آموزش پروژه یادگیری ماشین را با استفاده از YOLOv9 کامل کنید

Complete Machine Learning Project Using YOLOv9

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: پروژه کامل یادگیری ماشین را با استفاده از مدل YOLOv9 بیاموزید. فرآیند آموزش مدل در مجموعه داده مشروح خود را درک کنید. بیاموزید که چگونه عملکرد مدل آموزش دیده خود را با استفاده از معیارهایی مانند mAP (میانگین دقت متوسط) ارزیابی کنید. نحوه راه اندازی یک محیط پایتون با کتابخانه های لازم برای یادگیری ماشین را بیاموزید. پیش نیازها: دانش اولیه برنامه نویسی پایتون. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشینی

عنوان دوره: پروژه کامل یادگیری ماشین با استفاده از YOLOv9 و Roboflow

شرح دوره:

به دوره "پروژه کامل یادگیری ماشین با استفاده از YOLOv9 و Roboflow" خوش آمدید! در این دوره عملی و عملی، با استفاده از الگوریتم قدرتمند YOLOv9، همراه با پلتفرم مدیریت داده کارآمد، Roboflow، وارد دنیای یادگیری ماشین و تشخیص اشیا خواهید شد. چه مبتدی در یادگیری ماشینی باشید و چه یک متخصص باتجربه، این دوره شما را در فرآیند ساخت یک مدل تشخیص شی قوی از ابتدا راهنمایی می کند.

آنچه خواهید آموخت:

مقدمه ای بر تشخیص اشیا:
- اصول تشخیص اشیا در یادگیری ماشین را بدانید.
- اهمیت YOLOv9 را به عنوان یک الگوریتم پیشرفته تشخیص اشیا کاوش کنید.
تنظیم محیط یادگیری ماشینی:
- با نحوه راه اندازی یک محیط پایتون با کتابخانه های لازم برای یادگیری ماشین آشنا شوید.
- ابزارهای مورد نیاز برای استفاده از YOLOv9 و Roboflow را نصب و پیکربندی کنید.
جمع آوری داده ها و حاشیه نویسی:
- در فرآیند جمع‌آوری و آماده‌سازی یک مجموعه داده برای تشخیص شیء غوطه‌ور شوید.
- اهمیت حاشیه نویسی دقیق را با استفاده از ابزارهایی مانند Roboflow درک کنید.
مقدمه ای بر YOLOv9:
- درباره معماری و اصول پشت الگوریتم YOLOv9 بیاموزید.
- مزایای YOLOv9 را برای کارهای تشخیص اشیا در زمان واقعی کاوش کنید.
آموزش مدل تشخیص شیء شما:
- اسکریپت ها و پیکربندی های آموزشی را برای YOLOv9 با استفاده از PyTorch پیاده سازی کنید.
- فرآیند آموزش مدل در مجموعه داده مشروح خود را درک کنید.
تنظیم دقیق و بهینه سازی مدل:
- تکنیک‌هایی را برای تنظیم دقیق مدل YOLOv9 برای دقت بهبود یافته کاوش کنید.
- هایپرپارامترهای مدل و استراتژی های آموزشی را برای همگرایی کارآمد بهینه کنید.
ارزیابی و آزمایش مدل:
- با نحوه ارزیابی عملکرد مدل آموزش دیده خود با استفاده از معیارهایی مانند mAP (میانگین دقت متوسط) آشنا شوید.
- مدل را روی داده‌های دیده نشده آزمایش کنید تا قابلیت‌های تعمیم آن را ارزیابی کنید.

چرا ثبت نام کنید:

تجربه یادگیری عملی: در یک پروژه کامل یادگیری ماشینی، از جمع‌آوری داده‌ها تا استقرار مدل، شرکت کنید.
توسعه مهارت های عملی: از الگوریتم های YOLOv9 برای حل چالش های تشخیص اشیاء در دنیای واقعی استفاده کنید.
پیشرفت شغلی: با رویکرد پروژه محور، تجربه ارزشمندی در یادگیری ماشین و بینایی رایانه به دست آورید.

با YOLOv9 و Roboflow وارد این سفر هیجان انگیز به دنیای یادگیری ماشین و تشخیص اشیا شوید. در پایان این دوره، شما مهارت و اعتماد به نفس برای ساخت و استقرار مدل های تشخیص اشیاء خود را برای برنامه های مختلف خواهید داشت. اکنون ثبت نام کنید و پروژه های یادگیری ماشینی خود را به سطح بعدی ببرید!

سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر پروژه کامل یادگیری ماشین با استفاده از YOLOv9 Introduction to Complete Machine Learning Project Using YOLOv9

مقدمه ای برای تکمیل پروژه یادگیری ماشین با استفاده از YOLOv9 Introduction To Complete Machine Learning Project Using YOLOv9
فضای کاری پروژه را در وب سایت ROBOFLOW ایجاد کنید CREATE PROJECT WORKSPACE IN ROBOFLOW WEBSITE
ایجاد مجموعه داده برای پروژه YOLOV9 CREATE DATASET FOR YOLOV9 PROJECT
برای پروژه YOLOV9 مجموعه داده ها را توضیح دهید ANNOTATE DATASET FOR YOLOV9 PROJECT
مجموعه داده قطار با مدل YOLOV9 TRAIN DATASET WITH YOLOV9 MODEL
با استفاده از مدل YOLOV9 آموزش دیده، مجموعه داده را اعتبارسنجی کنید VALIDATE DATASET USING TRAINED YOLOV9 MODEL
گزینه های استقرار در وب سایت ROBOFLOW DEPLOYEMENT OPTIONS IN ROBOFLOW WEBSITE
اجرای پروژه در PYCHARM IDE و نتیجه گیری EXECUTE PROJECT IN PYCHARM IDE AND CONCLUSION