Cái nhìn sâu hơn về DagsHub active learning pipelines
Khám phá DagsHub Active Learning Pipelines tại YOLO VISION 2023 cùng Yono Mittlefehldt. Từ học chủ động đến phân đoạn hình ảnh, hãy khám phá sức mạnh biến đổi của AI.
Hãy bước vào thế giới của các phương pháp Trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến cùng với một diễn giả khác của chúng tôi từ YOLO VISION 2023 (YV23)! Tại sự kiện do Ultralytics hỗ trợ, được tổ chức tại khuôn viên Google for Startup ở Madrid, Yono Mittlefehldt, cựu Chuyên viên tư vấn Machine Learning tại DagsHub, đã lên sân khấu để giải mã những điều kỳ diệu của các pipeline học chủ động.
Link to this sectionGiới thiệu và tổng quan#
Để bắt đầu hành trình, hãy cùng đặt nền móng với phần giới thiệu về các pipeline học chủ động. Trong bài chia sẻ này, chúng ta đã xem xét những khác biệt giữa học chủ động và các phương pháp học có giám sát truyền thống.
Link to this sectionChuẩn bị dữ liệu#
Bước đầu tiên của chúng ta là thiết lập nền tảng cho pipeline học chủ động. Chúng ta import các dependency, thiết lập nguồn dữ liệu và bắt đầu nhiệm vụ làm giàu metadata bằng các chú thích ban đầu. Tất cả đều nhằm chuẩn bị nền tảng cho quá trình khám phá được hỗ trợ bởi AI.
Link to this sectionHuấn luyện model#
Với dữ liệu đã sẵn sàng, chúng ta đi sâu vào lĩnh vực huấn luyện model đầy thú vị. Sử dụng tập dữ liệu và tệp YAML của Ultralytics YOLOv8, Yono đã thêm các callback để ghi log thông số và các metric trong quá trình huấn luyện. Đây là bước quan trọng để đảm bảo các model AI được chuẩn bị tốt nhất để đạt được thành công.
Link to this sectionChu trình học chủ động#
Bước tiếp theo là chu trình học chủ động – một quy trình năng động bao gồm việc load các model đã huấn luyện trước, chấm điểm dữ liệu chưa được gán nhãn và chọn mẫu để thực hiện chú thích. Thông qua việc làm giàu liên tục nguồn dữ liệu bằng các dự đoán, chúng ta khám phá ra những thông tin chi tiết tiềm ẩn và thúc đẩy các model đạt đến những tầm cao mới.
Link to this sectionHọc chủ động cho phân đoạn ảnh#
Phân đoạn ảnh đóng vai trò trung tâm khi chúng ta khám phá sức mạnh chuyển đổi của học chủ động. Bằng cách gửi các dự đoán đến Label Studio để thực hiện chú thích, chúng ta hiểu được tiềm năng cải thiện model qua nhiều chu kỳ. Đây là một hành trình khám phá, nơi mỗi lần lặp lại đưa chúng ta đến gần hơn với sự hoàn hảo của AI.
Link to this sectionSử dụng Label Studio#
Trong hành trình tìm kiếm sự xuất sắc về AI, Label Studio nổi lên như một công cụ quan trọng trong bộ công cụ của chúng ta. Chúng ta tạo các project để lưu trữ dữ liệu đã chú thích, tận dụng các server của Label Studio để kết nối liền mạch với tasks API. Với các task được ánh xạ tới tên project, chúng ta tinh giản quy trình làm việc và mở đường cho sự hợp tác mượt mà hơn.
Link to this sectionTóm tắt#
Khi bài nói chuyện kết thúc, Yono đã giải đáp các câu hỏi quan trọng từ khán giả. Từ việc tối ưu hóa pipeline cho các tác vụ cụ thể đến việc nhấn mạnh tính tái lập và tài liệu hóa, anh ấy đảm bảo rằng mọi khía cạnh của hành trình này đều dựa trên các phương pháp tốt nhất và tiêu chuẩn công nghiệp.
Nhìn chung, hành trình khám phá học chủ động tại YV23 thực sự rất phấn khích. Với kiến thức và thông tin chi tiết mới thu thập được, chúng ta đã sẵn sàng bắt đầu những cuộc phiêu lưu AI mới, được tiếp sức bởi sức mạnh của học chủ động cũng như sự hỗ trợ và tham gia của cộng đồng của chúng ta.
Hãy tham gia cùng chúng tôi khi chúng tôi tiếp tục vượt qua các ranh giới của đổi mới AI và định nghĩa lại những gì có thể trong thế giới học máy. Xem bài nói chuyện đầy đủ Watch the full talk!
