YOLO26 Modellerinizi Eğitmek İçin Kaggle Kullanım Kılavuzu

Yapay zeka öğreniyor ve küçük projeler üzerinde çalışıyorsanız, henüz güçlü bilgi işlem kaynaklarına erişiminiz olmayabilir ve üst düzey donanımlar pahalı olabilir. Neyse ki, Google'a ait bir platform olan Kaggle harika bir çözüm sunuyor. Kaggle, GPU kaynaklarına erişebileceğiniz, büyük veri kümelerini işleyebileceğiniz ve veri bilimcileri ile makine öğrenimi meraklılarından oluşan çeşitli bir toplulukla işbirliği yapabileceğiniz ücretsiz, bulut tabanlı bir ortam sağlar.

Kaggle, eğitim yapmak ve Ultralytics YOLO26 modelleriyle deneyler yürütmek için harika bir seçimdir. Kaggle Notebook'ları, popüler makine öğrenimi kütüphanelerini ve çerçevelerini projelerinizde kullanmayı kolaylaştırır. Bu kılavuz, Kaggle'ın ana özelliklerini inceler ve platformda YOLO26 modellerinin nasıl eğitileceğini gösterir.

Kaggle nedir?

Kaggle, dünyanın dört bir yanından veri bilimcilerini işbirliği yapmaya, öğrenmeye ve gerçek dünya veri bilimi problemlerini çözmek için yarışmaya getiren bir platformdur. Anthony Goldbloom ve Jeremy Howard tarafından 2010 yılında başlatılan ve 2017'de Google tarafından satın alınan Kaggle, kullanıcıların veri kümelerini bağlamasına, keşfetmesine ve paylaşmasına, GPU destekli notebook'lar kullanmasına ve veri bilimi yarışmalarına katılmasına olanak tanır. Platform, hem deneyimli profesyonellerin hem de hevesli öğrencilerin sağlam araçlar ve kaynaklar sunarak hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

2022 itibarıyla 10 milyondan fazla kullanıcısıyla Kaggle, makine öğrenimi modelleri geliştirme ve deneme için zengin bir ortam sağlar. Yerel makinenizin özellikleriyle veya kurulumuyla ilgili endişelenmenize gerek yok; sadece bir Kaggle hesabı ve bir web tarayıcısıyla doğrudan başlayabilirsiniz.

Kurulum

Kaggle'da YOLO26 modellerini eğitmeye başlamadan önce, notebook ortamınızın doğru şekilde yapılandırıldığından emin olmanız gerekir. Bu temel adımları izleyin:

İnternet Erişimini Etkinleştir

Kaggle not defterleri, paketleri ve bağımlılıkları indirmek için internet erişimi gerektirir. Kaggle not defterinizde interneti etkinleştirmek için:

1. Kaggle not defterinizi açın
2. Not defteri arayüzünün sağ tarafındaki Ayarlar paneline tıklayın
3. İnternet bölümüne ilerleyin
4. İnternet bağlantısını etkinleştirmek için anahtarı AÇIK konumuna getirin

Not: Ultralytics paketini kurmak ve önceden eğitilmiş modelleri veya veri kümelerini indirmek için internet erişimi gereklidir. İnternet etkinleştirilmezse, paket kurulumları başarısız olur.

Ultralytics Kurulumu

İnternet erişimi etkinleştirildikten sonra, bir not defteri hücresinde aşağıdaki komutu çalıştırarak Ultralytics paketini kurun:

!pip install ultralytics

En son geliştirme sürümü için doğrudan GitHub'dan kurabilirsiniz:

!pip install git+https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

Bağımlılık Çakışmalarını Çözme

Kurulum sırasında, özellikle gibi paketlerle bağımlılık çakışmalarıyla karşılaşabilirsiniz opencv-python, numpy, veya torch. İşte yaygın çözümler:

