─░├žeri─če ge├ž

Da─č─▒t─▒mdan Sonra Bilgisayarla G├Ârme Modellerinizin Bak─▒m─▒

Giri┼č

Buradaysan─▒z, bilgisayarla g├Ârme projenizde bir├žok ad─▒m─▒ tamamlad─▒─č─▒n─▒z─▒ varsayabiliriz: gereksinimleri toplamaktan, verilere a├ž─▒klama eklemekten ve modeli e─čitmekten sonunda da─č─▒tmaya kadar. Uygulaman─▒z art─▒k ├╝retimde ├žal─▒┼č─▒yor, ancak projeniz burada bitmiyor. Bir bilgisayarla g├Ârme projesinin en ├Ânemli k─▒sm─▒, modelinizin zaman i├žinde projenizin hedeflerini yerine getirmeye devam etmesini sa─člamakt─▒r ve bilgisayarla g├Ârme modelinizin izlenmesi, bak─▒m─▒ ve belgelenmesi bu noktada devreye girer.

Bu k─▒lavuzda, bilgisayarla g├Âr├╝ modellerinizin da─č─▒t─▒mdan sonra bak─▒m─▒n─▒ nas─▒l yapabilece─činize daha yak─▒ndan bakaca─č─▒z. Model izlemenin sorunlar─▒ erkenden yakalaman─▒za nas─▒l yard─▒mc─▒ olabilece─čini, modelinizi nas─▒l do─čru ve g├╝ncel tutabilece─činizi ve sorun giderme i├žin dok├╝mantasyonun neden ├Ânemli oldu─čunu ke┼čfedece─čiz.

Model ─░zleme Anahtard─▒r

Konu┼čland─▒r─▒lm─▒┼č bilgisayarl─▒ g├Âr├╝ modellerinizi yak─▒ndan takip etmek ├žok ├Ânemlidir. Do─čru izleme yap─▒lmazsa modeller do─črulu─čunu kaybedebilir. Yayg─▒n bir sorun, modelin kar┼č─▒la┼čt─▒─č─▒ verilerin e─čitildi─či verilerden farkl─▒ oldu─ču veri da─č─▒l─▒m─▒ kaymas─▒ veya veri s├╝r├╝klenmesidir. Model tan─▒mad─▒─č─▒ veriler ├╝zerinde tahminler yapmak zorunda kald─▒─č─▒nda, yanl─▒┼č yorumlamalara ve d├╝┼č├╝k performansa yol a├žabilir. Ayk─▒r─▒ de─čerler veya ola─čand─▒┼č─▒ veri noktalar─▒ da modelin do─črulu─čunu bozabilir.

D├╝zenli model izleme, geli┼čtiricilerin modelin performans─▒n─▒ takip etmesine, anormallikleri tespit etmesine ve veri kaymas─▒ gibi sorunlar─▒ h─▒zla ele almas─▒na yard─▒mc─▒ olur. Ayr─▒ca g├╝ncellemelere ne zaman ihtiya├ž duyuldu─čunu g├Âstererek, pahal─▒ revizyonlardan ka├ž─▒narak ve modeli g├╝ncel tutarak kaynaklar─▒n y├Ânetilmesine yard─▒mc─▒ olur.

Model ─░zleme i├žin En ─░yi Uygulamalar

├ťretimde bilgisayarla g├Ârme modelinizi izlerken akl─▒n─▒zda bulundurman─▒z gereken baz─▒ en iyi uygulamalar─▒ burada bulabilirsiniz:

  • Performans─▒ D├╝zenli Olarak Takip Edin: Zaman i├žindeki de─či┼čiklikleri tespit etmek i├žin modelin performans─▒n─▒ s├╝rekli olarak izleyin.
  • Veri Kalitesini ─░ki Kez Kontrol Edin: Verilerdeki eksik de─čerleri veya anormallikleri kontrol edin.
  • ├çe┼čitli Veri Kaynaklar─▒ Kullan─▒n: Modelin performans─▒na ili┼čkin kapsaml─▒ bir g├Âr├╝n├╝m elde etmek i├žin ├že┼čitli kaynaklardan gelen verileri izleyin.
  • ─░zleme Tekniklerini Birle┼čtirin: ├çok ├že┼čitli sorunlar─▒ tespit etmek i├žin sapma tespit algoritmalar─▒ ve kural tabanl─▒ yakla┼č─▒mlar─▒n bir kar─▒┼č─▒m─▒n─▒ kullan─▒n.
  • Girdileri ve ├ç─▒kt─▒lar─▒ ─░zleyin: Her ┼čeyin do─čru ├žal─▒┼čt─▒─č─▒ndan emin olmak i├žin hem modelin i┼čledi─či verilere hem de ├╝retti─či sonu├žlara g├Âz kulak olun.
  • Uyar─▒lar─▒ Ayarlay─▒n: H─▒zl─▒ d├╝zeltici eylemler yapabilmek i├žin performans d├╝┼č├╝┼čleri gibi ola─čand─▒┼č─▒ davran─▒┼člar i├žin uyar─▒lar uygulay─▒n.

Yapay Zeka Model ─░zleme Ara├žlar─▒

Da─č─▒t─▒mdan sonra modelleri izlemeyi kolayla┼čt─▒rmak i├žin otomatik izleme ara├žlar─▒n─▒ kullanabilirsiniz. Bir├žok ara├ž ger├žek zamanl─▒ i├žg├Âr├╝ler ve uyar─▒ ├Âzellikleri sunar. ─░┼čte birlikte ├žal─▒┼čabilen a├ž─▒k kaynakl─▒ model izleme ara├žlar─▒na baz─▒ ├Ârnekler:

  • Prometheus: Prometheus, ayr─▒nt─▒l─▒ performans takibi i├žin metrikleri toplayan ve depolayan a├ž─▒k kaynakl─▒ bir izleme arac─▒d─▒r. Kubernetes ve Docker ile kolayca entegre olur, belirli aral─▒klarla veri toplar ve bunlar─▒ bir zaman serisi veritaban─▒nda depolar. Prometheus ayr─▒ca ger├žek zamanl─▒ metrikler toplamak i├žin HTTP u├ž noktalar─▒n─▒ kaz─▒yabilir. Toplanan veriler PromQL dili kullan─▒larak sorgulanabilir.
  • Grafana: Grafana, nerede depoland─▒klar─▒na bak─▒lmaks─▒z─▒n metriklerinizi sorgulaman─▒za, g├Ârselle┼čtirmenize, uyarman─▒za ve anlaman─▒za olanak tan─▒yan a├ž─▒k kaynakl─▒ bir veri g├Ârselle┼čtirme ve izleme arac─▒d─▒r. Prometheus ile iyi ├žal─▒┼č─▒r ve geli┼čmi┼č veri g├Ârselle┼čtirme ├Âzellikleri sunar. Bilgisayarla g├Ârme modelleriniz i├žin ├ž─▒kar─▒m gecikmesi, hata oranlar─▒ ve kaynak kullan─▒m─▒ gibi ├Ânemli metrikleri g├Âstermek i├žin ├Âzel g├Âsterge tablolar─▒ olu┼čturabilirsiniz. Grafana, toplanan verileri ├žizgi grafikler, ─▒s─▒ haritalar─▒ ve histogramlarla okunmas─▒ kolay g├Âsterge tablolar─▒na d├Ân├╝┼čt├╝r├╝r. Ayr─▒ca, ekipleri herhangi bir sorundan h─▒zl─▒ bir ┼čekilde haberdar etmek i├žin Slack gibi kanallar arac─▒l─▒─č─▒yla g├Ânderilebilen uyar─▒lar─▒ da destekler.
  • Belli ki yapay zeka: Evidently AI, ├╝retimdeki makine ├Â─črenimi modellerini izlemek ve hata ay─▒klamak i├žin tasarlanm─▒┼č a├ž─▒k kaynakl─▒ bir ara├žt─▒r. Pandas DataFrames'ten etkile┼čimli raporlar olu┼čturarak makine ├Â─črenimi modellerinin analiz edilmesine yard─▒mc─▒ olur. Evidently AI, veri kaymas─▒n─▒, model performans d├╝┼č├╝┼č├╝n├╝ ve da─č─▒t─▒lan modellerinizde ortaya ├ž─▒kabilecek di─čer sorunlar─▒ tespit edebilir.

