Обзор конвейеров активного обучения DagsHub

Погрузись в мир передовых методик искусственного интеллекта (AI) вместе с ещё одним нашим докладчиком с YOLO VISION 2023 (YV23)! На этом мероприятии при поддержке Ultralytics, проходившем в кампусе Google for Startup в Мадриде, Yono Mittlefehldt, бывший Machine Learning Advocate в DagsHub, вышел на сцену, чтобы раскрыть преимущества пайплайнов активного обучения.

Введение и обзор#

Для начала давай заложим основу и познакомимся с пайплайнами активного обучения. В этом докладе мы рассмотрели различия между активным обучением и традиционными методами обучения с учителем.

Подготовка данных#

Сначала мы закладываем основу для нашего пайплайна активного обучения. Мы импортируем зависимости, настраиваем источник данных и начинаем обогащать метаданные исходными аннотациями. Всё это нужно для подготовки фундамента нашего исследования с использованием AI.

Обучение модели#

Когда данные подготовлены, мы погружаемся в увлекательный процесс обучения модели. Используя датасет Ultralytics YOLOv8 и YAML-файл, Yono добавил callback-функции для журналирования параметров и метрик во время обучения. Это важный этап, позволяющий подготовить AI-модели к успешной работе.

Цикл активного обучения#

Следующий этап — цикл активного обучения — динамический процесс, включающий загрузку предварительно обученных моделей, оценку неразмеченных данных и выборку примеров для аннотирования. Итеративно обогащая источник данных предсказаниями, мы выявляем скрытые закономерности и выводим модели на новый уровень.

Активное обучение для сегментации изображений#

Сегментация изображений выходит на первый план, когда мы исследуем преобразующий потенциал активного обучения. Отправляя предсказания в Label Studio для аннотирования, мы понимаем потенциал улучшения модели за счёт нескольких циклов. Это путь открытий, где каждая итерация приближает нас к совершенству AI.

Использование Label Studio#

В стремлении достичь превосходных результатов в AI Label Studio становится важным инструментом в нашем арсенале. Мы создаём проекты для хранения аннотированных данных, используя серверы Label Studio для бесшовного подключения к API задач. Связывая задачи с названиями проектов, мы оптимизируем рабочий процесс и создаём условия для более эффективного сотрудничества.

Подводя итоги#

В завершение доклада Yono ответил на актуальные вопросы нашей аудитории. От оптимизации пайплайнов под конкретные задачи до акцента на воспроизводимости и документации — он позаботился о том, чтобы каждый аспект этого процесса основывался на лучших практиках и отраслевых стандартах.

В целом это путешествие в мир активного обучения на YV23 оказалось невероятно захватывающим. Обладая новыми знаниями и идеями, мы готовы отправиться навстречу новым приключениям в AI, опираясь на возможности активного обучения, а также поддержку и участие нашего сообщества.

Присоединяйся к нам, пока мы продолжаем расширять границы инноваций в AI и переосмысливать возможности машинного обучения. Смотри полный доклад Смотри полный доклад!