Yöntem 1: --upgrade ile Zorla Yeniden Kurulum

Mevcut paketlerle çakışmalarla karşılaşırsanız, yükseltmeyi zorlayın:

!pip install --upgrade --force-reinstall ultralytics

Yöntem 2: --no-deps Kullanın ve Bağımlılıkları Ayrı Ayrı Kurun

Çakışmalar devam ederse, önce bağımlılıklar olmadan kurun, ardından gerekli paketleri manuel olarak yükleyin:

!pip install --no-deps ultralytics
!pip install torch torchvision opencv-python matplotlib pillow pyyaml requests

yöntem 3: Kurulumdan Sonra Çekirdeği Yeniden Başlatın

Bazen, içe aktarma sorunlarını çözmek için kurulumdan sonra çekirdeği yeniden başlatmanız gerekebilir:

!pip install ultralytics
# Then click "Restart Kernel" from the notebook menu

yöntem 4: Belirli Paket Sürümlerini Kullanın

Belirli sürüm çakışmalarıyla karşılaşırsanız, uyumlu sürümleri sabitleyebilirsiniz:

!pip install ultralytics opencv-python==4.8.1.78 numpy==1.24.3

Yaygın Hata Çözümleri

Hata: "'ultralytics' adlı modül yok"

• Çözüm: İnternetin etkin olduğundan emin olun ve kurulum komutunu tekrar çalıştırın
• Kurulumdan sonra çekirdeği yeniden başlatın

Hata: "HATA: pip'in bağımlılık çözümleyicisi şu anda dikkate almıyor..."

• Çözüm: Bu genellikle bir uyarıdır ve güvenle göz ardı edilebilir. Kurulum, mesaja rağmen genellikle başarılı olur.
• Alternatif olarak, bağımlılık çözünürlüğü olmadan kurmak için yukarıdaki Yöntem 2'yi kullanın.

Hata: Kurulumdan sonra "ModuleNotFoundError"

• Çözüm: Not defteri arayüzündeki yeniden başlat düğmesini kullanarak çekirdeği yeniden başlatın.
• İçe aktarma ifadelerini yeni bir hücrede yeniden çalıştırın.

Kurulumu Doğrulama

Kurulumdan sonra, Ultralytics'in doğru şekilde kurulduğunu şunu çalıştırarak doğrulayın:

import ultralytics

ultralytics.checks()

Bu, sistem bilgilerini gösterecek ve tüm bağımlılıkların doğru şekilde kurulduğunu doğrulayacaktır.

Kaggle Kullanarak YOLO26 Eğitimi

Kaggle'da YOLO26 modellerini eğitmek, platformun güçlü GPU'lara erişimi sayesinde basit ve verimlidir.

Başlamak için Kaggle YOLO26 Notebook'una erişin. Kaggle ortamı, TensorFlow ve PyTorch gibi önceden yüklenmiş kütüphanelerle birlikte gelir ve kurulum sürecini sorunsuz hale getirir.

Kaggle hesabınıza giriş yaptıktan sonra, kodu kopyalama ve düzenleme seçeneğine tıklayabilir, hızlandırıcı ayarları altında bir GPU seçebilir ve modelinizi eğitmeye başlamak için notebook'un hücrelerini çalıştırabilirsiniz. Model eğitim süreci ve en iyi uygulamalar hakkında ayrıntılı bilgi için YOLO26 Model Eğitim kılavuzumuza bakın.

Resmi YOLO26 Kaggle notebook sayfasında, sağ üst köşedeki üç noktaya tıklamak ek seçenekleri ortaya çıkarır.

