DagsHub aktif öğrenme iş akışlarına bir bakış

YOLO VISION 2023 (YV23) etkinliğindeki diğer konuşmacımızla son teknoloji Yapay Zeka (AI) metodolojileri dünyasına adım at! Ultralytics destekli ve Madrid'deki Google for Startup kampüsünde düzenlenen bu etkinlikte, DagsHub eski Makine Öğrenimi Savunucusu Yono Mittlefehldt, aktif öğrenme boru hatlarının harikalarını gözler önüne sermek için sahne aldı.

Giriş ve genel bakış#

Yolculuğumuza başlamak için aktif öğrenme işlem hatlarına bir giriş yaparak ortamı hazırlayalım. Bu konuşmada, aktif öğrenme ile geleneksel denetimli öğrenme yöntemleri arasındaki farkları inceledik.

Veri hazırlığı#

İlk durağımız, aktif öğrenme işlem hattımız için temel oluşturmayı içeriyor. Bağımlılıkları içe aktarıyoruz, veri kaynağını ayarlıyoruz ve meta verileri ilk ek açıklamalarla zenginleştirmek için bir göreve atılıyoruz. Her şey, AI destekli keşfimiz için temeli hazırlamakla ilgili.

Model eğitimi#

Veriler hazırlandığına göre, model eğitimin heyecan verici dünyasına dalıyoruz. Ultralytics YOLOv8 veri kümesi ve YAML dosyası ile Yono, eğitim sırasında parametreleri ve metrikleri kaydetmek için geri çağrılar (callback) ekledi. Bu, AI modellerinin başarı için hazır olmasını sağlamada çok önemli bir adımdır.

Aktif öğrenme döngüsü#

Bir sonraki adım aktif öğrenme döngüsüdür; bu, önceden eğitilmiş modellerin yüklenmesini, etiketlenmemiş verilerin puanlanmasını ve ek açıklama için örneklerin seçilmesini içeren dinamik bir süreçtir. Veri kaynağını tahminlerle yinelemeli olarak zenginleştirerek, gizli içgörüleri ortaya çıkarıyor ve modelleri yeni zirvelere taşıyoruz.

Görüntü segmentasyonu için aktif öğrenme#

Aktif öğrenmenin dönüştürücü gücünü keşfederken Image segmentation merkeze yerleşiyor. Tahminleri açıklama için Label Studio'ya göndererek, birden fazla döngü aracılığıyla model iyileştirme potansiyelini anlıyoruz. Bu, her yinelemenin bizi AI mükemmelliğine daha da yaklaştırdığı bir keşif yolculuğudur.

Label Studio kullanımı#

AI mükemmelliği arayışımızda Label Studio, cephaneliğimizde önemli bir araç olarak ortaya çıkıyor. Etiketli verileri depolamak için projeler oluşturuyor, görevler API'si ile sorunsuz bir şekilde bağlantı kurmak için Label Studio sunucularından yararlanıyoruz. Proje adlarıyla eşlenen görevlerle, iş akışımızı kolaylaştırıyor ve daha sorunsuz bir iş birliğinin önünü açıyoruz.

Toparlarken#

Konuşma sona ererken Yono, izleyicilerimizden gelen can alıcı soruları yanıtladı. İşlem hatlarını belirli görevler için optimize etmekten tekrarlanabilirlik ve dokümantasyona vurgu yapmaya kadar, bu yolculuğun her yönünün en iyi uygulamalar ve endüstri standartları üzerine kurulmasını sağladı.

Genel olarak, YV23'teki bu aktif öğrenme yolculuğu heyecan verici olmaktan başka bir şey değildi. Yeni edinilen bilgi ve içgörülerle donanmış olarak; aktif öğrenmenin gücünün yanı sıra community üyelerimizin desteği ve katılımıyla beslenen yeni AI maceralarına atılmaya hazırız.

AI inovasyonunun sınırlarını zorlamaya ve makine öğrenimi dünyasında mümkün olanı yeniden tanımlamaya devam ederken bize katıl. Konuşmanın tamamını izle: Watch the full talk!