DagsHub 액티브 러닝 파이프라인 살펴보기

Step into the realm of cutting-edge Artificial Intelligence (AI) methodologies with another one of our speakers from YOLO VISION 2023 (YV23)! At this Ultralytics-powered event, hosted at the Google for Startup campus in Madrid, Yono Mittlefehldt, former Machine Learning Advocate at DagsHub, took the stage to unravel the wonders of active learning pipelines.

Link to this section소개 및 개요#

여정을 시작하기 위해 먼저 액티브 러닝 파이프라인에 대한 소개로 기반을 다져보겠습니다. 이 강연에서는 액티브 러닝과 기존 지도 학습 방법 간의 차이점을 살펴보았습니다.

Link to this section데이터 준비#

첫 번째 단계는 액티브 러닝 파이프라인을 위한 토대를 마련하는 것입니다. 의존성을 가져오고, 데이터 소스를 설정하며, 초기 어노테이션으로 메타데이터를 풍부하게 하는 작업을 시작합니다. 이는 AI 기반 탐색을 위한 기반을 준비하는 과정입니다.

Link to this section모델 학습#

데이터 준비가 완료되면 흥미로운 모델 학습 단계로 넘어갑니다. Ultralytics YOLOv8 데이터셋과 YAML 파일을 사용하여, Yono는 학습 중에 파라미터와 메트릭을 로깅하기 위한 콜백을 추가했습니다. 이는 AI 모델의 성공을 보장하기 위한 중요한 단계입니다.

Link to this section액티브 러닝 사이클#

다음 단계는 액티브 러닝 사이클입니다. 이는 사전 학습된 모델을 로드하고, 레이블이 지정되지 않은 데이터를 채점하며, 어노테이션을 위한 샘플을 선택하는 동적인 프로세스입니다. 예측 결과를 통해 데이터 소스를 반복적으로 보강함으로써 숨겨진 인사이트를 발견하고 모델의 성능을 새로운 차원으로 끌어올립니다.

Link to this section이미지 세그멘테이션을 위한 액티브 러닝#

이미지 세그멘테이션은 액티브 러닝의 혁신적인 힘을 탐구하는 중심 과제입니다. 예측 결과를 Label Studio로 전송하여 어노테이션을 수행함으로써, 여러 주기를 거쳐 모델이 어떻게 향상될 수 있는지 이해합니다. 이는 반복할 때마다 AI 완성도에 한 걸음 더 다가가는 발견의 여정입니다.

Link to this sectionLabel Studio 사용하기#

AI 완성도를 추구하는 과정에서 Label Studio는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 어노테이션된 데이터를 저장할 프로젝트를 생성하고, Label Studio 서버를 활용하여 API 작업과 원활하게 연결합니다. 작업을 프로젝트 이름에 매핑함으로써 워크플로우를 간소화하고 더 원활한 협업을 위한 기반을 마련합니다.

Link to this section마무리하며#

강연이 마무리될 때 Yono는 청중들의 열띤 질문에 답변했습니다. 특정 작업을 위한 파이프라인 최적화부터 재현성 및 문서화의 중요성에 이르기까지, 그는 이 여정의 모든 측면이 모범 사례와 업계 표준에 기반을 두도록 했습니다.

전반적으로 YV23에서 액티브 러닝을 경험한 이 여정은 매우 흥미로웠습니다. 새롭게 습득한 지식과 인사이트를 바탕으로, 액티브 러닝의 힘과 우리 커뮤니티의 지원 및 참여를 동력 삼아 새로운 AI 모험을 시작할 준비가 되었습니다.

저희와 함께 AI 혁신의 한계를 지속적으로 넓히고 머신러닝 분야에서 가능한 일의 정의를 다시 써 내려가 보십시오. 전체 강연 Watch the full talk을 시청하십시오!