Aktives Lernen beschleunigt die Entwicklung von Computer Vision

Ein Computer Vision Modell zu trainieren ist so ähnlich, wie einem Kind beizubringen, Farben zu erkennen. Zuerst brauchst du eine Sammlung von farbigen Objekten. Dann musst du das Kind anleiten, jede Farbe richtig zu erkennen - eine Aufgabe, die oft sehr zeitaufwändig ist und sich ständig wiederholt.

So wie ein Kind viele Beispiele braucht, um zu lernen, braucht auch ein Bildverarbeitungsmodell eine große Menge an beschrifteten Daten, um Muster und Objekte in Bildern zu erkennen. Die Kennzeichnung großer Datenmengen ist jedoch sehr zeit- und arbeitsaufwändig, von den Ressourcen ganz zu schweigen. Techniken wie aktives Lernen können helfen, diesen Prozess zu vereinfachen.

Aktives Lernen ist ein schrittweiser Prozess, bei dem die wichtigsten Daten aus einem großen Datensatz ausgewählt und beschriftet werden. Das Modell lernt aus diesen beschrifteten Daten, wodurch es genauer und effektiver wird. Die Konzentration auf die wertvollsten Daten verringert den Umfang der erforderlichen Kennzeichnung und beschleunigt die Entwicklung des Modells.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie aktives Lernen beim Modelltraining hilft, die Kosten für die Kennzeichnung reduziert und die Gesamtgenauigkeit des Modells verbessert.

Bilddatensätze sind nicht einfach zu erstellen

Datensätze sind die Grundlage für Computer Vision und Deep-Learning-Modelle. Beliebte Datensätze wie ImageNet bieten Millionen von Bildern mit verschiedenen Objektkategorien. Die Erstellung und Pflege solch großer Mengen an hochwertigen Datensätzen ist jedoch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden. 

So erfordert das Sammeln und Beschriften von Daten Zeit, Ressourcen und qualifizierte Kommentatoren, was den Prozess je nach Anwendung zu einer Herausforderung macht. Um mit der steigenden Nachfrage nach Bilddaten Schritt halten zu können, sind innovative und effizientere Lösungen erforderlich, und genau das ist das Ziel des aktiven Lernens. 

Aktives Lernen bietet eine perfekte Lösung, indem es den Prozess der Datenbeschriftung optimiert. Durch die strategische Auswahl der informativsten Datenpunkte für die Beschriftung maximiert aktives Lernen die Modellleistung und minimiert gleichzeitig den Beschriftungsaufwand. 

Was ist aktives Lernen?

Aktives Lernen ist eine iterative Technik des maschinellen Lernens, bei der das Modell die wichtigsten Datenpunkte aus einem großen Pool von unbeschrifteten Daten auswählt. Diese ausgewählten Datenpunkte werden manuell beschriftet und dem Trainingsdatensatz hinzugefügt. 

Das Modell wird dann erneut auf den aktualisierten Datensatz trainiert und wählt die nächste Gruppe von Datenpunkten aus, die es beschriften soll. Dieser Prozess wiederholt sich, wobei sich das Modell kontinuierlich verbessert, indem es sich auf die informativsten Datenpunkte konzentriert. Der Zyklus wird so lange fortgesetzt, bis das Modell entweder die gewünschte Genauigkeit erreicht oder die im Voraus festgelegten Beschriftungskriterien erfüllt.

‍

Verstehen, wie aktives Lernen funktioniert

Du fragst dich vielleicht, wie die aktive Lerntechnik entscheidet, welche Datenpunkte manuell beschriftet werden müssen und welche als nächstes beschriftet werden sollen. Um zu verstehen, wie aktives Lernen funktioniert, vergleiche es mit dem Lernen für eine Prüfung - du konzentrierst dich auf Themen, bei denen du dir unsicher bist, und stellst sicher, dass du eine Vielzahl von Themen abdeckst, um gut vorbereitet zu sein.

Für die anfänglichen Datenauswahlprozesse verwendet aktives Lernen Strategien wie das Uncertainty Sampling und das Diversity-based Sampling. Beim Uncertainty Sampling werden vorrangig Datenpunkte ausgewählt, bei denen das Modell am wenigsten Vertrauen in seine Vorhersagen hat, um die Genauigkeit in schwierigen Fällen zu verbessern. Beim diversitätsbasierten Sampling werden Datenpunkte ausgewählt, die ein breites Spektrum an Merkmalen abdecken, um sicherzustellen, dass das Modell gut auf ungesehene Daten verallgemeinert werden kann, indem es verschiedenen Beispielen ausgesetzt wird.

Nach der anfänglichen Datenauswahl verwendet aktives Lernen zwei Hauptansätze für die Kennzeichnung: Pool-basiertes Sampling und Stream-basiertes Sampling, ähnlich wie ein Lehrer einem Schüler hilft, sich auf das Wichtigste zu konzentrieren. 