Yukar─▒da tan─▒t─▒lan ├╝├ž ara├ž, Evidently AI, Prometheus ve Grafana, ├╝retime haz─▒r tamamen a├ž─▒k kaynakl─▒ bir makine ├Â─črenimi izleme ├ž├Âz├╝m├╝ olarak sorunsuz bir ┼čekilde birlikte ├žal─▒┼čabilir. Evidently AI metrikleri toplamak ve hesaplamak i├žin kullan─▒l─▒r, Prometheus bu metrikleri depolar ve Grafana bunlar─▒ g├Âr├╝nt├╝ler ve uyar─▒lar─▒ ayarlar. Ba┼čka bir├žok ara├ž mevcut olsa da bu kurulum, modellerinizi izlemek ve s├╝rd├╝rmek i├žin sa─člam yetenekler sa─člayan heyecan verici bir a├ž─▒k kaynak se├žene─čidir.

A├ž─▒k Kaynak Model ─░zleme Ara├žlar─▒na Genel Bak─▒┼č

Anomali Tespit ve Uyar─▒ Sistemleri

Anormallik, beklenenden olduk├ža fazla sapma g├Âsteren herhangi bir veri noktas─▒ veya modeldir. Bilgisayarla g├Ârme modelleriyle ilgili olarak anomaliler, modelin ├╝zerinde e─čitildi─či g├Âr├╝nt├╝lerden ├žok farkl─▒ g├Âr├╝nt├╝ler olabilir. Bu beklenmedik g├Âr├╝nt├╝ler, veri da─č─▒l─▒m─▒ndaki de─či┼čiklikler, ayk─▒r─▒ de─čerler veya model performans─▒n─▒ d├╝┼č├╝rebilecek davran─▒┼člar gibi sorunlar─▒n i┼čareti olabilir. Bu anomalileri tespit etmek i├žin uyar─▒ sistemleri kurmak model izlemenin ├Ânemli bir par├žas─▒d─▒r.

├ľnemli ├Âl├ž├╝mler i├žin standart performans seviyeleri ve s─▒n─▒rlar belirleyerek sorunlar─▒ erkenden yakalayabilirsiniz. Performans bu s─▒n─▒rlar─▒n d─▒┼č─▒na ├ž─▒kt─▒─č─▒nda, uyar─▒lar tetiklenir ve h─▒zl─▒ d├╝zeltmeler yap─▒l─▒r. Modellerin yeni verilerle d├╝zenli olarak g├╝ncellenmesi ve yeniden e─čitilmesi, veriler de─či┼čtik├že modellerin alakal─▒ ve do─čru kalmas─▒n─▒ sa─člar.

E┼čikleri ve Uyar─▒lar─▒ Yap─▒land─▒r─▒rken Ak─▒lda Tutulmas─▒ Gerekenler

Uyar─▒ sistemlerinizi kurarken bu en iyi uygulamalar─▒ akl─▒n─▒zda bulundurun:

