Un coup d'œil sur DagsHub Active Learning Pipelines (pipeline d'apprentissage actif)

Entre dans le monde des méthodologies de pointe en matière d'intelligence artificielle (IA) avec un autre de nos conférenciers de YOLO VISION 2023 (YV23) ! Lors de cet Ultralyticsorganisé sur le campus Google for Startup à Madrid, Yono Mittlefehldt, ancien défenseur de l'apprentissage automatique à l'Université de Madrid, est montée sur scène pour dévoiler les merveilles de l'intelligence artificielle. DagsHub, est montée sur scène pour dévoiler les merveilles des pipelines d'apprentissage actif. 

Introduction et vue d'ensemble

Pour démarrer notre voyage, plantons le décor avec une introduction aux pipelines d'apprentissage actif. Dans cet exposé, nous avons examiné les différences entre l'apprentissage actif et les méthodes traditionnelles d'apprentissage supervisé.

Préparation des données

Notre première étape consiste à poser les bases de notre pipeline d'apprentissage actif. Nous importons des dépendances, configurons la source de données et nous lançons dans une mission d'enrichissement des métadonnées avec des annotations initiales. Il s'agit de préparer les bases de notre exploration alimentée par l'IA.

Modèle de formation

Une fois les données préparées et prêtes, nous plongeons dans le domaine passionnant de la formation des modèles. Avec l'ensemble de données et le fichier YAML, Yono a ajouté des Ultralytics YOLOv8 et le fichier YAML, Yono a ajouté des rappels pour enregistrer les paramètres et les mesures pendant la formation. Il s'agit d'une étape cruciale pour s'assurer que les modèles d'IA sont prêts à réussir.

Cycle d'apprentissage actif

L'étape suivante est le cycle d'apprentissage actif - un processus dynamique qui implique le chargement de modèles pré-entraînés, la notation de données non étiquetées et la sélection d'échantillons pour l'annotation. Grâce à l'enrichissement itératif de la source de données avec des prédictions, nous découvrons des idées cachées et propulsons les modèles vers de nouveaux sommets.

Apprentissage actif pour la segmentation d'images

La segmentation d'images occupe le devant de la scène alors que nous explorons le pouvoir de transformation de l'apprentissage actif. En envoyant les prédictions à Label Studio pour qu'elles soient annotées, nous comprenons le potentiel d'amélioration du modèle à travers plusieurs cycles. C'est un voyage de découverte, où chaque itération nous rapproche de la perfection de l'IA.

Utilisation de Label Studio

Dans notre quête de l'excellence en matière d'IA, Label Studio apparaît comme un outil important de notre arsenal. Nous créons des projets pour stocker des données annotées, en nous appuyant sur les serveurs Label Studio pour nous connecter à l'API des tâches de manière transparente. Avec les tâches mappées aux noms de projets, nous rationalisons notre flux de travail et ouvrons la voie à une collaboration plus fluide.

Pour conclure

Alors que la conférence se terminait, Yono a répondu aux questions brûlantes de notre public. De l'optimisation des pipelines pour des tâches spécifiques à l'accent mis sur la reproductibilité et la documentation, il a veillé à ce que chaque aspect de ce voyage soit ancré dans les meilleures pratiques et les normes de l'industrie.

Dans l'ensemble, ce voyage à travers l'apprentissage actif à YV23 n'a été rien de moins qu'exaltant. Armés de nouvelles connaissances et de nouveaux points de vue, nous sommes prêts à nous lancer dans de nouvelles aventures en matière d'IA, alimentées par le pouvoir de l'apprentissage actif ainsi que par le soutien et l'implication de notre communauté.

Rejoins-nous alors que nous continuons à repousser les limites de l'innovation en matière d'IA et à redéfinir ce qui est possible dans le monde de l'apprentissage automatique. Regarde l'intégralité de la conférence ici!