Beim poolbasierten Sampling durchsucht das Modell einen großen Pool an unbeschrifteten Daten und wählt die schwierigsten oder informativsten Beispiele aus, um sie zu beschriften, ähnlich wie ein Schüler oder eine Schülerin die Lernkarten priorisiert, die er oder sie am schwierigsten findet. Beim Stream-based Sampling verarbeitet das Modell die eingehenden Daten und entscheidet, ob es sie beschriftet oder überspringt, ähnlich wie ein Schüler oder eine Schülerin nur dann um Hilfe bittet, wenn er oder sie nicht weiterkommt. In beiden Fällen werden die beschrifteten Daten der Trainingsmenge hinzugefügt, und das Modell lernt sich selbst neu und verbessert sich mit jeder Iteration stetig.

Anwendungen des aktiven Lernens erforschen

Aktives Lernen spielt eine Schlüsselrolle bei Bildverarbeitungsanwendungen, z. B. in der medizinischen Bildverarbeitung und beim autonomen Fahren, da es die Modellgenauigkeit verbessert und den Prozess der Datenbeschriftung rationalisiert. Ein interessantes Beispiel dafür sind Computer-Vision-Modelle, die in selbstfahrenden Autos eingesetzt werden, um Fußgänger oder Objekte bei schlechten Lichtverhältnissen oder Nebel zu erkennen. Aktives Lernen kann die Genauigkeit verbessern, indem es sich auf verschiedene und anspruchsvolle Fahrszenarien konzentriert. 

Aktives Lernen kann insbesondere dazu verwendet werden, unsichere Daten oder Frames aus solchen Szenarien für eine selektive Kennzeichnung zu identifizieren. Durch das Hinzufügen dieser beschrifteten Beispiele zur Trainingsmenge kann das Modell Fußgänger und Objekte in schwierigen Umgebungen, wie z. B. bei schlechtem Wetter oder bei Nachtfahrten, besser erkennen.

NVIDIA hat zum Beispiel aktives Lernen eingesetzt, um die Erkennung von Fußgängern bei Nacht in seinen selbstfahrenden Modellen zu verbessern. Durch die strategische Auswahl der informativsten Daten für das Training, insbesondere in schwierigen Szenarien, wird die Leistung des Modells erheblich gesteigert.

‍

Aktives Lernen kann die Kosten für die Kennzeichnung senken

Ein weiterer wichtiger Aspekt des aktiven Lernens ist sein Potenzial, die Beschriftungskosten zu senken. Dies geschieht, indem es sich nur auf die wichtigsten Datenpunkte konzentriert, anstatt den gesamten Datensatz zu beschriften. Dieser gezielte Ansatz spart Zeit, Mühe und Geld. Indem es sich auf unsichere oder unterschiedliche Stichproben konzentriert, reduziert aktives Lernen die Anzahl der erforderlichen Beschriftungen, ohne die Modellgenauigkeit zu beeinträchtigen.

Untersuchungen haben gezeigt, dass aktives Lernen die Kosten für die Kennzeichnung um 40-60% senken kann, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Dies ist besonders hilfreich in Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Produktion, wo die Beschriftung von Daten kostspielig ist. Durch die Vereinfachung des Beschriftungsprozesses hilft aktives Lernen den Unternehmen, Modelle schneller zu entwickeln und sie effizienter einzusetzen, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet.

Vorteile des aktiven Lernens

Hier sind einige der anderen wichtigen Vorteile, die aktives Lernen bieten kann:

• Ausgleich von Klassenungleichgewichten: Aktives Lernen kann dazu beitragen, Ungleichgewichte zwischen den Klassen auszugleichen, indem Instanzen aus Minderheitsklassen gekennzeichnet werden. Das Modell kann in seltenen Szenarien mit begrenzten Daten besser abschneiden.
• Schnellere Entwicklungszyklen: Weniger Daten zu beschriften bedeutet indirekt, dass der Entwicklungsprozess von Machine Learning- und Computer Vision-Modellen beschleunigt wird und mehr Zeit und Ressourcen für zusätzliche Iterationen und Experimente zur Verfügung stehen.
• Anpassungsfähigkeit: Es kann die Trainingsdaten kontinuierlich verbessern, indem es unsichere oder randständige Stichproben iteriert, wodurch es sich gut für dynamische oder sich entwickelnde Datensätze eignet.

Aktives Lernen und AutoML können zusammenarbeiten

Automated Machine Learning (AutoML) konzentriert sich auf die Automatisierung der zeitaufwändigen und iterativen Aufgaben, die mit der Erstellung und dem Einsatz von Machine-Learning-Modellen verbunden sind. Es vereinfacht die Arbeitsabläufe beim maschinellen Lernen, indem es Aufgaben wie die Modellauswahl und die Leistungsbewertung automatisiert, um den manuellen Aufwand zu verringern. 

Durch die Integration mit aktivem Lernen kann AutoML den Lebenszyklus der Modellentwicklung beschleunigen und optimieren. Die aktive Lernkomponente wählt strategisch die informativsten Datenpunkte für die Beschriftung aus, während AutoML das Modell verfeinert, indem es die Wahl der Architektur, der Parameter und der Abstimmung automatisiert.

