Tìm hiểu 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 ảnh, hãy tìm hiểu sức mạnh chuyển đổi của AI.
Hãy cùng bước vào lĩnh vực phương pháp luận Trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến với một diễn giả khác của chúng tôi từ YOLO VISION 2023 (YV23)! Tại sự kiện do Ultralytics hỗ trợ, được tổ chức tại cơ sở Google for Startup ở Madrid, Yono Mittlefehldt, cựu chuyên gia truyền bá về Machine Learning tại DagsHub, đã lên sân khấu để khám phá những điều kỳ thú của các pipeline học chủ động.
Giới thiệu và tổng quan#
Để bắt đầu hành trình, hãy cùng tìm hiểu tổng quan về các pipeline học chủ động. Trong bài nói chuyện này, chúng ta đã xem xét sự khác biệt giữa học chủ động và các phương pháp học có giám sát truyền thống.
Chuẩn bị dữ liệu#
Điểm dừng đầu tiên là xây dựng nền tảng cho pipeline học chủ động. Chúng ta import các dependency, thiết lập nguồn dữ liệu và bắt đầu bổ sung metadata bằng các annotation ban đầu. Tất cả đều nhằm chuẩn bị nền tảng cho quá trình khám phá được hỗ trợ bởi AI.
Huấn luyện model#
Khi dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn sàng, chúng ta bước vào lĩnh vực đầy thú vị của quá trình huấn luyện model. Với dataset và file YAML của Ultralytics YOLOv8, Yono đã thêm các callback để ghi lại parameter và metric trong quá trình huấn luyện. Đây là bước quan trọng để bảo đảm các model AI luôn sẵn sàng đạt kết quả tốt.
Chu trình học chủ động#
Bước tiếp theo là chu trình học chủ động – một quy trình năng động bao gồm việc tải các model đã được pre-train, chấm điểm dữ liệu chưa gán nhãn và chọn các sample để annotation. Thông qua việc lặp lại quá trình bổ sung prediction vào nguồn dữ liệu, chúng ta khám phá những insight ẩn và đưa các model lên những tầm cao mới.
Học chủ động cho phân đoạn ảnh#
Phân đoạn ảnh trở thành trọng tâm khi chúng ta khám phá sức mạnh chuyển đổi của học chủ động. Bằng cách gửi prediction đến Label Studio để annotation, chúng ta hiểu rõ tiềm năng cải thiện model qua nhiều chu kỳ. Đây là một hành trình khám phá, trong đó mỗi lần lặp đưa chúng ta đến gần hơn với sự hoàn thiện 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 bộ công cụ của chúng ta. Chúng ta tạo các project để lưu trữ dữ liệu đã được annotation, tận dụng các server Label Studio để kết nối liền mạch với tasks API. Khi các task được ánh xạ với tên project, chúng ta tinh gọn workflow và mở đường cho sự cộng tác thuận lợi hơn.
Tổng kết#
Khi bài nói chuyện khép lại, Yono đã giải đáp những câu hỏi được khán giả quan tâm. Từ việc tối ưu hóa pipeline cho các task cụ thể đến việc nhấn mạnh khả năng tái lập và documentation, anh đã bảo đảm mọi khía cạnh của hành trình này đều dựa trên các best practice và tiêu chuẩn ngành.
Nhìn chung, hành trình khám phá học chủ động tại YV23 thực sự vô cùng thú vị. Với những kiến thức và insight mới thu nhận, chúng ta đã sẵn sàng bắt đầu những hành trình AI mới, được tiếp thêm sức mạnh từ học chủ động cũng như sự hỗ trợ và tham gia của community.
Hãy tham gia cùng chúng tôi khi chúng ta tiếp tục mở rộng giới hạn của đổi mới AI và định nghĩa lại những khả năng trong thế giới machine learning. Xem toàn bộ bài nói chuyện!
