Uma olhada nos DagsHub Active Learning Pipelines

Entra no reino das metodologias de Inteligência Artificial (IA) de ponta com mais um dos nossos palestrantes do YOLO VISION 2023 (YV23)! Neste evento promovido pelo Ultralytics, sediado no campus do Google for Startups em Madrid, Yono Mittlefehldt, ex-Machine Learning Advocate na DagsHub, subiu ao palco para desvendar as maravilhas dos pipelines de active learning.

Introdução e visão geral#

Para iniciar a nossa jornada, vamos preparar o terreno com uma introdução aos pipelines de aprendizagem ativa. Nesta palestra, analisámos as diferenças entre a aprendizagem ativa e os métodos tradicionais de aprendizagem supervisionada.

Preparação de dados#

A nossa primeira paragem envolve preparar a base para o nosso pipeline de aprendizagem ativa. Importamos as dependências, configuramos a fonte de dados e embarcamos numa missão para enriquecer os metadados com anotações iniciais. Trata-se de preparar os alicerces para a nossa exploração impulsionada por IA.

Treino de modelos#

Com os dados preparados e prontos, mergulhamos no empolgante reino do treinamento de modelos. Com o dataset e o arquivo YAML do Ultralytics YOLOv8, o Yono adicionou retornos de chamada 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 aprendizagem ativa#

O passo seguinte é o ciclo de aprendizagem ativa – um processo dinâmico que envolve carregar modelos pré-treinados, pontuar dados não rotulados e selecionar amostras para anotação. Através do enriquecimento iterativo da fonte de dados com previsões, descobrimos insights ocultos e impulsionamos os modelos para novos patamares.

Aprendizagem ativa para segmentação de imagem#

Image segmentation assume o papel principal enquanto exploramos o poder transformador do active learning. Ao enviar previsões para o Label Studio para anotação, compreendemos o potencial de melhoria do modelo através de múltiplos ciclos. É uma jornada de descoberta, onde cada iteração nos aproxima da perfeição em IA.

Utilizar o Label Studio#

Na nossa busca pela excelência em IA, o Label Studio surge como uma ferramenta importante no nosso arsenal. Criamos projetos para armazenar dados anotados, aproveitando os servidores do Label Studio para ligar com a REST API de tarefas de forma integrada. Com tarefas mapeadas para nomes de projetos, simplificamos o nosso fluxo de trabalho e preparamos o caminho para uma colaboração mais fluida.

Conclusão#

À medida que a palestra terminava, o Yono respondeu a questões pertinentes da nossa audiência. Desde a otimização de pipelines para tarefas específicas até à ênfase na reprodutibilidade e documentação, ele garantiu que todos os aspetos desta jornada estão baseados nas melhores práticas e padrões da indústria.

Em suma, esta jornada pelo active learning no YV23 tem sido absolutamente eletrizante. Armados com novos conhecimentos e insights, estamos prontos para embarcar em novas aventuras de IA, impulsionados pelo poder do active learning, bem como pelo apoio e envolvimento da nossa community.

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