Взгляд на DagsHub Конвейеры активного обучения

Окунись в царство передовых методологий искусственного интеллекта (ИИ) вместе с очередным нашим спикером из YOLO VISION 2023 (YV23)! На этом Ultralytics-мощном мероприятии, проходившем в кампусе Google for Startup в Мадриде, Йоно Миттлфехльдт, бывший специалист по машинному обучению в компании DagsHub, вышел на сцену, чтобы раскрыть чудеса конвейеров активного обучения. 

Введение и обзор

Чтобы начать наше путешествие, давай заложим основу, рассказав о конвейерах активного обучения. В этом разговоре мы рассмотрели различия между активным обучением и традиционными методами обучения под наблюдением.

Подготовка данных

Первым делом мы закладываем основу для нашего конвейера активного обучения. Мы импортируем зависимости, настраиваем источник данных и приступаем к миссии по обогащению метаданных начальными аннотациями. Это все подготовка фундамента для нашего исследования с помощью ИИ.

Обучение моделей

Когда данные подготовлены и готовы, мы погружаемся в захватывающее царство обучения моделей. Получив Ultralytics YOLOv8 набором данных и YAML-файлом, Йоно добавил обратные вызовы для регистрации параметров и метрик во время обучения. Это важнейший шаг, гарантирующий, что ИИ-модели будут готовы к успеху.

Цикл активного обучения

Следующим шагом является цикл активного обучения - динамический процесс, включающий загрузку предварительно обученных моделей, оценку немаркированных данных и выбор образцов для аннотирования. Благодаря итеративному обогащению источника данных предсказаниями, мы обнаруживаем скрытые идеи и продвигаем модели к новым высотам.

Активное обучение для сегментации изображений

Сегментация изображений занимает центральное место, когда мы исследуем преобразующую силу активного обучения. Отправляя прогнозы в Label Studio для аннотирования, мы понимаем потенциал улучшения модели в ходе нескольких циклов. Это путешествие открытий, где каждая итерация приближает нас к совершенству ИИ.

Использование Label Studio

В нашем стремлении к совершенству ИИ Label Studio становится важным инструментом в нашем арсенале. Мы создаем проекты для хранения аннотированных данных, используя серверы Label Studio для беспрепятственного соединения с API задач. Сопоставив задачи с названиями проектов, мы оптимизируем наш рабочий процесс и прокладываем путь к более гладкой совместной работе.

Подведение итогов

В завершение выступления Йоно ответил на животрепещущие вопросы нашей аудитории. От оптимизации конвейеров под конкретные задачи до акцента на воспроизводимость и документацию - он убедился, что каждый аспект этого пути опирается на лучшие практики и отраслевые стандарты.

В общем, это путешествие через активное обучение в YV23 было не что иное, как захватывающее. Вооруженные вновь обретенными знаниями и представлениями, мы готовы отправиться в новые приключения в области искусственного интеллекта, подпитываемые силой активного обучения, а также поддержкой и участием нашего сообщества.

Присоединяйся к нам, ведь мы продолжаем расширять границы инноваций в области ИИ и заново определять, что возможно в мире машинного обучения. Смотри полную версию выступления здесь!