معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

آموزش کامل استفاده از پلتفرم بینا اکسپرتز برای پردازش تصاویر و ویدئوها با استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته هوش مصنوعی و بینایی ماشین، شامل آپلود داده، تفسیر، آگمنتیشن و آموزش مدل‌های مختلف

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

مومنتوم(Momentum) برای بهینه‌سازی: بهبود کارایی آموزش شبکه‌های عصبی

از میان روش‌های مختلف بهینه‌سازی، استفاده از مومنتوم به عنوان یک ابرپارامتر در الگوریتم‌های بهینه‌سازی، به‌طور گسترده‌ای به کار گرفته می‌شود تا روند آموزش مدل‌ها بهبود یابد.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

نرخ یادگیری(Learning Rate): کلید بهینه‌سازی آموزش شبکه‌های عصبی

نرخ یادگیری تأثیر مستقیمی بر روی سرعت و کیفیت همگرایی مدل دارد و انتخاب مقدار مناسب آن می‌تواند تفاوت چشمگیری در عملکرد نهایی مدل ایجاد کند.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

آموزش چند مقیاسی برای تشخیص اشیا: تکنیک بهبود استحکام و تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین

استفاده از اندازه‌های مختلف تصویر، که به آن آموزش چند مقیاسی (multi-scale training) نیز گفته می‌شود، یک تکنیک متداول در وظایف شناسایی اشیا برای بهبود استحکام و تعمیم‌پذیری مدل آموزش‌داده‌شده است.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

انتخاب تصویر وزن دار برای آموزش مدل‌های شبکه عصبی

برخی از کلاس‌ها کمتر از سایر کلاس‌ها نمایندگی می‌شوند. این عدم تعادل می‌تواند منجر به پیش‌بینی‌های مغرضانه و عملکرد ضعیف مدل، به‌ویژه برای کلاس‌های اقلیتی شود.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

غیرفعال کردن Autoanchor برای بهبود دقت مدل

در این مقاله به بررسی نحوه غیرفعال کردن autoanchor و اهمیت آن در بهبود دقت مدل‌های تشخیص اشیا می‌پردازیم.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

Rectangular Training: رویکردی کارآمد برای بهبود عملکرد شبکه‌های عصبی

آموزش مستطیلی به یک استراتژی گفته می‌شود که در آن تصاویر ورودی قبل از وارد شدن به شبکه عصبی برای آموزش، به نسبت ابعاد ثابت تغییر اندازه یا برش داده می‌شوند. نسبت ابعاد این تصاویر معمولاً با نسبت ابعاد تصاویر اصلی در مجموعه داده متفاوت است.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

مفهوم و اهمیت صبر (Patience) در یادگیری ماشین

یادگیری ماشین حوزه‌ای پیچیده و گسترده است که در آن تنظیم صحیح ابرپارامترها می‌تواند تفاوت بزرگی در عملکرد مدل ایجاد کند. یکی از این ابرپارامترها که اغلب نادیده گرفته می‌شود، "صبر" یا"Patience" است.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

اهمیت هماهنگی اندازه تصاویر ورودی در فرآیند آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های شبکه عصبی

در مدل‌های شبکه عصبی و یادگیری عمیق، دقت و صحت در هر مرحله از فرآیند آموزشی اهمیت بسیاری دارد. یکی از جنبه‌های حیاتی که باید به آن توجه کرد، اندازه تصاویر ورودی در مراحل مختلف آموزش و اعتبارسنجی است.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

انتخاب اندازه بهینه تصاویر ورودی در آموزش شبکه‌های عصبی

حداکثر اندازه‌ی تصاویر ورودی در هنگام آموزش به چندین عامل بستگی دارد که شامل معماری شبکه عصبی، منابع محاسباتی موجود و ویژگی‌های مجموعه داده می‌شوند.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

آشنایی با قالب YAML

فایل پارامترهای فراگیر (Hyperparameter) در قالب YAML یک فایل پیکربندی شده است که شامل پارامترها و تنظیمات مورد استفاده برای آموزش یک مدل شبکه عصبی می‌باشد.

