DagsHub Aktif Öğrenme Boru Hatlarına Bir Bakış

YOLO VISION 2023 (YV23) konuşmacılarımızdan biriyle daha en yeni Yapay Zeka (AI) metodolojileri dünyasına adım atın! Bu etkinlikte Ultralytics-Madrid'deki Google for Startup kampüsünde düzenlenen etkinlikte, Google'ın eski Makine Öğrenimi Danışmanı Yono Mittlefehldt DagsHubaktif öğrenme hatlarının harikalarını ortaya çıkarmak için sahne aldı. 

Giriş ve Genel Bakış

Yolculuğumuza başlamak için, aktif öğrenme boru hatlarına bir giriş yaparak sahneyi hazırlayalım. Bu konuşmada, aktif öğrenme ile geleneksel denetimli öğrenme yöntemleri arasındaki farkları inceledik.

Veri Hazırlama

İlk durağımız, aktif öğrenme hattımız için zemin hazırlamayı içeriyor. Bağımlılıkları içe aktarıyoruz, veri kaynağını kuruyoruz ve meta verileri ilk ek açıklamalarla zenginleştirme görevine başlıyoruz. Her şey yapay zeka destekli keşiflerimiz için temel hazırlamakla ilgili.

Model Eğitimi

Veriler hazırlandıktan sonra model eğitiminin heyecan verici dünyasına dalıyoruz. ile Ultralytics YOLOv8 veri kümesi ve YAML dosyasını kullanan Yono, eğitim sırasında parametreleri ve ölçümleri günlüğe kaydetmek için geri aramalar ekledi. Bu, yapay zeka modellerinin başarıya hazır olmasını sağlamak için çok önemli bir adımdır.

Aktif Öğrenme Döngüsü

Bir sonraki adım, önceden eğitilmiş modellerin yüklenmesini, etiketlenmemiş verilerin puanlanmasını ve açıklama için örneklerin seçilmesini içeren dinamik bir süreç olan aktif öğrenme döngüsüdür. Veri kaynağının tahminlerle yinelemeli olarak zenginleştirilmesi sayesinde gizli içgörüleri ortaya çıkarıyor ve modelleri yeni zirvelere taşıyoruz.

Görüntü Segmentasyonu için Aktif Öğrenme

Aktif öğrenmenin dönüştürücü gücünü keşfederken görüntü segmentasyonu ön plana çıkıyor. Tahminleri açıklama için Label Studio 'ya göndererek, birden fazla döngü yoluyla model geliştirme potansiyelini anlıyoruz. Bu, her yinelemenin bizi yapay zeka mükemmelliğine yaklaştırdığı bir keşif yolculuğu.

Label Studio'yu Kullanma

Yapay zekada mükemmellik arayışımızda, Label Studio cephaneliğimizde önemli bir araç olarak ortaya çıkıyor. Açıklamalı verileri depolamak için projeler oluşturuyor, görev API'sine sorunsuz bir şekilde bağlanmak için Label Studio sunucularından yararlanıyoruz. Proje adlarıyla eşlenen görevler sayesinde iş akışımızı kolaylaştırıyor ve daha sorunsuz bir işbirliğinin önünü açıyoruz.

Toparlıyoruz

Konuşma sona erdiğinde Yono dinleyicilerimizden gelen soruları yanıtladı. Belirli görevler için boru hatlarının optimize edilmesinden tekrarlanabilirlik ve dokümantasyonun vurgulanmasına kadar, bu yolculuğun her yönünün en iyi uygulamalara ve endüstri standartlarına dayandırılmasını sağladı.

Genel olarak, YV23'te aktif öğrenme yoluyla yapılan bu yolculuk heyecan verici olmaktan başka bir şey değildi. Yeni keşfedilen bilgi ve içgörülerle donanmış olarak, aktif öğrenmenin gücünün yanı sıra topluluğumuzun desteği ve katılımıyla beslenen yeni yapay zeka maceralarına atılmaya hazırız.

Yapay zeka inovasyonunun sınırlarını zorlamaya ve makine öğrenimi dünyasında nelerin mümkün olduğunu yeniden tanımlamaya devam ederken bize katılın. Konuşmanın tamamını buradan izleyin!