A mesterséges intelligencia világában a tanulási módszerek folyamatos fejlődése új lehetőségeket kínál a hatékony adathasználatra. Az önálló felügyelet nélküli tanulás (self-supervised learning) egyre nagyobb teret hódít, különösen akkor, ha a Lightly AI keretrendszert alkalmazzuk. Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan használhatjuk ki ezt a technológiát az adatok hatékony kurálására és az aktív tanulás elősegítésére.
Első lépésként építünk egy SimCLR modellt, amely lehetővé teszi, hogy címkék nélkül is értelmes képi reprezentációkat tanuljunk. Ez a modell az önálló felügyelet nélküli tanulás egyik alapvető eszköze, amely segít az adatok mélyebb megértésében. Az adatok vizualizálásához pedig az UMAP és a t-SNE technikákat alkalmazzuk, amelyek segítségével könnyen áttekinthetjük az adatok közötti kapcsolatokat és mintázatokat.
A következő lépésben a coreset kiválasztási technikák világába merülünk el, amelyek lehetőséget adnak az adatok intelligens kurálására. Ez a folyamat segít abban, hogy a releváns és legértékesebb adatokat emeljük ki, ezáltal javítva a modell hatékonyságát és csökkentve a szükséges adatmennyiséget.
Végül szimulálunk egy aktív tanulási munkafolyamatot, amely során a modell folyamatosan tanul és fejlődik az újonnan szerzett adatok alapján. Az aktív tanulás lényege, hogy a modell képes azonosítani azokat az adatokat, amelyek a legjobban hozzájárulnának a tanulási folyamat javításához, és így célzottan ezekre összpontosít.
A Lightly AI keretrendszer alkalmazásával a felhasználók nemcsak a rendelkezésre álló adatokból hozhatják ki a legtöbbet, hanem egy olyan tanulási folyamatot is kialakíthatnak, amely folyamatosan alkalmazkodik és fejlődik. Ez a megközelítés nemcsak az adatok hatékonyabb felhasználását teszi lehetővé, hanem hozzájárul az innovatív megoldások létrehozásához is a mesterséges intelligencia területén.