Bu seçenekler şunları içerir:

• Sürümleri Görüntüle: Zaman içindeki değişiklikleri görmek ve gerekirse önceki sürümlere geri dönmek için not defterinin farklı sürümlerine göz atın.
• API Komutunu Kopyala: Not defteriyle programlı olarak etkileşim kurmak için bir API komutu alın; bu, otomasyon ve iş akışlarına entegrasyon için kullanışlıdır.
• Google Notebook'larda Aç: Not defterini Google'ın barındırılan not defteri ortamında açın.
• Colab'de Aç: Daha fazla düzenleme ve yürütme için not defterini Google Colab'de başlatın.
• Yorumları Takip Edin: Güncellemeler almak ve toplulukla etkileşimde bulunmak için yorumlar bölümüne abone olun.
• Kodu İndir: Tüm not defterini çevrimdışı kullanım veya yerel ortamınızda sürüm kontrolü için bir Jupyter (.ipynb) dosyası olarak indirin.
• Koleksiyona Ekle: Kolay erişim ve düzenleme için not defterini Kaggle hesabınızdaki bir koleksiyona kaydedin.
• Yer İşareti (Bookmark): Gelecekte hızlı erişim için not defterine yer işareti ekleyin.
• Not Defterini Gömme: Not defterini bloglara, web sitelerine veya belgelere dahil etmek için bir gömme bağlantısı alın.

Kaggle ile Çalışırken Sık Karşılaşılan Sorunlar

Kaggle ile çalışırken bazı yaygın sorunlarla karşılaşabilirsiniz. İşte platformda gezinmenize yardımcı olacak önemli noktalar:

• GPU'lara Erişim: Kaggle not defterlerinizde, haftada 30 saate kadar kullanıma izin verilerek istediğiniz zaman bir GPU etkinleştirebilirsiniz. Kaggle, 16 GB belleğe sahip NVIDIA Tesla P100 GPU'sunu sağlar ve ayrıca bir NVIDIA GPU T4 x2 kullanma seçeneği de sunar. Güçlü donanım, makine öğrenimi görevlerinizi hızlandırarak model eğitimi ve çıkarımını çok daha hızlı hale getirir.
• Kaggle Çekirdekleri: Kaggle Çekirdekleri, GPU'ları entegre edebilen ve bulut bilgisayarlarda makine öğrenimi işlemleri gerçekleştirmenize olanak tanıyan ücretsiz Jupyter not defteri sunucularıdır. Kendi bilgisayarınızın CPU'suna güvenmek zorunda kalmaz, aşırı yüklenmeyi önler ve yerel kaynaklarınızı boşaltırsınız.
• Kaggle Veri Kümeleri: Kaggle veri kümelerini indirmek ücretsizdir. Ancak, herhangi bir kullanım kısıtlamasını anlamak için her veri kümesinin lisansını kontrol etmek önemlidir. Bazı veri kümelerinde akademik yayınlar veya ticari kullanım konusunda sınırlamalar olabilir. Veri kümelerini doğrudan Kaggle not defterinize veya Kaggle API aracılığıyla başka herhangi bir yere indirebilirsiniz.
• Not Defterlerini Kaydetme ve İşleme: Kaggle'da bir not defterini kaydetmek ve işlemek için "Sürümü Kaydet"i tıklayın. Bu, not defterinizin mevcut durumunu kaydeder. Arka plan çekirdeği çıktı dosyalarını oluşturmayı bitirdikten sonra, ana not defteri sayfasındaki Çıktı sekmesinden bunlara erişebilirsiniz.
• İşbirliği: Kaggle işbirliğini destekler, ancak birden fazla kullanıcı aynı anda bir not defterini düzenleyemez. Kaggle'da işbirliği eşzamansızdır, yani kullanıcılar aynı not defterini farklı zamanlarda paylaşabilir ve üzerinde çalışabilir.
• Önceki Bir Sürüme Geri Dönme: Not defterinizin önceki bir sürümüne geri dönmeniz gerekirse, not defterini açın ve sağ üst köşedeki üç dikey noktayı tıklayarak "Sürümleri Görüntüle"yi seçin. Geri dönmek istediğiniz sürümü bulun, yanındaki "..." menüsünü tıklayın ve "Sürüme Geri Dön"ü seçin. Not defteri geri döndükten sonra, değişiklikleri kaydetmek için "Sürümü Kaydet"i tıklayın.

