Uno sguardo alle pipeline di apprendimento attivo di DagsHub

Entra nel regno delle metodologie all'avanguardia dell'intelligenza artificiale (AI) con un altro dei nostri relatori di YOLO VISION 2023 (YV23)! A questo Ultralyticsevento, ospitato presso il campus Google for Startup a Madrid, Yono Mittlefehldt, ex Machine Learning Advocate di DagsHubè salito sul palco per svelare le meraviglie delle pipeline di apprendimento attivo. 

Introduzione e panoramica

Per iniziare il nostro viaggio, prepariamo la scena con un'introduzione alle pipeline di apprendimento attivo. In questo intervento abbiamo analizzato le differenze tra l'apprendimento attivo e i metodi tradizionali di apprendimento supervisionato.

Preparazione dei dati

La nostra prima tappa consiste nel gettare le basi per la nostra pipeline di apprendimento attivo. Importiamo le dipendenze, configuriamo la fonte dei dati e ci imbarchiamo in una missione per arricchire i metadati con le annotazioni iniziali. Si tratta di preparare le basi per la nostra esplorazione basata sull'intelligenza artificiale.

Modello di formazione

Con i dati preparati e pronti, ci tuffiamo nell'emozionante regno della formazione dei modelli. Con il Ultralytics YOLOv8 e il file YAML, Yono ha aggiunto delle callback per registrare i parametri e le metriche durante l'addestramento. Questo è un passo fondamentale per garantire che i modelli AI siano pronti per il successo.

Ciclo di apprendimento attivo

Il passo successivo è il ciclo di apprendimento attivo, un processo dinamico che prevede il caricamento di modelli pre-addestrati, l'analisi di dati non etichettati e la selezione di campioni per l'annotazione. Grazie all'arricchimento iterativo della fonte di dati con le previsioni, scopriamo intuizioni nascoste e spingiamo i modelli verso nuovi traguardi.

Apprendimento attivo per la segmentazione delle immagini

La segmentazione delle immagini è al centro della scena mentre esploriamo il potere trasformativo dell'apprendimento attivo. Inviando le previsioni a Label Studio per l'annotazione, comprendiamo il potenziale di miglioramento del modello attraverso più cicli. È un viaggio di scoperta, in cui ogni iterazione ci avvicina alla perfezione dell'intelligenza artificiale.

Utilizzo di Label Studio

Nella nostra ricerca dell'eccellenza dell'intelligenza artificiale, Label Studio si rivela uno strumento importante nel nostro arsenale. Creiamo progetti per archiviare i dati annotati, sfruttando i server di Label Studio per connetterci alle API delle attività senza problemi. Con le attività mappate sui nomi dei progetti, snelliamo il nostro flusso di lavoro e apriamo la strada a una collaborazione più fluida.

Conclusione

Al termine dell'intervento, Yono ha risposto alle domande più scottanti del pubblico. Dall'ottimizzazione delle pipeline per compiti specifici all'enfasi sulla riproducibilità e sulla documentazione, Yono ha assicurato che ogni aspetto di questo viaggio è basato sulle migliori pratiche e sugli standard del settore.

Nel complesso, questo viaggio nell'apprendimento attivo di YV23 è stato a dir poco esaltante. Armati di nuove conoscenze e intuizioni, siamo pronti a lanciarci in nuove avventure nel campo dell'intelligenza artificiale, alimentate dal potere dell'apprendimento attivo e dal supporto e coinvolgimento della nostra comunità.

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