  • Standartla┼čt─▒r─▒lm─▒┼č Uyar─▒lar: T├╝m uyar─▒lar i├žin e-posta veya Slack gibi mesajla┼čma uygulamalar─▒ gibi tutarl─▒ ara├žlar ve bi├žimler kullan─▒n. Standardizasyon, uyar─▒lar─▒ h─▒zl─▒ bir ┼čekilde anlaman─▒z─▒ ve yan─▒tlaman─▒z─▒ kolayla┼čt─▒r─▒r.
  • Beklenen Davran─▒┼č─▒ Dahil Edin: Uyar─▒ mesajlar─▒ neyin yanl─▒┼č gitti─čini, neyin beklendi─čini ve de─čerlendirilen zaman dilimini a├ž─▒k├ža belirtmelidir. Bu, uyar─▒n─▒n aciliyetini ve ba─člam─▒n─▒ ├Âl├žmenize yard─▒mc─▒ olur.
  • Yap─▒land─▒r─▒labilir Uyar─▒lar: De─či┼čen ko┼čullara uyum sa─člamak i├žin uyar─▒lar─▒ kolayca yap─▒land─▒r─▒labilir hale getirin. E┼čikleri d├╝zenlemenize, uyar─▒lar─▒ ertelemenize, devre d─▒┼č─▒ b─▒rakman─▒za veya onaylaman─▒za izin verin.

Veri Kaymas─▒ Tespiti

Veri sapmas─▒ tespiti, girdi verilerinin istatistiksel ├Âzelliklerinin zaman i├žinde de─či┼čti─čini ve bunun da model performans─▒n─▒ d├╝┼č├╝rebilece─čini belirlemeye yard─▒mc─▒ olan bir kavramd─▒r. Modellerinizi yeniden e─čitmeye veya ayarlamaya karar vermeden ├Ânce, bu teknik bir sorun oldu─čunu tespit etmenize yard─▒mc─▒ olur. Veri kaymas─▒, zaman i├žinde genel veri ortam─▒ndaki de─či┼čikliklerle ilgilenirken, anomali tespiti, acil dikkat gerektirebilecek nadir veya beklenmedik veri noktalar─▒n─▒ belirlemeye odaklan─▒r.

Veri Kaymas─▒ Tespitine Genel Bak─▒┼č

─░┼čte veri kaymas─▒n─▒ tespit etmek i├žin birka├ž y├Ântem:

S├╝rekli ─░zleme: Modelin girdi verilerini ve ├ž─▒kt─▒lar─▒n─▒ sapma belirtilerine kar┼č─▒ d├╝zenli olarak izleyin. ├ľnemli metrikleri takip edin ve ├Ânemli de─či┼čiklikleri belirlemek i├žin bunlar─▒ ge├žmi┼č verilerle kar┼č─▒la┼čt─▒r─▒n.

─░statistiksel Teknikler: Veri da─č─▒l─▒mlar─▒ndaki de─či┼čiklikleri tespit etmek i├žin Kolmogorov-Smirnov testi veya Pop├╝lasyon ─░stikrar Endeksi (PSI) gibi y├Ântemleri kullan─▒n. Bu testler, ├Ânemli farkl─▒l─▒klar─▒ belirlemek i├žin yeni verilerin da─č─▒l─▒m─▒n─▒ e─čitim verileriyle kar┼č─▒la┼čt─▒r─▒r.

├ľzellik Kaymas─▒: Kayma i├žin tek tek ├Âzellikleri izleyin. Bazen genel veri da─č─▒l─▒m─▒ sabit kalabilir, ancak tek tek ├Âzellikler kayabilir. Hangi ├Âzelliklerin s├╝r├╝klendi─čini belirlemek, yeniden e─čitim s├╝recinin ince ayar─▒n─▒n yap─▒lmas─▒na yard─▒mc─▒ olur.

Model Bak─▒m─▒

Model bak─▒m─▒, bilgisayarla g├Ârme modellerinin zaman i├žinde do─čru ve ilgili kalmas─▒ i├žin ├žok ├Ânemlidir. Model bak─▒m─▒, modellerin d├╝zenli olarak g├╝ncellenmesini ve yeniden e─čitilmesini, veri kaymas─▒n─▒n ele al─▒nmas─▒n─▒ ve veriler ve ortamlar de─či┼čtik├že modelin ilgili kalmas─▒n─▒ sa─člamay─▒ i├žerir. Model bak─▒m─▒n─▒n model izlemeden ne kadar farkl─▒ oldu─čunu merak ediyor olabilirsiniz. ─░zleme, sorunlar─▒ erkenden yakalamak i├žin modelin performans─▒n─▒ ger├žek zamanl─▒ olarak izlemekle ilgilidir. Bak─▒m ise bu sorunlar─▒ d├╝zeltmekle ilgilidir.

