Взгляд на конвейеры активного обучения DagsHub

Окунитесь в царство передовых методологий искусственного интеллекта (ИИ) вместе с еще одним нашим докладчиком с YOLO VISION 2023 (YV23)! На этом мероприятии, организованном Ultralytics в кампусе Google for Startup в Мадриде, Йоно Миттлфехльдт, бывший специалист по машинному обучению в DagsHub, вышел на сцену, чтобы раскрыть чудеса конвейеров активного обучения. 

Введение и обзор

Чтобы начать наше путешествие, давайте познакомимся с конвейерами активного обучения. В этом докладе мы рассмотрели различия между активным обучением и традиционными методами контролируемого обучения.

Подготовка данных

Первым делом мы закладываем основу для нашего конвейера активного обучения. Мы импортируем зависимости, настраиваем источник данных и приступаем к обогащению метаданных начальными аннотациями. Речь идет о подготовке фундамента для нашего исследования с помощью ИИ.

Обучение моделей

Подготовив данные, мы погрузились в увлекательную сферу обучения модели. Используя набор данных Ultralytics YOLOv8 и YAML-файл, Yono добавил обратные вызовы для регистрации параметров и метрик во время обучения. Это важнейший шаг в обеспечении успешной работы моделей ИИ.

Цикл активного обучения

Следующий шаг - цикл активного обучения - динамический процесс, включающий загрузку предварительно обученных моделей, оценку немаркированных данных и отбор образцов для аннотации. Благодаря итеративному обогащению источника данных предсказаниями мы обнаруживаем скрытые идеи и продвигаем модели к новым высотам.

Активное обучение для сегментации изображений

Сегментация изображений занимает центральное место в нашем исследовании преобразующей силы активного обучения. Отправляя прогнозы в Label Studio для аннотирования, мы понимаем потенциал улучшения модели в ходе нескольких циклов. Это путешествие открытий, где каждая итерация приближает нас к совершенству ИИ.

Использование студии этикеток

В нашем стремлении к совершенству ИИ Label Studio становится важным инструментом в нашем арсенале. Мы создаем проекты для хранения аннотированных данных, используя серверы Label Studio для беспрепятственного подключения к API задач. Сопоставив задачи с названиями проектов, мы оптимизируем наш рабочий процесс и прокладываем путь к более гладкому сотрудничеству.

Подведение итогов

В завершение выступления Йоно ответил на животрепещущие вопросы нашей аудитории. От оптимизации конвейеров для конкретных задач до акцента на воспроизводимость и документирование - он убедился, что каждый аспект этого пути основан на лучших практиках и отраслевых стандартах.

В целом, это путешествие через активное обучение в YV23 было не что иное, как захватывающее. Вооружившись новыми знаниями и идеями, мы готовы отправиться в новые приключения в области ИИ, опираясь на силу активного обучения, а также на поддержку и участие нашего сообщества.

Присоединяйтесь к нам, поскольку мы продолжаем расширять границы инноваций в области ИИ и заново определять возможности мира машинного обучения. Смотрите полный текст выступления здесь!