Kaggle'ın Temel Özellikleri

Ardından, Kaggle'ın veri bilimi ve makine öğrenimi meraklıları için onu mükemmel bir platform yapan özelliklerini anlayalım. İşte bazı önemli noktalar:

• Veri Kümeleri: Kaggle, çeşitli konularda büyük bir veri kümesi koleksiyonuna ev sahipliği yapar. Bu veri kümelerini projelerinizde kolayca arayabilir ve kullanabilirsiniz, bu da YOLO26 modellerinizi eğitmek ve test etmek için özellikle kullanışlıdır.
• Yarışmalar: Heyecan verici yarışmalarıyla bilinen Kaggle, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi meraklılarının gerçek dünya sorunlarını çözmelerine olanak tanır. Yarışmak, becerilerinizi geliştirmenize, yeni teknikler öğrenmenize ve toplulukta tanınmanıza yardımcı olur.
• TPU'lara Ücretsiz Erişim: Kaggle, karmaşık makine öğrenimi modellerini eğitmek için faydalı olan güçlü TPU'lara ücretsiz erişim sağlar. Bu sayede, ek maliyetlere katlanmadan işlemeyi hızlandırabilir ve YOLO26 projelerinizin performansını artırabilirsiniz.
• GitHub ile Entegrasyon: Kaggle, not defterlerini yüklemek ve çalışmalarınızı kaydetmek için GitHub deponuzu kolayca bağlamanıza olanak tanır. Bu entegrasyon, dosyalarınızı yönetmeyi ve bunlara erişmeyi kolaylaştırır.
• Topluluk ve Tartışmalar: Kaggle, veri bilimcileri ve makine öğrenimi uygulayıcılarından oluşan güçlü bir topluluğa sahiptir. Tartışma forumları ve paylaşılan not defterleri, öğrenme ve sorun giderme için harika kaynaklardır. Kolayca yardım bulabilir, bilginizi paylaşabilir ve başkalarıyla işbirliği yapabilirsiniz.

YOLO26 Projeleriniz İçin Neden Kaggle Kullanmalısınız?

Makine öğrenimi modellerini eğitmek ve değerlendirmek için birden çok platform vardır, peki Kaggle'yi öne çıkaran nedir? Makine öğrenimi projeleriniz için Kaggle kullanmanın faydalarına dalalım:

• Herkese Açık Notebook'lar: Kaggle notebook'larınızı herkese açık hale getirebilir, böylece diğer kullanıcıların çalışmanızı görüntülemesine, oylamasına, çatallamasına (fork) ve tartışmasına olanak tanırsınız. Kaggle, işbirliğini, geri bildirimi ve fikir paylaşımını teşvik ederek YOLO26 modellerinizi geliştirmenize yardımcı olur.
• Not Defteri Kayıtlarının Kapsamlı Geçmişi: Kaggle, not defteri kayıtlarınızın ayrıntılı bir geçmişini oluşturur. Bu, zaman içindeki değişiklikleri incelemenizi ve izlemenizi sağlayarak projenizin gelişimini anlamanızı ve gerektiğinde önceki sürümlere geri dönmenizi kolaylaştırır.
• Konsol Erişimi: Kaggle, ortamınız üzerinde daha fazla kontrol sağlayan bir konsol sağlar. Bu özellik, çeşitli görevleri doğrudan komut satırından gerçekleştirmenize olanak tanıyarak iş akışınızı ve üretkenliğinizi artırır.
• Kaynak Kullanılabilirliği: Kaggle'daki her not defteri düzenleme oturumu önemli kaynaklarla sağlanır: CPU ve GPU oturumları için 12 saatlik yürütme süresi, TPU oturumları için 9 saatlik yürütme süresi ve 20 gigabayt otomatik kaydedilen disk alanı.
• Not Defteri Zamanlaması: Kaggle, not defterlerinizi belirli zamanlarda çalışacak şekilde planlamanıza olanak tanır. Modelinizi düzenli aralıklarla eğitmek gibi tekrarlayan görevleri manuel müdahale olmadan otomatikleştirebilirsiniz.