D├╝zenli G├╝ncellemeler ve Yeniden E─čitim

Bir model konu┼čland─▒r─▒ld─▒ktan sonra, izleme s─▒ras─▒nda veri modellerinde veya performansta modelin kayd─▒─č─▒n─▒ g├Âsteren de─či┼čiklikler fark edebilirsiniz. Modelin yeni model ve senaryolarla ba┼ča ├ž─▒kabilmesini sa─člamak i├žin d├╝zenli g├╝ncellemeler ve yeniden e─čitim, model bak─▒m─▒n─▒n ├Ânemli par├žalar─▒ haline gelir. Verilerinizin nas─▒l de─či┼čti─čine ba─čl─▒ olarak kullanabilece─činiz birka├ž teknik vard─▒r.

Bilgisayarl─▒ G├Âr├╝ Modeli S├╝r├╝klenmesine Genel Bak─▒┼č

├ľrne─čin, veriler zaman i├žinde kademeli olarak de─či┼čiyorsa, art─▒ml─▒ ├Â─črenme iyi bir yakla┼č─▒md─▒r. Art─▒ml─▒ ├Â─črenme, modeli s─▒f─▒rdan tamamen yeniden e─čitmeden yeni verilerle g├╝ncellemeyi i├žerir ve hesaplama kaynaklar─▒ndan ve zamandan tasarruf sa─člar. Ancak veriler b├╝y├╝k ├Âl├ž├╝de de─či┼čmi┼čse, modelin yeni verilere a┼č─▒r─▒ uyum sa─člay─▒p eski modellerin izini kaybetmemesini sa─člamak i├žin periyodik olarak tam bir yeniden e─čitim daha iyi bir se├ženek olabilir.

Y├Ântem ne olursa olsun, g├╝ncellemelerden sonra do─črulama ve test ┼čartt─▒r. Performans iyile┼čtirmelerini veya d├╝┼č├╝┼č├╝n├╝ kontrol etmek i├žin modeli ayr─▒ bir test veri k├╝mesi ├╝zerinde do─črulamak ├Ânemlidir.

Modelinizi Ne Zaman Yeniden E─čitece─činize Karar Verme

Bilgisayarla g├Ârme modelinizi yeniden e─čitme s─▒kl─▒─č─▒ veri de─či┼čikliklerine ve model performans─▒na ba─čl─▒d─▒r. ├ľnemli bir performans d├╝┼č├╝┼č├╝ g├Âzlemledi─činizde veya veri kaymas─▒ tespit etti─činizde modelinizi yeniden e─čitin. D├╝zenli de─čerlendirmeler, modeli yeni verilere kar┼č─▒ test ederek do─čru yeniden e─čitim program─▒n─▒n belirlenmesine yard─▒mc─▒ olabilir. Performans metriklerini ve veri modellerini izlemek, modelinizin do─črulu─čunu korumak i├žin daha s─▒k g├╝ncellemeye ihtiyac─▒ olup olmad─▒─č─▒na karar vermenizi sa─člar.

Yeniden E─čitime Genel Bak─▒┼č

Dok├╝mantasyon

Bir bilgisayarla g├Ârme projesinin belgelenmesi, projenin anla┼č─▒lmas─▒n─▒, yeniden ├╝retilmesini ve ├╝zerinde i┼čbirli─či yap─▒lmas─▒n─▒ kolayla┼čt─▒r─▒r. ─░yi bir dok├╝mantasyon model mimarisini, hiperparametreleri, veri setlerini, de─čerlendirme metriklerini ve daha fazlas─▒n─▒ kapsar. ┼×effafl─▒k sa─člayarak ekip ├╝yelerinin ve payda┼člar─▒n neyin neden yap─▒ld─▒─č─▒n─▒ anlamalar─▒na yard─▒mc─▒ olur. Dok├╝mantasyon ayr─▒ca ge├žmi┼č kararlar ve y├Ântemler hakk─▒nda net bir referans sa─člayarak sorun giderme, bak─▒m ve gelecekteki geli┼čtirmelere yard─▒mc─▒ olur.

