深度學習框架 Label Studio 整合教學 ft. Nikolai Luibimov
目錄
一、引言
二、動態預註釋
2.1 情境介紹
2.2 實施步驟
2.3 優缺點
三、線上學習
3.1 情境介紹
3.2 實施步驟
3.3 優缺點
四、主動學習
4.1 情境介紹
4.2 實施步驟
4.3 優缺點
五、總結
二、動態預註釋
近年來，對於機器學習框架與Label Studio的整合需求日益增加。這次的網絡研討會將針對這個複雜且廣泛的議題進行討論。動態預註釋是一個常見且相對簡單的整合方案。在這種情境下，我們可以使用機器學習模型的預測結果作為任務的初步樣本。對於已經有Label Studio帳號的標註者來說，這可能會帶來很大的便利，因為他們可以使用模型的預測結果來改進註釋速度。
在實施動態預註釋時，我們需要先定義與Label Studio兼容的機器學習模型。這通常涉及到創建一個繼承自Label Studio ml base的Python類。這個類定義了模型的基本設置和行為。為了讓機器學習模型能夠理解Label Studio中的標註配置，我們需要確保機器學習模型能夠與Label Studio進行協同作業。此外，我們還需要安裝相應的套件，以確保機器學習模型能夠運行順利。
實施動態預註釋的最後一步是啟動腳本並開始提供預測結果。我們為此提供了一些簡單的工具，以便使用者能夠輕鬆地操作。通過使用這些工具，我們可以初始化機器學習模型、啟動機器學習後端並為模型構建一個獨立的伺服器。在這一步完成後，我們只需要將伺服器位址複製並粘貼到Label Studio的機器學習設定頁面上，即可完成整個設定。
動態預註釋的優點是能夠快速提供樣本標註結果、比較不同模型的結果並在機器學習流程中實現無縫整合。然而，它也有一些缺點，例如對環境和配置的要求比較高，需要安裝相應的套件和工具。
三、線上學習
線上學習是動態預註釋的一個擴展。在這種情境下，我們將機器學習回饋與標註過程進行結合，從而進一步改善模型的性能。在完成標註任務後，我們可以將標註結果提交給Label Studio提供的機器學習後端服務，這樣就可以觸發新的模型訓練。這種方式可以實現模型的即時更新和重新訓練，從而提高模型的準確性和性能。
實施線上學習的步驟與動態預註釋相似，只需在完成標註任務後啟動模型訓練即可。這樣一來，模型就能夠根據新的標註結果進一步優化，不斷改進其預測能力。
線上學習的優點是能夠實現模型的即時更新和重新訓練，從而提高模型的準確度和性能。然而，它也存在一些缺點，例如需要考慮到訓練和標註的時間成本以及模型更新可能導致的系統性能下降。
四、主動學習
主動學習是線上學習的進一步擴展，它通過根據模型的預測結果選擇最具信息量的樣本進行標註，從而實現更快速和更高效的模型訓練。
在實施主動學習的步驟中，我們首先需要根據模型的預測結果將樣本排序，選擇置信度最低的樣本進行標註。這樣就能夠更加高效地選擇樣本，從而優化模型訓練的效果。
主動學習的優點是能夠節省標註時間，提高模型訓練效率。然而，它也存在一些缺點，例如需要根據模型的預測結果進行樣本選擇，可能會導致一部分樣本被遺漏或重複標註。
五、總結
動態預註釋、線上學習和主動學習都是將機器學習模型與Label Studio進行整合的常用方法。它們可以提高註釋速度、優化模型訓練效果並實現無縫整合。不同的方法可以根據實際需求和環境選擇使用。
然而，這些方法也存在一些挑戰，例如配置和環境要求、模型準確性和系統性能等方面。使用者在實施和應用這些方法時應該根據具體情況進行評估和選擇，並達到最佳效果。
這些方法的應用範圍廣泛，包括自然語言處理、計算機視覺和聲音識別等領域。通過合理運用這些方法，可以提高標註效率和模型準確性，從而更好地應用於現實應用中。
FAQ
問：動態預註釋是否需要使用Jupyter Notebooks來進行訓練？
答：不需要。動態預註釋只需定義好機器學習模型並設置相應的參數即可，不需要使用Jupyter Notebooks。
問：使用動態預註釋是否需要安裝額外的套件？
答：是的，您需要安裝相應的機器學習套件和工具以確保順利運行。
問：主動學習是否可以加快模型訓練過程？
答：是的，主動學習可以通過選擇最具信息量的樣本進行標註，從而提高模型訓練的效率。
問：線上學習和主動學習有什麼區別？
答：線上學習是指在模型訓練的過程中不斷更新模型，而主動學習是在線上學習的基礎上進一步選擇最具信息量的樣本進行標註，從而提高訓練效果。
資源：
No difficulty
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY
