DagsHub アクティブ・ラーニング・パイプラインの考察

YOLO VISION 2023(YV23)のスピーカーと共に、最先端の人工知能（AI）手法の領域に足を踏み入れてみませんか？この UltralyticsマドリードのGoogle for Startupキャンパスで開催されたこのイベントでは、元マシンラーニングアドボケイトの Yono Mittlefehldt氏が登壇。 DagsHubが登壇し、アクティブ・ラーニング・パイプラインの素晴らしさを解き明かした。 

イントロダクションと概要

この旅を始めるにあたり、能動学習パイプラインの紹介で舞台を整えよう。この講演では、能動学習と伝統的な教師あり学習の違いについて見てきた。

データ準備

最初に行うのは、能動学習パイプラインの基礎固めだ。依存関係をインポートし、データ・ソースを設定し、最初のアノテーションでメタデータを充実させるミッションに着手する。AIを活用した探索のための基盤を整えるのだ。

モデルトレーニング

データを準備し、準備ができたら、モデルトレーニングのエキサイティングな領域に飛び込みます。データセットと Ultralytics YOLOv8データセットとYAMLファイルを使って、Yonoはトレーニング中にパラメータとメトリクスを記録するコールバックを追加した。これは、AIモデルが成功するための重要なステップです。

アクティブ・ラーニング・サイクル

次のステップは能動的な学習サイクルであり、事前に訓練されたモデルのロード、ラベル付けされていないデータのスコアリング、アノテーションのためのサンプルの選択を含むダイナミックなプロセスである。データソースを予測で繰り返し強化することで、隠れた洞察を発見し、モデルを新たな高みへと導きます。

画像分割のための能動学習

画像セグメンテーションが主役となり、能動学習の変革力を探求します。予測結果を Label Studioに送ってアノテーションを行うことで、複数のサイクルを通じてモデル改良の可能性を理解します。これは発見の旅であり、繰り返しのたびにAIの完成に近づいていきます。

ラベルスタジオの使用

AIの卓越性を追求する私たちにとって、Label Studioは重要なツールです。注釈付きデータを保存するプロジェクトを作成し、Label Studioサーバーを活用してタスクAPIとシームレスに接続します。タスクがプロジェクト名にマッピングされることで、ワークフローが合理化され、よりスムーズなコラボレーションへの道が開けます。

まとめ

講演が終わると、与野氏は聴衆からの熱心な質問に答えた。特定のタスクにパイプラインを最適化することから、再現性と文書化を重視することまで、彼はこの旅のあらゆる側面がベストプラクティスと業界標準に根ざしていることを確認した。

全体として、YV23でのアクティブ・ラーニングの旅は、爽快の一言に尽きます。新たな知識と洞察を得て、アクティブ・ラーニングのパワーと私たちのコミュニティーのサポートや参加に後押しされながら、新たなAIの冒険に乗り出す準備が整いました。

AIイノベーションの限界を押し広げ、機械学習の世界で何が可能かを再定義し続ける私たちに、ぜひご参加ください。講演の全文はこちらでご覧ください！