Belgelendirilecek Temel Unsurlar

Bunlar, proje dok├╝mantasyonuna dahil edilmesi gereken temel unsurlardan baz─▒lar─▒d─▒r:

  • Projeye Genel Bak─▒┼č: Problem ifadesi, ├ž├Âz├╝m yakla┼č─▒m─▒, beklenen sonu├žlar ve proje kapsam─▒ dahil olmak ├╝zere projenin ├╝st d├╝zey bir ├Âzetini sa─člay─▒n. Bilgisayarla g├Ârmenin sorunu ele almadaki rol├╝n├╝ a├ž─▒klay─▒n ve a┼čamalar─▒ ve ├ž─▒kt─▒lar─▒ ana hatlar─▒yla belirtin.
  • Model Mimarisi: Bile┼čenleri, katmanlar─▒ ve ba─člant─▒lar─▒ da dahil olmak ├╝zere modelin yap─▒s─▒n─▒ ve tasar─▒m─▒n─▒ detayland─▒r─▒n. Se├žilen hiperparametreleri ve bu se├žimlerin arkas─▒ndaki mant─▒─č─▒ a├ž─▒klay─▒n.
  • Veri Haz─▒rlama: Veri kaynaklar─▒n─▒, t├╝rlerini, formatlar─▒n─▒, boyutlar─▒n─▒ ve ├Ân i┼čleme ad─▒mlar─▒n─▒ a├ž─▒klay─▒n─▒z. Veri kalitesini, g├╝venilirli─čini ve modeli e─čitmeden ├Ânce uygulanan t├╝m d├Ân├╝┼č├╝mleri tart─▒┼č─▒n─▒z.
  • E─čitim S├╝reci: Kullan─▒lan veri k├╝meleri, e─čitim parametreleri ve kay─▒p fonksiyonlar─▒ dahil olmak ├╝zere e─čitim prosed├╝r├╝n├╝ belgeleyin. Modelin nas─▒l e─čitildi─čini ve e─čitim s─▒ras─▒nda kar┼č─▒la┼č─▒lan zorluklar─▒ a├ž─▒klay─▒n.
  • De─čerlendirme Metrikleri: Modelin performans─▒n─▒ de─čerlendirmek i├žin kullan─▒lan do─čruluk, kesinlik, geri ├ža─č─▒rma ve F1-skoru gibi metrikleri belirtin. Performans sonu├žlar─▒n─▒ ve bu metriklerin analizini ekleyin.
  • Da─č─▒t─▒m Ad─▒mlar─▒: Kullan─▒lan ara├žlar ve platformlar, da─č─▒t─▒m konfig├╝rasyonlar─▒ ve her t├╝rl├╝ ├Âzel zorluk veya husus dahil olmak ├╝zere modeli da─č─▒tmak i├žin at─▒lan ad─▒mlar─▒ ana hatlar─▒yla belirtin.
  • ─░zleme ve Bak─▒m Prosed├╝r├╝: Modelin da─č─▒t─▒m sonras─▒ performans─▒n─▒ izlemek i├žin ayr─▒nt─▒l─▒ bir plan sa─člay─▒n. Veri ve model sapmas─▒n─▒ tespit etme ve ele alma y├Ântemlerini dahil edin ve d├╝zenli g├╝ncellemeler ve yeniden e─čitim i├žin s├╝reci a├ž─▒klay─▒n.

