DagsHubアクティブラーニングパイプラインの紹介

YOLO VISION 2023 (YV23) の講演者による、最先端の人工知能 (AI) 手法をご紹介します。マドリードの Google for Startup キャンパスで開催されたこのUltralytics主催のイベントで、元DagsHubの Machine Learning Advocate であるYono Mittlefehldt氏が登壇し、アクティブラーニングパイプラインの驚異を解き明かしました。 

はじめに、概要

まず、アクティブラーニングパイプラインの概要から始めましょう。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説明しました。

データ準備

最初のステップとして、アクティブラーニングパイプラインの基礎を築きます。依存関係をインポートし、データソースを設定し、初期アノテーションでメタデータを充実させるためのミッションを開始します。これはすべて、AIを活用した探索のための基盤を準備することです。

モデルトレーニング

データの準備が整ったので、モデルトレーニングのエキサイティングな領域に飛び込みます。Ultralytics YOLOv8のデータセットとYAMLファイルを使用して、Yonoはトレーニング中にパラメータとメトリックを記録するためのコールバックを追加しました。これは、AIモデルが成功に向けて準備されていることを保証す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、事前学習済みモデルのロード、ラベル付けされていないデータのスコアリング、およびアノテーション用のサンプルの選択を含む動的なプロセスです。予測によるデータソースの反復的な強化を通じて、隠れた洞察を発見し、モデルを新たな高みへと押し上げます。

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は、アクティブラーニングの変革力に焦点を当てます。アノテーションのために予測をLabel Studioに送信することで、複数サイクルを通じたモデル改善の可能性を理解します。これは発見の旅であり、各イテレーションごとにAIの完成に近づきます。

Label Studioの使用

AIの卓越性を追求する中で、Label Studioは私たちの武器庫において重要なツールとして登場します。アノテーションされたデータを保存するためのプロジェクトを作成し、Label Studioサーバーを活用してタスクAPIとシームレスに接続します。タスクをプロジェクト名にマッピングすることで、ワークフローを効率化し、よりスムーズなコラボレーションへの道を開きます。

まとめ

講演が終わると、Yonoは聴衆からの熱心な質問に答えました。特定のタスクのための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の強調まで、彼はこの道のり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いていることを保証しました。

全体として、YV23でのアクティブラーニングの旅は、非常に爽快なものでした。新たな知識と洞察を身につけ、アクティブラーニングの力とコミュニティのサポートと参加によって、新たなAIの冒険に乗り出す準備ができています。

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にご参加ください。完全な講演はこちらでご覧ください！