DagsHubアクティブラーニングパイプラインの概要
Yono Mittlefehldt氏とともに、YOLO VISION 2023でDagsHub Active Learning Pipelinesをご紹介します。アクティブラーニングから画像セグメンテーションまで、AIの変革力を探ります。
YOLO VISION 2023（YV23）から、もう一人の登壇者とともに最先端の人工知能（AI）手法の世界に踏み込みます！マドリードのGoogle for Startupキャンパスで開催された、Ultralyticsが主催するこのイベントでは、DagsHubの元Machine Learning AdvocateであるYono Mittlefehldtが登壇し、アクティブラーニングパイプラインの魅力を解き明かしました。
はじめに：概要#
まずは、アクティブラーニングパイプラインについて紹介し、背景を説明します。この講演では、アクティブラーニングと従来の教師あり学習手法の違いについて取り上げました。
データ準備#
最初の段階では、アクティブラーニングパイプラインの基盤を整えます。依存関係をインポートし、データソースを設定して、初期アノテーションでメタデータを充実させます。AIを活用した探究の基盤を準備する作業です。
モデルのトレーニング#
データの準備が整ったら、モデルのトレーニングに取り組みます。Ultralytics YOLOv8のデータセットとYAMLファイルを使用し、Yonoはトレーニング中にパラメーターとメトリクスを記録するコールバックを追加しました。これは、AIモデルを成功に向けて整えるための重要なステップです。
アクティブラーニングサイクル#
次のステップはアクティブラーニングサイクルです。これは、事前トレーニング済みモデルの読み込み、未ラベルデータのスコアリング、アノテーション対象サンプルの選択を行う動的なプロセスです。予測結果によってデータソースを反復的に充実させることで、隠れた洞察を明らかにし、モデルをさらに高いレベルへ引き上げます。
画像セグメンテーションのためのアクティブラーニング#
画像セグメンテーションを中心に、アクティブラーニングがもたらす変革の可能性を探ります。アノテーションのために予測結果をLabel Studioへ送信することで、複数のサイクルを通じてモデルを改善できる可能性を理解します。各反復によってAIの完成度に近づいていく、発見の旅です。
Label Studioの使用#
AIのさらなる向上を目指す中で、Label Studioは重要なツールとして活躍します。アノテーション済みデータを保存するプロジェクトを作成し、Label Studioサーバーを活用してtasks APIにシームレスに接続します。タスクをプロジェクト名に対応付けることで、ワークフローを効率化し、より円滑なコラボレーションへの道を切り開きます。
まとめ#
講演の終わりには、Yonoが聴衆から寄せられた重要な質問に答えました。特定のタスクに合わせたパイプラインの最適化から、再現性とドキュメントの重要性まで、この取り組みのあらゆる側面がベストプラクティスと業界標準に基づくようにしました。
全体として、YV23でのアクティブラーニングをめぐるこの旅は、非常に刺激的なものとなりました。新たに得た知識と洞察を手に、アクティブラーニングの力とコミュニティの支援・参加を糧に、新たなAIへの挑戦に踏み出す準備が整いました。
AIイノベーションの限界を押し広げ、機械学習の世界で可能なことを再定義し続ける私たちとともに取り組みましょう。講演の全編をご覧ください：講演の全編を見る！