Dok├╝mantasyon i├žin Ara├žlar

Yapay zeka projelerini belgelemek s├Âz konusu oldu─čunda, ├Âzellikle pop├╝ler olan a├ž─▒k kaynakl─▒ ara├žlarla birlikte bir├žok se├ženek vard─▒r. Bunlardan ikisi Jupyter Notebooks ve MkDocs'tur. Jupyter Notebooks, g├Âm├╝l├╝ kod, g├Ârselle┼čtirme ve metin i├žeren etkile┼čimli belgeler olu┼čturman─▒za olanak tan─▒yarak deneyleri ve analizleri payla┼čmak i├žin idealdir. MkDocs, kurulumu ve da─č─▒t─▒m─▒ kolay olan ve ├ževrimi├ži proje belgeleri olu┼čturmak ve bar─▒nd─▒rmak i├žin m├╝kemmel olan statik bir site olu┼čturucudur.

Toplulukla Ba─člant─▒ Kurun

Bilgisayarla g├Ârme merakl─▒lar─▒ndan olu┼čan bir toplulu─ča kat─▒lmak, sorunlar─▒ ├ž├Âzmenize ve daha h─▒zl─▒ ├Â─črenmenize yard─▒mc─▒ olabilir. ─░┼čte ba─člant─▒ kurman─▒n, destek alman─▒n ve fikir payla┼čman─▒n baz─▒ yollar─▒.

Toplum Kaynaklar─▒

  • GitHub Sorunlar─▒: YOLOv8 GitHub deposuna g├Âz at─▒n ve sorular sormak, hatalar─▒ bildirmek ve yeni ├Âzellikler ├Ânermek i├žin Sorunlar sekmesini kullan─▒n. Topluluk ve bak─▒mc─▒lar olduk├ža aktif ve destekleyicidir.
  • Ultralytics Discord Sunucusu: Di─čer kullan─▒c─▒lar ve geli┼čtiricilerle sohbet etmek, destek almak ve deneyimlerinizi payla┼čmak i├žin Ultralytics Discord sunucusuna kat─▒l─▒n.

Resmi Belgeler

  • Ultralytics YOLOv8 Dok├╝mantasyon: ├çe┼čitli bilgisayarla g├Ârme projelerine ili┼čkin ayr─▒nt─▒l─▒ k─▒lavuzlar ve faydal─▒ ipu├žlar─▒ i├žin resmi YOLOv8 belg elerini ziyaret edin.

Bu kaynaklar─▒ kullanmak, zorluklar─▒ ├ž├Âzmenize ve g├Âr├╝nt├╝ i┼čleme toplulu─čundaki en son trendler ve uygulamalarla g├╝ncel kalman─▒za yard─▒mc─▒ olacakt─▒r.

├ľnemli ├ç─▒kar─▒mlar

Bilgisayarl─▒ g├Âr├╝ modellerinizin izlenmesi, bak─▒m─▒ ve belgelendirilmesi i├žin ├Ânemli ipu├žlar─▒n─▒ ele ald─▒k. D├╝zenli g├╝ncellemeler ve yeniden e─čitim, modelin yeni veri modellerine uyum sa─člamas─▒na yard─▒mc─▒ olur. Veri kaymas─▒n─▒ tespit etmek ve d├╝zeltmek modelinizin do─čru kalmas─▒na yard─▒mc─▒ olur. S├╝rekli izleme, sorunlar─▒ erkenden yakalar ve iyi dok├╝mantasyon, i┼čbirli─čini ve gelecekteki g├╝ncellemeleri kolayla┼čt─▒r─▒r. Bu ad─▒mlar─▒ izlemek, bilgisayarla g├Ârme projenizin zaman i├žinde ba┼čar─▒l─▒ ve etkili kalmas─▒na yard─▒mc─▒ olacakt─▒r.



2024-07-10 tarihinde olu┼čturuldu, 2024-07-10 tarihinde g├╝ncellendi
Yazarlar: glenn-jocher (1), abirami-vina (1)

Yorumlar