Kaggle Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Kaggle hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, size yol gösterecek bazı faydalı kaynaklar şunlardır:

• Kaggle Öğren: Kaggle Öğren'de çeşitli ücretsiz, etkileşimli eğitimleri keşfedin. Bu kurslar temel veri bilimi konularını kapsar ve yeni becerilerde uzmanlaşmanıza yardımcı olacak uygulamalı deneyimler sunar.
• Kaggle'a Başlarken: Bu kapsamlı kılavuz, yarışmalara katılmaktan ilk not defterinizi oluşturmaya kadar Kaggle'ı kullanmanın temellerinde size yol gösterir. Yeni başlayanlar için harika bir başlangıç noktasıdır.
• Kaggle Medium Sayfası: Kaggle'ın Medium sayfasındaki eğitimleri, güncellemeleri ve topluluk katkılarını keşfedin. En son trendlerden haberdar olmak ve veri bilimine dair daha derin bilgiler edinmek için mükemmel bir kaynaktır.
• Kaggle Entegrasyonunu Kullanarak Ultralytics YOLO Modellerini Eğitin: Bu blog gönderisi, Kaggle'ı özellikle Ultralytics YOLO modelleri için nasıl kullanacağınıza dair ek bilgiler sağlar.

Özet

Kaggle'ın güçlü GPU'lara ücretsiz erişim sağlayarak YOLO26 projelerinizi nasıl hızlandırabildiğini, model eğitimini ve değerlendirmesini nasıl verimli hale getirdiğini gördük. Kaggle'ın platformu, hızlı kurulum için önceden yüklenmiş kütüphanelerle kullanıcı dostudur. Ultralytics YOLO26 ve Kaggle arasındaki entegrasyon, pahalı donanıma ihtiyaç duymadan son teknoloji bilgisayar görüşü modelleri geliştirmek, eğitmek ve dağıtmak için sorunsuz bir ortam yaratır.

Daha fazla ayrıntı için Kaggle'ın belgelerini ziyaret edin.

Daha fazla YOLO26 entegrasyonuyla ilgileniyor musunuz? Makine öğrenimi projeleriniz için ek araçları ve yetenekleri keşfetmek üzere Ultralytics entegrasyon kılavuzuna göz atın.

SSS

Ultralytics YOLO26'yı Kaggle'a Nasıl Kurarım?

Ultralytics YOLO26'yı Kaggle'a kurmak için:

1. İnterneti Etkinleştirin: Ayarlar paneline gidin ve İnternet düğmesini AÇIN.
2. Paketi Kurun: Çalıştır !pip install ultralytics bir not defteri hücresinde
3. Kurulumu Doğrulayın: Çalıştır import ultralytics; ultralytics.checks() onaylamak için

Bağımlılık çakışmalarıyla karşılaşırsanız şunu deneyin !pip install --upgrade --force-reinstall ultralytics veya kurulumdan sonra çekirdeği yeniden başlatın. Ayrıntılı sorun giderme için şuraya bakın: Kurulum bölümü yukarıdaki.

Kaggle'da bir YOLO26 modeli nasıl eğitirim?

Kaggle'da bir YOLO26 modeli eğitmek oldukça basittir. İlk olarak, Kaggle YOLO26 Notebook'una erişin. Kaggle hesabınıza giriş yapın, notebook'u kopyalayıp düzenleyin ve hızlandırıcı ayarları altında bir GPU seçin. Eğitime başlamak için notebook hücrelerini çalıştırın. Daha ayrıntılı adımlar için YOLO26 Model Eğitim kılavuzumuza bakın.

YOLO26 model eğitimi için Kaggle kullanmanın faydaları nelerdir?

Kaggle, YOLO26 modellerini eğitmek için çeşitli avantajlar sunar:

• Ücretsiz GPU Erişimi: Haftada 30 saate kadar NVIDIA Tesla P100 veya T4 x2 gibi güçlü GPU'lardan yararlanın.
• Önceden Yüklenmiş Kitaplıklar: TensorFlow ve PyTorch gibi kitaplıklar önceden yüklenmiştir ve kurulumu kolaylaştırır.
• Topluluk İşbirliği: Geniş bir veri bilimcisi ve makine öğrenimi meraklısı topluluğuyla etkileşim kurun.
• Sürüm Kontrolü: Not defterlerinizin farklı sürümlerini kolayca yönetin ve gerekirse önceki sürümlere geri dönün.

Daha fazla ayrıntı için Ultralytics entegrasyon kılavuzumuzu ziyaret edin.

YOLO26 için Kaggle kullanırken ne gibi yaygın sorunlarla karşılaşabilirim ve bunları nasıl çözebilirim?

Sık karşılaşılan sorunlar şunlardır:

• GPU'lara Erişim: Not defteri ayarlarınızda bir GPU etkinleştirdiğinizden emin olun. Kaggle, haftada 30 saate kadar GPU kullanımına izin verir.
• İnternet Etkin Değil: Paketleri kurmadan önce Ayarlar panelinde interneti etkinleştirdiğinizden emin olun.
• Bağımlılık Çakışmaları: Kullanın !pip install --upgrade --force-reinstall ultralytics veya bağımlılıklar olmadan şunu kullanarak kurun !pip install --no-deps ultralytics.
• Veri Kümesi Lisansları: Kullanım kısıtlamalarını anlamak için her veri kümesinin lisansını kontrol edin.
• Not Defterlerini Kaydetme ve İşleme: Not defterinizin durumunu kaydetmek ve Çıktı sekmesinden çıktı dosyalarına erişmek için "Sürümü Kaydet"i tıklayın.
• İşbirliği: Kaggle, eşzamansız işbirliğini destekler; birden fazla kullanıcı aynı anda bir not defterini düzenleyemez.

Daha fazla sorun giderme ipucu için Kurulum bölümüne ve Yaygın Sorunlar kılavuzumuza bakın.

YOLO26 modellerini eğitmek için neden Google Colab gibi diğer platformlar yerine Kaggle'ı seçmeliyim?

Kaggle, onu mükemmel bir seçim yapan benzersiz özellikler sunar:

• Herkese Açık Not Defterleri: Geri bildirim ve işbirliği için çalışmalarınızı toplulukla paylaşın.
• TPU'lara Ücretsiz Erişim: Ekstra maliyet olmadan güçlü TPU'larla eğitimi hızlandırın.
• Kapsamlı Geçmiş: Not defteri kayıtlarının ayrıntılı geçmişiyle zaman içindeki değişiklikleri izleyin.
• Kaynak Kullanılabilirliği: CPU ve GPU oturumları için 12 saatlik yürütme süresi dahil olmak üzere her not defteri oturumu için önemli kaynaklar sağlanır.

Google Colab ile bir karşılaştırma için Google Colab kılavuzumuza bakın.

Kaggle not defterimin önceki bir sürümüne nasıl geri dönebilirim?

Önceki bir sürüme geri dönmek için:

1. Not defterini açın ve sağ üst köşedeki üç dikey noktaya tıklayın.
2. "Sürümleri Görüntüle"yi seçin.
3. Geri dönmek istediğiniz sürümü bulun, yanındaki "..." menüsüne tıklayın ve "Sürüme Geri Dön" seçeneğini seçin.
4. Değişiklikleri kaydetmek için "Sürümü Kaydet"e tıklayın.

📅 1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 5 gün önce güncellendi

Yorumlar