‍

Lass uns diese Kombination von Technologien anhand eines Beispiels verstehen. 

Nehmen wir an, du versuchst, seltene Krankheiten in der medizinischen Bildgebung zu erkennen (ein Anwendungsfall, bei dem beschriftete Datensätze begrenzt und teuer zu beschaffen sind). Aktives Lernen kann unsichere Daten, wie z. B. subtile Veränderungen in Röntgenbildern, die das Modell nicht klassifizieren kann, identifizieren und auswählen. Dann können die unsicheren Daten für eine manuelle Beschriftung priorisiert werden, um das Verständnis des Modells zu verbessern. 

Anhand der kommentierten Daten kann AutoML das Modell optimieren, indem es verschiedene Architekturen, Hyperparameter und andere Techniken zur Datenerweiterung untersucht. Der iterative Prozess beschleunigt die Entwicklung von zuverlässigen Bildgebungsmodellen, die Ultralytics YOLO11 die medizinischen Fachkräften helfen, genaue Diagnosen zu stellen.

Herausforderungen des aktiven Lernens

Aktives Lernen und seine Techniken bieten zahlreiche Vorteile, aber es gibt einige Überlegungen, die bei der Umsetzung dieser Strategien zu beachten sind:

• Auswahl der Abfragestrategie: Aktives Lernen umfasst viele Techniken, und die Wahl der besten Methode hat einen großen Einfluss auf die Effektivität des Modells. Die Wahl einer ungeeigneten Strategie kann die Leistung des Modells für eine bestimmte Anwendung verringern.
• Umlernkosten: Die iterative Natur des aktiven Lernens erfordert teure Rechenressourcen, besonders bei großen Datensätzen. Das Modell wird nach jeder Beschriftungsrunde neu trainiert, was seine Komplexität erhöht.
• Qualität des Ausgangsmodells: Die Effektivität des aktiven Lernens hängt von der Qualität des Ausgangsmodells ab. Ein schlechtes Ausgangsmodell kann die informativen Datenpunkte nicht genau identifizieren, was zu unzureichenden Kennzeichnungsanforderungen und einer geringeren Gesamtleistung führt.

Der Weg für aktives Lernen und AutoML

Mit den jüngsten Fortschritten in den Bereichen KI und Computer Vision wird aktives Lernen immer komplexere Herausforderungen bewältigen und die Arbeitsabläufe beim maschinellen Lernen optimieren. Die Kombination von aktivem Lernen mit Techniken wie föderiertem Lernen und selbstüberwachtem Lernen kann die Effizienz und Skalierbarkeit von Bildverarbeitungsmodellen weiter verbessern. 

Föderiertes Lernen ermöglicht es, ein Modell auf mehreren Geräten oder Servern mit einem verteilten Framework zu trainieren, ohne dass die Daten ihren ursprünglichen Standort verlassen müssen. In Branchen wie dem Gesundheitswesen, in denen der Datenschutz eine wichtige Rolle spielt, ermöglicht das föderierte Lernen ein direktes Training auf sensiblen lokalen Daten, ohne diese zu gefährden. Anstatt Rohdaten zu teilen, werden nur Modellaktualisierungen oder Erkenntnisse geteilt, wodurch sichergestellt wird, dass private Informationen geschützt bleiben und dennoch zum Trainingsprozess beitragen.

Selbstüberwachtes Lernen trägt dazu bei, den Bedarf an gekennzeichneten Daten zu verringern, indem die Modelle im Voraus auf nicht gekennzeichneten Daten trainiert werden. Dieser Prozess schafft eine solide Grundlage für das Modell. Aktives Lernen kann darauf aufbauen, indem es die wichtigsten Datenpunkte identifiziert und auswählt, die von Menschen beschriftet werden müssen, um das Modell weiter zu verfeinern.

Vom aktiven Lernen zur aktiven Wirkung

Aktives Lernen ist ein praktischer Weg, um die großen Herausforderungen in der Computer Vision zu bewältigen, wie z. B. die hohen Kosten für die Datenbeschriftung und den Bedarf an genaueren Modellen. Indem es sich darauf konzentriert, nur die wertvollsten Datenpunkte zu beschriften, reduziert es den Aufwand für den Menschen und steigert gleichzeitig die Leistung des Modells.

In Kombination mit Technologien wie AutoML rationalisiert aktives Lernen die Modellentwicklung durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben. Mit weiteren Fortschritten wird aktives Lernen zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Entwicklung intelligenterer und effizienterer Computer Vision Systeme.

Erkunde unser GitHub-Repository und werde Mitglied unserer Community, um mehr über KI und Computer Vision Modelle zu erfahren. Entdecke auf unseren Lösungsseiten weitere Anwendungen von Computer Vision in der Produktion und im Gesundheitswesen. Du kannst dir auch unsere Lizenzierungsoptionen ansehen, um noch heute mit deiner Vision AI-Reise zu beginnen.