اخبار هوش مصنوعی و بینایی ماشین

چگونه با افزایش داده‌ها، مغز هوشمند بسازیم؟ دومین وبینار آنلاین بینا اکسپرتز را از دست ندهید

دومین وبینار که چند دقیقه پیش با موضوع "افزایش داده‌ها برای ایجاد مغز هوشمند" در تاریخ 18 تیر 1403 ساعت 11 صبح به پایان رسید، یک تجربه ارزشمند و آموزنده برای تمامی شرکت‌کنندگان بود.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

بهینه‌سازی هایپر پارامترهای پیشرفته

انتخاب بین بهینه‌سازهای Adam و SGD (گرادیان نزولی تصادفی) به عوامل مختلفی مانند ماهیت مسئله، مجموعه‌داده و معماری شبکه عصبی بستگی دارد.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

هایپر پارامترها برای آموزش مدل در بینا اکسپرتز

هایپرپارامترها در آموزش شبکه عصبی به بچ ها، ایپاک ها و تعیین نوع gpu ها دسته بندی می شوند.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

آشنایی با تنسوربورد (TensorBoard) در بینا اکسپرتز

تنسوربورد ابزارها و امکانات بصری لازم برای آزمایشات یادگیری ماشین را فراهم می‌کند

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

نحوه ترسیم نمودار توزیع برچسب‌ها بر اساس اندازه نسبی آن‌ها نسبت به تصویر در بینا اکسپرتز

برای ایجاد یک نمودار ساده از توزیع برچسب‌ها بر اساس اندازه نسبی آن‌ها نسبت به تصویر، مراحلی دارد.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

توزیع حاشیه‌نویسی‌ها بر اساس اندازه نسبی آنها نسبت به تصویر در بینا اکسپرتز

رای ایجاد نموداری که توزیع حاشیه‌نویسی‌ها را بر اساس اندازه نسبی آنها نسبت به تصویر نشان می‌دهد، همراه با اطلاعات اضافی درباره اندازه متوسط تصاویر حاشیه‌نویسی‌ شده هر دسته نسبت به اندازه متوسط تصاویر دیتاست، باید .مراحلی را دنبال کرد

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

بررسی سلامت مجموعه داده در بینا اکسپرتز

انجام "بررسی سلامت مجموعه داده" (Dataset Healthcheck) یک روش معمول در مواقعی است که مدل‌های یادگیری ماشین بر روی مجموعه داده‌های خاص آموزش داده می‌شوند.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ RETINANET

RETINANET یک مدل پیشرفته برای تشخیص اشیا است که توسط محققان شرکت Facebook AI Research (FAIR) توسعه یافته است. این مدل به دلیل استفاده از روش Focal Loss برای بهبود دقت تشخیص اشیا در مقابل عدم تعادل دسته‌ها (class imbalance) مورد توجه قرار گرفته است.

آموزش تخصصی هوش مصنوعی و بینایی ماشین

"از ایده تا عمل: نگاهی به اولین وبینار آنلاین ایجاد مغز هوشمند با رویکرد ساخت دیتاست و برچسب‌گذاری "

اولین وبینار آنلاین ما با موضوع "ایجاد مغز هوشمند با رویکرد ساخت دیتاست و برچسب‌گذاری" برگزار شد. این وبینار با استقبال بی‌نظیری از سوی شرکت‌کنندگان و مخاطبین روبرو شد و با حضور پرشور علاقه‌مندان به مباحث پیشرفته هوش مصنوعی به موفقیت بزرگی دست یافت.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ DETECTRON2 FASTER RCNN

مدل بینایی کامپیوتر Detectron2 Faster R-CNN یکی از پیشرفته‌ترین و پرکاربردترین مدل‌های تشخیص اشیا است که توسط تیم تحقیقاتی فیسبوک (FAIR) توسعه داده شده است.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ Single Shot Multibox Detector (SSD)

مدل Single Shot Multibox Detector (SSD) یکی از مدل‌های محبوب، پرکاربرد و قدرتمند در زمینه‌ی تشخیص اشیا در تصاویر است.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ Faster R-CNN

Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) یکی از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق است که برای شناسایی اشیا در تصاویر استفاده می‌شود. این مدل توسط Shaoqing Ren و همکارانش در سال ۲۰۱۵ معرفی شد

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ EfficientNet

EfficientNet به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های بینایی ماشین، توانسته است توجه بسیاری را به خود جلب کند.کاربران می توانند مدل مناسب EfficientNet  خود را در پلتفرم بینایی ماشین بینا اکسپرتز بر اساس نیازهای خاص خود برای دقت، منابع محاسباتی و دامنه برنامه انتخاب کنند.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ DETR

DETR یک مدل تشخیص شی مبتنی بر ترانسفورماتور است که از معماری رمزگذار - رمزگشای ترانسفورماتور برای تشخیص اشیا در تصاویر استفاده می کند.

معرفی و آموزش پلتفرم بینا اکسپرتز

انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز-CenterNet

CenterNet یک معماری تشخیص اشیا است که بر شناسایی مراکز اشیا و تخمین همزمان جعبه‌های مرزی و دسته‌بندی اشیا تمرکز دارد.