Tìm hiểu về quy trình active learning của DagsHub

Bước vào thế giới của các phương pháp Trí tuệ Nhân tạo (AI) tiên tiến với một trong những diễn giả khác của chúng tôi từ YOLO VISION 2023 (YV23)! Tại sự kiện do Ultralytics tổ chức, được tổ chức tại khuôn viên Google for Startup ở Madrid, Yono Mittlefehldt, cựu Chuyên gia Vận động Học máy tại DagsHub, đã lên sân khấu để làm sáng tỏ những điều kỳ diệu của quy trình học chủ động. 

Giới thiệu và tổng quan

Để bắt đầu hành trình của chúng ta, hãy thiết lập nền tảng bằng phần giới thiệu về quy trình active learning. Trong bài nói này, chúng ta đã xem xét sự khác biệt giữa active learning và các phương pháp supervised learning truyền thống.

Chuẩn bị dữ liệu

Điểm dừng chân đầu tiên của chúng tôi liên quan đến việc đặt nền móng cho quy trình active learning. Chúng tôi nhập các dependency, thiết lập nguồn dữ liệu và bắt đầu sứ mệnh làm phong phú siêu dữ liệu bằng các chú thích ban đầu. Tất cả là về việc chuẩn bị nền tảng cho khám phá do AI cung cấp.

Huấn luyện mô hình

Với dữ liệu đã được chuẩn bị và sẵn sàng, chúng ta đi sâu vào lĩnh vực thú vị của quá trình huấn luyện mô hình. Với tập dữ liệu Ultralytics YOLOv8 và tệp YAML, Yono đã thêm các lệnh gọi lại để ghi lại các tham số và số liệu trong quá trình huấn luyện. Đây là một bước quan trọng để đảm bảo các mô hình AI được chuẩn bị sẵn sàng cho thành công.

Chu trình học chủ động

Bước tiếp theo là chu trình học chủ động – một quy trình động bao gồm tải các mô hình được huấn luyện trước, chấm điểm dữ liệu chưa được gắn nhãn và chọn mẫu để chú thích. Thông qua việc làm phong phú lặp đi lặp lại nguồn dữ liệu bằng các dự đoán, chúng ta khám phá ra những hiểu biết sâu sắc tiềm ẩn và thúc đẩy các mô hình lên một tầm cao mới.

Học chủ động cho phân đoạn ảnh

Phân đoạn hình ảnh chiếm vị trí trung tâm khi chúng ta khám phá sức mạnh biến đổi của active learning. Bằng cách gửi các dự đoán đến Label Studio để chú thích, chúng ta hiểu được tiềm năng cải thiện mô hình thông qua nhiều chu kỳ. Đó là một hành trình khám phá, nơi mỗi lần lặp lại đưa chúng ta đến gần hơn với sự hoàn hảo của AI.

Sử dụng Label Studio

Trong hành trình hướng tới sự xuất sắc của AI, Label Studio nổi lên như một công cụ quan trọng trong kho vũ khí của chúng ta. Chúng ta tạo các dự án để lưu trữ dữ liệu được gán nhãn, tận dụng các máy chủ Label Studio để kết nối liền mạch với API tác vụ. Với các tác vụ được ánh xạ tới tên dự án, chúng ta hợp lý hóa quy trình làm việc và mở đường cho sự hợp tác suôn sẻ hơn.

Tóm lại

Khi bài nói chuyện kết thúc, Yono đã trả lời những câu hỏi nóng bỏng từ khán giả của chúng tôi. Từ việc tối ưu hóa quy trình cho các tác vụ cụ thể đến nhấn mạnh khả năng tái tạo và tài liệu, ông đảm bảo rằng mọi khía cạnh của hành trình này đều dựa trên các phương pháp hay nhất và tiêu chuẩn ngành.

Nhìn chung, hành trình khám phá học chủ động tại YV23 thực sự rất thú vị. Được trang bị những kiến thức và hiểu biết mới, chúng tôi đã sẵn sàng bắt đầu những cuộc phiêu lưu AI mới, được thúc đẩy bởi sức mạnh của học chủ động cũng như sự hỗ trợ và tham gia của cộng đồng của chúng tôi.

Hãy cùng chúng tôi tiếp tục vượt qua các giới hạn của đổi mới AI và định nghĩa lại những gì có thể trong thế giới máy học. Xem toàn bộ buổi nói chuyện tại đây!