Daha önce de belirtildiği gibi, yapay zeka dünyası sürekli gelişmektedir ve çeşitli bağlamlarda kullanım potansiyeli giderek daha da açık hale gelmektedir. Bu alandaki araştırmanın en heyecan verici alanlarından biri çoklu-modal ve çok-dilli makine öğrenmesidir, çeşitli veri türlerini bir araya getirerek yeni modeller ve uygulamalar oluşturur. Bu araştırmanın önemli bir parçası, bu modellerin doğru ve kapsamlı bir şekilde eğitilmesine ve değerlendirilmesine olanak sağlayan veri kümelerinin geliştirilmesidir. WIT by Google AI, Wikipedia'nın gücünü Google AI'nın geniş bilgisiyle birleştiren çoklu-modal ve çok-dilli makine öğrenmesi için devrim niteliğinde bir veri kümesidir. Bu veri kümesi, özel bir algoritma kullanılarak birbirine bağlanan milyonlarca resim ve metin sayfasından oluşur. Bu veri kümesi sayesinde araştırmacılar, görüntülerin ve metnin içeriğini doğru bir şekilde tahmin edebilen güçlü modeller oluşturabilir ve görüntü açıklama ve dil çevirisi gibi birçok uygulamada kullanabilir. Google AI tarafından sağlanan WIT ile sınırsız olanaklar sunulmaktadır ve bu veri kümesi, makine öğrenmesinin birçok alanda nasıl kullanıldığını devrim niteliğinde değiştirebilecek potansiyele sahiptir.

WIT By Google AI'deki En Sık Sorulan Sorular

1. WIT by Google AI Nedir?

WIT by Google AI, çoklu dil ve çoklu modaliteye sahip makine öğrenimi için Wikipedia tabanlı bir görüntü metin veri setidir.

2. WIT by Google AI nasıl çalışır?

WIT by Google AI, web'den gelen resimleri Wikipedia'dan gelen metinlerle birleştirerek makine öğrenme modelleri için bir veri seti oluşturur.

3. WIT by Google AI verilerini nereden alır?

WIT by Google AI, verilerini Wikipedia ve web görüntülerinden alır.

4. WIT by Google AI ile hangi tür makine öğrenimi modelleri kullanılabilir?

WIT by Google AI, çoklu dil ve multimodal makine öğrenimi modelleri için uygun bir platformdur.

5. WIT by Google AI altındaki kaynak koduna erişim sağlar mı?

Hayır, WIT by Google AI altındaki kaynak koduna erişim sağlamaz.

6. WIT by Google AI açık kaynak mı?

Hayır, WIT by Google AI açık kaynak değil.

7. WIT by Google AI hangi dilleri destekliyor?

WIT by Google AI, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, Çince, Japonca ve Arapça dahil olmak üzere çeşitli dilleri desteklemektedir.

8. WIT by Google AI ücretsiz mi kullanılabilir?

Evet, WIT by Google AI ücretsiz olarak kullanılabilir.

9. WIT by Google AI'da hangi tür resimler bulunuyor?

WIT by Google AI, web resimleri, Wikipedia resimleri ve stok fotoğraflar da dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan resimler içermektedir.

10. WIT by Google AI'ı nasıl kullanmaya başlayabilirim?

WIT by Google AI'ı kullanmaya başlamak için, Google AI web sitesinden veri setini indirebilir ve veri seti hakkında daha fazla bilgi edinmek için rehberleri ve belgeleri inceleyebilirsiniz.

