Uma análise detalhada dos pipelines de aprendizagem ativa do DagsHub

Entre no reino das metodologias de Inteligência Artificial (IA) de ponta com mais um de nossos palestrantes do YOLO VISION 2023 (YV23)! Neste evento com tecnologia Ultralytics, realizado no campus do Google for Startup em Madrid, Yono Mittlefehldt, ex-defensor de Machine Learning na DagsHub, subiu ao palco para desvendar as maravilhas dos pipelines de aprendizado ativo. 

Introdução e visão geral

Para dar início à nossa jornada, vamos preparar o terreno com uma introdução aos pipelines de aprendizado ativo. Nesta palestra, analisamos as diferenças entre o aprendizado ativo e os métodos tradicionais de aprendizado supervisionado.

Preparação de dados

Nossa primeira parada envolve lançar as bases para nosso pipeline de aprendizado ativo. Importamos dependências, configuramos a fonte de dados e embarcamos em uma missão para enriquecer os metadados com anotações iniciais. É tudo sobre preparar a base para nossa exploração alimentada por IA.

Treinamento de modelos

Com os dados preparados e prontos, mergulhamos no excitante reino do treinamento de modelos. Com o arquivo de conjunto de dados e YAML do Ultralytics YOLOv8, Yono adicionou callbacks para registrar parâmetros e métricas durante o treinamento. Este é um passo crucial para garantir que os modelos de IA estejam preparados para o sucesso.

Ciclo de aprendizado ativo

A próxima etapa é o ciclo de aprendizado ativo – um processo dinâmico que envolve o carregamento de modelos pré-treinados, a pontuação de dados não rotulados e a seleção de amostras para anotação. Por meio do enriquecimento iterativo da fonte de dados com previsões, descobrimos insights ocultos e impulsionamos os modelos a novos patamares.

Aprendizado ativo para segmentação de imagem

A segmentação de imagem assume o centro do palco enquanto exploramos o poder transformador do aprendizado ativo. Ao enviar previsões para o Label Studio para anotação, entendemos o potencial de melhoria do modelo por meio de múltiplos ciclos. É uma jornada de descoberta, onde cada iteração nos aproxima da perfeição da IA.

Usando o Label Studio

Em nossa busca pela excelência em IA, o Label Studio surge como uma ferramenta importante em nosso arsenal. Criamos projetos para armazenar dados anotados, aproveitando os servidores Label Studio para conectar-se perfeitamente com a API de tarefas. Com as tarefas mapeadas para os nomes dos projetos, simplificamos nosso fluxo de trabalho e abrimos caminho para uma colaboração mais tranquila.

Concluindo

Quando a palestra terminou, Yono respondeu a perguntas candentes de nossa audiência. Desde a otimização de pipelines para tarefas específicas até a ênfase na reprodutibilidade e documentação, ele garantiu que cada aspecto desta jornada esteja fundamentado nas melhores práticas e padrões da indústria.

No geral, esta jornada através da aprendizagem ativa na YV23 foi nada menos que estimulante. Munidos de novos conhecimentos e insights, estamos prontos para embarcar em novas aventuras de IA, impulsionados pelo poder da aprendizagem ativa, bem como pelo apoio e envolvimento da nossa comunidade.

Junte-se a nós enquanto continuamos a expandir os limites da inovação em IA e redefinir o que é possível no mundo do aprendizado de máquina. Assista à palestra completa aqui!