Descubre DagsHub Pipelines de Aprendizaje Activo en YOLO VISION 2023 con Yono Mittlefehldt. Desde el aprendizaje activo a la segmentación de imágenes, explora el poder transformador de la IA.
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¡Adéntrate en el reino de las metodologías de vanguardia de la Inteligencia Artificial (IA) con otro de nuestros ponentes de YOLO VISION 2023 (YV23)! En este Ultralytics-evento, celebrado en el campus de Google for Startup en Madrid, Yono Mittlefehldt, antiguo Defensor del Aprendizaje Automático en DagsHubsubió al escenario para desentrañar las maravillas de los conductos de aprendizaje activo.
Para iniciar nuestro viaje, preparemos el escenario con una introducción a los conductos de aprendizaje activo. En esta charla, examinamos las diferencias entre el aprendizaje activo y los métodos tradicionales de aprendizaje supervisado.
Nuestra primera parada consiste en sentar las bases de nuestro canal de aprendizaje activo. Importamos dependencias, configuramos la fuente de datos y nos embarcamos en una misión para enriquecer los metadatos con anotaciones iniciales. Se trata de preparar los cimientos para nuestra exploración potenciada por la IA.
Con los datos preparados y listos, nos sumergimos en el apasionante reino del entrenamiento de modelos. Con el Ultralytics YOLOv8 conjunto de datos y el archivo YAML, Yono añadió callbacks para registrar parámetros y métricas durante el entrenamiento. Este es un paso crucial para garantizar que los modelos de IA estén preparados para el éxito.
El siguiente paso es el ciclo de aprendizaje activo, un proceso dinámico que implica cargar modelos preentrenados, puntuar datos no etiquetados y seleccionar muestras para su anotación. Mediante el enriquecimiento iterativo de la fuente de datos con predicciones, descubrimos conocimientos ocultos e impulsamos los modelos a nuevas cotas.
La segmentación de imágenes ocupa un lugar central mientras exploramos el poder transformador del aprendizaje activo. Al enviar predicciones a Label Studio para su anotación, comprendemos el potencial de mejora del modelo a través de múltiples ciclos. Es un viaje de descubrimiento, en el que cada iteración nos acerca a la perfección de la IA.
En nuestra búsqueda de la excelencia en IA, Label Studio surge como una herramienta importante de nuestro arsenal. Creamos proyectos para almacenar datos anotados, aprovechando los servidores de Label Studio para conectar con la API de tareas sin problemas. Con las tareas asignadas a los nombres de los proyectos, agilizamos nuestro flujo de trabajo y allanamos el camino para una colaboración más fluida.
Al final de la charla, Yono respondió a las preguntas más candentes de nuestro público. Desde la optimización de canalizaciones para tareas específicas hasta el énfasis en la reproducibilidad y la documentación, se aseguró de que todos los aspectos de este viaje se basen en las mejores prácticas y las normas del sector.
En general, este viaje a través del aprendizaje activo en YV23 ha sido nada menos que estimulante. Armados con nuevos conocimientos y percepciones, estamos listos para embarcarnos en nuevas aventuras de IA, impulsados por el poder del aprendizaje activo, así como por el apoyo y la participación de nuestra comunidad.
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