Uno sguardo alle pipeline di apprendimento attivo di DagsHub

Entrate nel regno delle metodologie di Intelligenza Artificiale (AI) all'avanguardia con un altro dei nostri relatori di YOLO VISION 2023 (YV23)! In occasione di questo evento alimentato da Ultralytics, ospitato presso il campus di Google for Startup a Madrid, Yono Mittlefehldt, ex consulente per l'apprendimento automatico di DagsHub, è salito sul palco per svelare le meraviglie delle pipeline di apprendimento attivo. 

Introduzione e panoramica

Per iniziare il nostro viaggio, prepariamo la scena con un'introduzione alle pipeline di apprendimento attivo. In questo intervento abbiamo analizzato le differenze tra l'apprendimento attivo e i metodi tradizionali di apprendimento supervisionato.

Preparazione dei dati

La prima tappa consiste nel gettare le basi per la nostra pipeline di apprendimento attivo. Importiamo le dipendenze, impostiamo l'origine dei dati e intraprendiamo una missione per arricchire i metadati con le annotazioni iniziali. Si tratta di preparare le basi per la nostra esplorazione basata sull'intelligenza artificiale.

Formazione del modello

Con i dati preparati e pronti, ci immergiamo nell'emozionante regno dell'addestramento del modello. Con il dataset Ultralytics YOLOv8 e il file YAML, Yono ha aggiunto callback per registrare parametri e metriche durante l'addestramento. Questo è un passo fondamentale per garantire che i modelli AI siano pronti per il successo.

Ciclo di apprendimento attivo

Il passo successivo è il ciclo di apprendimento attivo, un processo dinamico che prevede il caricamento di modelli pre-addestrati, l'analisi di dati non etichettati e la selezione di campioni per l'annotazione. Grazie all'arricchimento iterativo della fonte di dati con le previsioni, scopriamo intuizioni nascoste e spingiamo i modelli verso nuovi traguardi.

Apprendimento attivo per la segmentazione delle immagini

La segmentazione delle immagini è al centro dell'attenzione mentre esploriamo il potere di trasformazione dell'apprendimento attivo. Inviando le previsioni a Label Studio per l'annotazione, comprendiamo il potenziale di miglioramento del modello attraverso più cicli. È un viaggio di scoperta, in cui ogni iterazione ci avvicina alla perfezione dell'intelligenza artificiale.

Utilizzo di label studio

Nella nostra ricerca dell'eccellenza dell'intelligenza artificiale, Label Studio emerge come uno strumento importante nel nostro arsenale. Creiamo progetti per memorizzare i dati annotati, sfruttando i server di Label Studio per connetterci all'API dei task senza soluzione di continuità. Con le attività mappate sui nomi dei progetti, snelliamo il nostro flusso di lavoro e apriamo la strada a una collaborazione più fluida.

Conclusione

Al termine dell'intervento, Yono ha risposto alle domande più scottanti del pubblico. Dall'ottimizzazione delle pipeline per compiti specifici all'enfatizzazione della riproducibilità e della documentazione, Yono ha assicurato che ogni aspetto di questo viaggio è basato sulle migliori pratiche e sugli standard del settore.

Nel complesso, questo viaggio attraverso l'apprendimento attivo di YV23 è stato a dir poco esaltante. Armati di nuove conoscenze e intuizioni, siamo pronti a lanciarci in nuove avventure di intelligenza artificiale, alimentate dal potere dell'apprendimento attivo e dal sostegno e coinvolgimento della nostra comunità.

Unitevi a noi mentre continuiamo a spingere i confini dell'innovazione dell'IA e a ridefinire ciò che è possibile fare nel mondo dell'apprendimento automatico. Guardate il discorso completo qui!