DagsHub aktif öğrenme ardışık düzenlerine bir bakış

YOLO VISION 2023 (YV23)'ten bir başka konuşmacımızla en son Yapay Zeka (AI) metodolojileri dünyasına adım atın! Madrid'deki Google for Startup kampüsünde düzenlenen bu Ultralytics destekli etkinlikte, DagsHub'daki eski Makine Öğrenimi Savunucusu Yono Mittlefehldt, aktif öğrenme işlem hatlarının harikalarını ortaya çıkarmak için sahneye çıktı. 

Giriş ve genel bakış

Yolculuğumuza başlamak için, aktif öğrenme işlem hatlarına bir girişle sahneyi hazırlayalım. Bu konuşmada, aktif öğrenme ve geleneksel denetimli öğrenme yöntemleri arasındaki farklara baktık.

Veri hazırlama

İlk durağımız, aktif öğrenme hattımızın temelini atmakla ilgili. Bağımlılıkları içe aktarıyor, veri kaynağını ayarlıyor ve meta verileri ilk ek açıklamalarla zenginleştirme görevine başlıyoruz. Her şey yapay zeka destekli keşfimiz için temeli hazırlamakla ilgili.

Model eğitimi

Veriler hazırlanıp hazır hale getirildiğinde, model eğitiminin heyecan verici alanına dalıyoruz. Ultralytics YOLOv8 veri seti ve YAML dosyasıyla Yono, eğitim sırasında parametreleri ve metrikleri kaydetmek için geri aramalar ekledi. Bu, yapay zeka modellerinin başarıya hazırlanmasını sağlamada çok önemli bir adımdır.

Aktif öğrenme döngüsü

Bir sonraki adım, aktif öğrenme döngüsüdür; önceden eğitilmiş modelleri yüklemeyi, etiketlenmemiş verileri puanlamayı ve etiketleme için örnekler seçmeyi içeren dinamik bir süreçtir. Veri kaynağının tahminlerle yinelemeli olarak zenginleştirilmesi yoluyla, gizli içgörüleri ortaya çıkarır ve modelleri yeni zirvelere taşırız.

Görüntü Bölütleme için Aktif Öğrenme

Görüntü segmentasyonu, aktif öğrenmenin dönüştürücü gücünü keşfederken ön plana çıkıyor. Tahminleri açıklama eklenmesi için Label Studio'ya göndererek, birden çok döngü aracılığıyla model iyileştirme potansiyelini anlıyoruz. Her yinelemenin bizi yapay zeka mükemmelliğine yaklaştırdığı bir keşif yolculuğudur.

Label Studio kullanma

Yapay zeka mükemmelliği arayışımızda, Label Studio cephaneliğimizde önemli bir araç olarak ortaya çıkıyor. Etiketlenmiş verileri depolamak için projeler oluşturuyor, görev API'siyle sorunsuz bir şekilde bağlantı kurmak için Label Studio sunucularından yararlanıyoruz. Görevlerin proje adlarıyla eşlenmesiyle, iş akışımızı kolaylaştırıyor ve daha sorunsuz bir işbirliğinin önünü açıyoruz.

Özet

Konuşma sona ererken Yono, izleyicilerimizden gelen yakıcı soruları yanıtladı. Belirli görevler için işlem hatlarını optimize etmekten, tekrarlanabilirliği ve dokümantasyonu vurgulamaya kadar, bu yolculuğun her yönünün en iyi uygulamalara ve endüstri standartlarına dayandırılmasını sağladı.

Genel olarak, YV23'teki aktif öğrenme yolculuğu heyecan vericiydi. Yeni keşfedilen bilgi ve içgörülerle donanmış olarak, aktif öğrenmenin gücü ve topluluğumuzun desteği ve katılımıyla yeni yapay zeka maceralarına atılmaya hazırız.

AI inovasyonunun sınırlarını zorlamaya ve makine öğrenimi dünyasında mümkün olanı yeniden tanımlamaya devam ederken bize katılın. Konuşmanın tamamını buradan izleyin!