में एक नज़र DagsHub सक्रिय शिक्षण पाइपलाइन

अत्याधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) पद्धतियों के दायरे में कदम रखें, हमारे एक अन्य वक्ता के साथ YOLO विजन 2023 (YV23)! इस पर Ultralytics-संचालित इवेंट, मैड्रिड में Google for Startup परिसर में होस्ट किया गया, Yono Mittlefehldt, पूर्व Machine Learning Advocate DagsHub, सक्रिय शिक्षण पाइपलाइनों के चमत्कारों को जानने के लिए मंच लिया। 

परिचय और अवलोकन

अपनी यात्रा को शुरू करने के लिए, आइए सक्रिय शिक्षण पाइपलाइनों के परिचय के साथ मंच तैयार करें। इस बात में, हमने सक्रिय शिक्षण और पारंपरिक पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों के बीच के अंतरों को देखा।

डेटा तैयार करना

हमारे पहले पड़ाव में हमारी सक्रिय शिक्षण पाइपलाइन के लिए आधार तैयार करना शामिल है। हम निर्भरताएं आयात करते हैं, डेटा स्रोत सेट करते हैं, और प्रारंभिक एनोटेशन के साथ मेटाडेटा को समृद्ध करने के लिए एक मिशन शुरू करते हैं। यह हमारे एआई-संचालित अन्वेषण के लिए नींव तैयार करने के बारे में है।

मॉडल प्रशिक्षण

तैयार और तैयार डेटा के साथ, हम मॉडल प्रशिक्षण के रोमांचक दायरे में गोता लगाते हैं। के साथ Ultralytics YOLOv8 डेटासेट और वाईएएमएल फ़ाइल, योनो ने प्रशिक्षण के दौरान पैरामीटर और मैट्रिक्स लॉग करने के लिए कॉलबैक जोड़ा। यह सुनिश्चित करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है कि एआई मॉडल सफलता के लिए तैयार हैं।

सक्रिय शिक्षण चक्र

अगला चरण सक्रिय शिक्षण चक्र है - एक गतिशील प्रक्रिया जिसमें पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल लोड करना, बिना लेबल वाले डेटा को स्कोर करना और एनोटेशन के लिए नमूनों का चयन करना शामिल है। भविष्यवाणियों के साथ डेटा स्रोत के पुनरावृत्त संवर्धन के माध्यम से, हम छिपी हुई अंतर्दृष्टि को उजागर करते हैं और मॉडल को नई ऊंचाइयों पर ले जाते हैं।

छवि विभाजन के लिए सक्रिय सीखना

छवि विभाजन केंद्र चरण लेता है क्योंकि हम सक्रिय सीखने की परिवर्तनकारी शक्ति का पता लगाते हैं। एनोटेशन के लिए Label Studio को पूर्वानुमान भेजकर, हम कई चक्रों के माध्यम से मॉडल सुधार की क्षमता को समझते हैं। यह खोज की यात्रा है, जहां प्रत्येक पुनरावृत्ति हमें एआई पूर्णता के करीब लाती है।

लेबल स्टूडियो का उपयोग करना

एआई उत्कृष्टता के लिए हमारी खोज में, लेबल स्टूडियो हमारे शस्त्रागार में एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में उभरता है। हम एनोटेट किए गए डेटा को स्टोर करने के लिए प्रोजेक्ट बनाते हैं, Label Studio सर्वर का लाभ उठाकर टास्क API के साथ निर्बाध रूप से जुड़ते हैं। प्रोजेक्ट नामों के लिए मैप किए गए कार्यों के साथ, हम अपने वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करते हैं और आसान सहयोग का मार्ग प्रशस्त करते हैं।

समेट रहा हु

जैसे ही बात समाप्त हुई, योनो ने हमारे दर्शकों के ज्वलंत सवालों को संबोधित किया। विशिष्ट कार्यों के लिए पाइपलाइनों के अनुकूलन से लेकर प्रजनन क्षमता और दस्तावेज़ीकरण पर जोर देने तक, उन्होंने यह सुनिश्चित किया कि इस यात्रा का हर पहलू सर्वोत्तम प्रथाओं और उद्योग मानकों पर आधारित है।

कुल मिलाकर, YV23 में सक्रिय सीखने के माध्यम से यह यात्रा प्राणपोषक से कम नहीं रही है। नए ज्ञान और अंतर्दृष्टि के साथ सशस्त्र, हम नए एआई रोमांच को अपनाने के लिए तैयार हैं, जो सक्रिय सीखने की शक्ति के साथ-साथ हमारे समुदाय के समर्थन और भागीदारी से प्रेरित हैं ।

हमसे जुड़ें क्योंकि हम एआई नवाचार की सीमाओं को आगे बढ़ाना जारी रखते हैं और मशीन लर्निंग की दुनिया में जो संभव है उसे फिर से परिभाषित करते हैं। यहां देखें पूरी बातचीत!