ve özellikle yeni teknolojilerin (ve eski teknolojilerdeki ilerlemelerin) genellikle yanıtladığından daha fazla soru ortaya çıkardığı bilgisayar vizyonu dünyasında. Bu durumda uzmanlar diğer uzmanlara, GitHub'daki forumlara, akademik makalelere ve hatta YouTube videolarına başvurur. Çağrı sırasında makine öğrenimi uzmanlarından oluşan bir ekibin olması güzel olmaz mıydı?
Roboflow'u kullanmanın en iyi yanlarından biri, müşterilerimizin doğrudan ekibimizden aldığı eğitim bileşeni , çevrimiçi belgeler ve yaygın tuzaklar, nasıl yapılır ve en iyi uygulamaları ele alan eğitici videolarımız ve blog gönderilerimizdir. Roboflow ile inşa ettiğinizde asla tek başınıza inşa etmezsiniz.
Roboflow uzmanlarının uzmanlığı ve yardımıyla ve mevcut mühendislik yeteneğinizle, pahalı bir makine öğrenimi doktora ekibi kiralamanız gerekmeyecek. Ve zaten bilgisayar vizyonu uzmanlarınız varsa, zamanlarını tekerleği yeniden icat etmek yerine daha yüksek kaldıraç, işlerinin farklılaştırılmış kısımlarına harcayabilirler.
Pek çok teknoloji uzmanı, geliştirmek için önemli miktarda zaman ve kaynak harcadıkları açık bir şekilde sağlam ve karmaşık bir boru hattı inşa etmenin ortasındayken çözümümüzü buluyor. Daha iyi ölçeklenebilirlik ve büyüme için Roboflow'un modülüne geçerek bu çabaların boşa gitmediğini vurgulamak istiyoruz. Ve uzun vadede toplam maliyet, muhtemelen mevcut çözümünüzü destekleyecek ve genişletecek bir ekip tutmaktan çok Roboflow ile çok daha düşük olacaktır.
Aslında, geliştirdiğiniz harici sistem size nasıl hizmet edebileceğimiz konusunda bize çok şey söyleyebilir. Projenizin benzersiz ihtiyaçlarını daha iyi karşılamak için mevcut iş akışınızın artılarını ve eksilerini ortaya çıkarabiliriz. Amacımız, size her iki dünyanın da en iyisini sunan bir platform oluşturmaktır: Sahip olabileceğiniz, dokunabileceğiniz ve yönetebileceğiniz bir sistem ve tüm verileriniz ve modelleriniz için, bugün inşa etmek için gereken manuel çabanın çoğunu otomatikleştiren merkezi bir merkez. sıfırdan.
Roboflow'un mevcut, önceden oluşturulmuş boru hattınız kadar (daha iyi değilse) performans gösterip gösteremeyeceğini kesinlikle bilmek ister misiniz? Sizi fırınlamaya davet ediyoruz. Ücretsiz eğitim kredisi almak için bizimle iletişime geçin , resimlerinizi ve ek açıklamalarınızı yükleme ve Roboflow'ta yeni bir model eğitimi sürecinde size yol gösterelim. Sonuçları karşılaştıralım ve bizimle mi yoksa kendi başınıza mı inşa edeceğiniz konusunda resmi bir karar vermenize yardımcı olalım.
Görünüşe göre MLOps'taki her şey bir mağaza haline geliyor ve Zirvenin Özellikli Mağazaların Geleceği segmentinde yer alan Değerlendirme Mağazaları. Özellik Mağazası nedir? Bir Değerlendirme Mağazası konseptine derinlemesine dalmadan önce, genel olarak özellik mağazalarını ve bunların bir değerlendirme mağazasına nasıl bağlanacağını düşünelim.
Kapsamlı ve gereksiz veri kümeleri, çeşitli özellikler makine öğrenimi algoritmalarının performansını etkilediğinden, herhangi bir veri bilimcisi için bir kabustur. Dolayısıyla, analiz için daha fazla kullanabileceğimiz özniteliklerin sayısını azaltmak için boyutluluk azaltma teknikleri gereklidir.
Yemek yemek için ellerimizi kullanmanın uygunsuz olduğuna inanmak için yanlış bir şekilde eğitildik. Bana inanmıyor musun? Peki bu sefer kanıtlayacak bilime sahibiz! Çoğumuz ellerini kullanan birinin yeme davranışları hakkında varsayımlarda bulunmaktan suçluyuz.
Bu, psikedeliklerle ilgili 5 Bölümlük "kaba rehberin" 5. Kısmıdır. Konuyla ilgili anlayışınızı çeşitli alt konularda derinleştirmek istiyorsanız bu diziyi okuyun.
VEGAN | BİTKİ BAZLI | YAĞSIZ | WFPB Tay restoranlarında taze böreklerle birlikte aldığınız fıstıklı sosu biliyor musunuz? Bu sos bir güveç haline getirilseydi, bu olurdu. Çok iyi! Bu güveç tatlı, tuzlu (veya umami) ve baharatlı (isteğe bağlı) mükemmel bir karışımdır.
İşte muhtemelen metaverse'nin kökenleri hakkında bilmediğiniz bir şey. Bu kavram, Neal Stephenson tarafından 1992 tarihli Snow Crash adlı romanında tanıtıldı.
'Big Brother' yıldızı Claire Rehfuss, hayranlarını spoiler hesaplarına güvenmemeleri konusunda uyarıyor.
Kody Brown, iki karısı Meri Brown ve Christine Brown'ı arkadaş bölgelendirdi. İki eşin reddedilmeyi nasıl ele aldığı tamamen farklıydı.
Kristen Stewart bir keresinde 'Pamuk Prenses' rol arkadaşı Chris Hemsworth'a sert bir yumruk attı ve bu, oyuncunun geleceğini görmediği bir saldırıydı.
GQ Magazine ile yaptığı bir röportajda BTS'den Jin, BTS ve Coldplay'in şarkısı 'My Universe'nin bir bölümünün 'son bölümü yapmadığını' açıkladı.
Her hafta güncellenen mini bulmacamız, en sevdiğimiz HowStuffWorks okumalarımızı zeki ipuçlarıyla birleştiriyor!
Doğru deterjanı seçme konusunda endişelenmenize gerek kalmadan çamaşır yıkamak yeterince kötü. Peki en iyisi hangisi? Yoksa önemli mi?
Kentucky kırsalındaki Fugates ve Combs aileleri, genetik piyangoyu kaybettiler ve her ikisi de, evlenirken tenlerinin mavi görünmesine neden olan nadir bir çekinik özelliği paylaştılar. Bunun nedeni neydi? Ve ailelere ne oldu?
İki babasız erkek civciv, California akbabasını yok olmaktan kurtarmak için bir programda yetiştiriliyor. Böyle 'bakire' doğumlar nasıl mümkün olabilir?
Vanderpump Rules yıldızı Katie Maloney-Schwartz, Perşembe günü Instagram'da yaptığı dürüst ve içten bir gönderiyle kendini sevme yolculuğunda kaydettiği ilerlemeyi anlattı.
Jessica Alba, kendisini ve çocuklarını Dolly ve Lucy adlı iki köpekle sarılıp oynarken gösteren keyifli bir videoyu Instagram hesabından paylaştı.
Geçen hafta sonu bir Porto Riko tatili sırasında nişanlanan Megan Fox ve Makineli Tüfek Kelly'den bir kaynak, "İlk görüşte aşk durumuydu" diyor.
Polise göre Devonne Marsh'ın kimliği belirlenemeyen kız arkadaşını çakmak gazıyla kaplayarak alevleri tutuşturduğu iddia edildi.