Взгляд на конвейеры активного обучения DagsHub

Окунитесь в сферу передовых методик искусственного интеллекта (ИИ) вместе с еще одним нашим спикером из YOLO VISION 2023 (YV23)! На этом Ultralytics-организованном в кампусе Google для стартапов в Мадриде, Йоно Миттлфехльдт, бывший специалист по машинному обучению в DagsHubвышла на сцену, чтобы раскрыть чудеса конвейеров активного обучения. 

Введение и обзор

Чтобы начать наше путешествие, давайте подготовим почву с введения в конвейеры активного обучения. В этом докладе мы рассмотрели различия между активным обучением и традиционными методами обучения с учителем.

Подготовка данных

Наша первая остановка включает в себя закладку фундамента для нашего конвейера активного обучения. Мы импортируем зависимости, настраиваем источник данных и отправляемся на миссию по обогащению метаданных начальными аннотациями. Все дело в подготовке основы для нашего исследования на основе ИИ.

Обучение моделей

Подготовив данные, мы погружаемся в увлекательную сферу обучения моделей. С Ultralytics YOLOv8 набором данных и YAML-файлом, 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, который включает в себя загрузку предварительно обученных моделей, оценку неразмеченных данных и выбор образцов для аннотации. Благодаря итеративному обогащению источника данных с помощью прогнозов мы раскрываем скрытые инсайты и продвигаем модели на новые высоты.

Активное обучение для сегментации изображений

Сегментация изображений занимает центральное место, когда мы исследуем преобразующую силу активного обучения. Отправляя прогнозы в Label Studio для аннотации, мы понимаем потенциал улучшения модели посредством многократных циклов. Это путь открытий, где каждая итерация приближает нас к совершенству ИИ.

Использование Label Studio

В нашем стремлении к совершенству в области 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. Благодаря сопоставлению задач с названиями проектов, мы оптимизируем наш рабочий процесс и прокладываем путь к более плавному сотрудничеству.

В заключение

В завершение выступления Йоно ответил на животрепещущие вопросы аудитории. От оптимизации конвейеров для конкретных задач до акцента на воспроизводимости и документации, он позаботился о том, чтобы каждый аспект этого пути основывался на передовых методах и отраслевых стандартах.

В целом, это путешествие по активному обучению в YV23 было не чем иным, как волнующим. Вооружившись новыми знаниями и идеями, мы готовы отправиться в новые приключения в области ИИ, подпитываемые мощью активного обучения, а также поддержкой и участием нашего сообщества.

Присоединяйтесь к нам, поскольку мы продолжаем расширять границы инноваций в области AI и переосмысливать возможности в мире машинного обучения. Посмотрите полную версию доклада здесь!