11. WIT By Google AI'ya alternatifler var mı?

Rakip	WIT by Google AI'dan Farkı
ImageNet	ImageNet, 14 milyondan fazla görüntü ve 21.000'den fazla nesne kategorisi içeren daha kapsamlı bir veri kümesidir. WIT by Google AI yalnızca 300.000 görüntü ve 5.000 nesne kategorisine sahiptir.
Visual Genome	Visual Genome, 50 binden fazla görüntüyü ve 3 milyondan fazla nesne, özellik ve ilişkileri kapsayan büyük ölçekli bir veri kümesidir. WIT by Google AI yalnızca 300.000 görüntü ve 5.000 nesne içermektedir.
Open Images	Open Images, etiketler, sınırlayıcı kutular, bölümlendirme maskeleri ve görsel ilişkilerle 9 milyon görüntülü bir veri kümesidir. WIT by Google AI yalnızca 300.000 görüntü ve 5.000 nesne içermektedir.
Coco	Coco, 330 binden fazla görüntü ve 80 nesne sınıfı içeren bir görüntü veri kümesidir ve bölümlendirme maskeleri, anahtar noktalar ve başlıklar için açıklamalar içerir. WIT by Google AI yalnızca 300.000 görüntü ve 5.000 nesne içermektedir.

WIT By Google AI'nın Artıları ve Eksileri

Artılar

• Çeşitli veri ve diller: Google AI'nın WIT'i çok çeşitli veri ve çok dilli desteği sağlar, bu da çoklu modal makine öğrenme uygulamaları için ideal bir veri kümesi yapar.
• Yüksek kaliteli görüntüler: Veri kümesindeki görüntüler yüksek kaliteli olup çeşitli uygulamalarda kullanıma uygundur.
• Kapsamlı kapsam: Veri kümesi, kullanıcılara makine öğrenme görevleri için değerli bir veri kaynağı sunan Wikipedia'dan kapsamlı bir konu yelpazesini kapsar.
• Kapsamlı etiketleme: Veri kümesi her bir görüntü için kapsamlı bir etiketleme sağlar, bu da kullanıcıların görüntünün içeriğini hızlı ve doğru bir şekilde belirlemesini kolaylaştırır.
• Erişilebilirlik: Veri kümesi ücretsiz olarak sunulduğu için her seviyeden araştırmacıya erişilebilir.

Dezavantajlar

• Sadece belirli diller için sınırlı kapsama ve veri setleri
• Resimlerden metni tanıma konusunda düşük doğruluk
• Farklı yazı sistemine sahip diller arasında zayıf performans
• Belirli diller için güvenilmez OCR tanıma
• Resimleri ilgili metin açıklamalarına bağlama zorluğu

Google AI tarafından WIT Hakkında Bilmediğiniz Şeyler

WIT by Google AI, özellikle makine öğrenme uygulamaları için tasarlanmış bir görüntü-metin veri setidir. Wikipedia makalelerine dayanmaktadır ve eşleşen başlıklarla birlikte görüntüleri içermektedir. Bu veri seti, çoklu modlu, çok dilli makine öğrenme modelleri oluşturmak isteyen geliştiriciler ve araştırmacılar için idealdir.

WIT by Google AI, İngilizce, Fransızca, Almanca, İspanyolca, Çince, Japonca ve Korece gibi birden fazla dilde 300.000'den fazla görüntü ve buna karşılık gelen başlıklar içermektedir. Veri seti eğitim ve değerlendirme olmak üzere iki sete ayrılmıştır. Eğitim seti modellerin eğitimi için kullanılırken, değerlendirme seti eğitilmiş modellerin performansını değerlendirmek için kullanılır.

Veri seti ayrıca gelişmiş makine öğrenme modellerinin geliştirilmesini kolaylaştırmak için görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi çeşitli özellikler sunmaktadır. Ayrıca, WIT by Google AI, veri artırma ve değerlendirme için araçlar sunar. Bu araçlar, kullanıcıların yeni başlıklar oluşturmasına ve modellerinin performansını değerlendirmelerine yardımcı olur.

Son olarak, WIT by Google AI veri seti, geliştiricilerin modellerini ticari kullanım için özelleştirmelerine olanak sağlayan esnek lisans seçenekleri sunmaktadır. Bu, yenilikçi ve güçlü makine öğrenme modelleri oluşturmak isteyen geliştiriciler ve araştırmacılar için ideal bir seçimdir.