‫Welkom terug, allemaal.
‫Ik ben zo enthousiast over dit volgende gedeelte, en natuurlijk beginnen we met onze zes stappen
‫machine learning, modellering workflow.
‫We gaan naar probleemdefinitie, functies voor gegevensevaluatie, modellering en experimenten.
‫Nogmaals, we proberen dit bijna een tweede natuur te maken met welke machine learning-, modelleringstaken
‫we ook tegenkomen.
‫Als we gegevens hebben, zijn dit enkele stappen die we kunnen nemen om inzichten uit die gegevens te halen.
‫Laten we nu eens kijken welke tools we kunnen gebruiken.
‫En wat belangrijk is, is dat we in deze sectie de tensorstroom gaan bekijken.
‫En nu vraag je je misschien af, hmm, oké, ik zie hier een deel.
‫Ik snap het.
‫Dus ik kon het leren.
‫Ik zie dat we al een kijkje hebben genomen op site Getline, maar wat is Tensor-flow?
‫Nou, daar gaan we in deze hele sectie op in.
‫En we gaan deze een beetje anders leren dan hoe we naar de
‫matplotlib non-point cycloonsectie van de panda hebben gekeken.
‫De reden hiervoor is dat het boek over dataflow in het boek over deep learning en neurale netwerken
‫wat we in deze sectie gaan behandelen nog niet zo bekend is als wat Saikat leert, is dat
‫het leert dat het al meer dan 10 jaar, terwijl tartufo flow, de versie die we gaan
‫gebruiken, pas een paar maanden geleden uitkwam.
‫Dus als je dit in 2020 of later bekijkt, heeft de versie van tensorstroom de neiging om naar het nulpunt
‫te stromen.
‫Mogelijk is het inmiddels een hogere versie.
‫Kwam pas eind negenentwintig uit.
‫Dus wat we in deze sectie doen, is dat we geavanceerde dingen gebruiken.
‫En wat nog spannender is, is dat we een nieuwe concurrent hebben voor onze werkomgeving en dat is
‫Google CoLab.
‫De reden hiervoor is dat we toegang tot een GPU nodig hebben.
‫We zullen dat zo bekijken.
‫Maar dit is onze werkruimte die we voor deze sectie gaan gebruiken.
‫Als u niet bekend bent met Google CoLab, is dat geen probleem.
‫We gaan er doorheen.
‫Het lijkt erg op een Jupiter.
‫Nu denk je misschien wat is tensorstroom?
‫En dat is een geweldige vraag.
‫Welnu, Teta Flow is een bibliotheek voor diepgaand leren of numeriek computergebruik.
‫Dat is waarschijnlijk een betere term ervoor.
‫Nu werd het voor het eerst bedacht door Google en ze gebruikten het binnen hun eigen systeem alsof het in een interne softwarebibliotheek
‫was voor al hun behoeften op het gebied van deep learning en machine learning.
‫En het is nu eigenlijk open source, zodat iedereen kan bijdragen aan Tenzer-flow.
‫De meest recente update, de Densified 2. 0.
‫Het zit boordevol updates van de community.
‫De mensen zoals jij en ik die Tensor Flow gebruiken, hebben gevraagd, hey, dit werkte niet echt.
‫Kunnen we het een beetje beter maken?
‫Dus uit de flow, daar hoef je je geen zorgen over te maken.
‫Wat we behandelen zijn de nieuwste dingen hier.
‫Dataflow wordt gebruikt om deep learning te bouwen en netwerkmodellen te kennen om inzichten te verkrijgen uit ongestructureerde
‫data.
‫Nu, in de vorige projecten, hebben we gegevens behandeld die beschikbaar zijn in een dataframe.
‫Dus iets dat op een Excel-spreadsheet lijkt, heeft rijen en kolommen.
‫Maar deep learning is meer geschikt voor ongestructureerde gegevens, zoals foto's of audiogolven of natuurlijke taaltekst, ongestructureerde
‫gegevens die niet echt een specifieke structuur hebben.
‫En nu stelt Tensor Flow ons in staat om een deep learning-model te bouwen, een beetje zoals een bekend netwerk.
‫Nou, precies zoals een neuraal netwerk om inzichten te krijgen uit deze ongestructureerde gegevens.
‫En het stelt ons ook in staat om te controleren en evalueren hoe ons neurale netwerk, een andere
‫vorm van machine learning-model, het doet.
‫Gaat het goed of gaat het fout?
‫Nu, waarom stromen?
‫Welnu, het belangrijkste is dat we snelle, diepgaande leercode kunnen schrijven in Python.
‫Wat ik bedoel met snel is dat het code is die op een GPU kan draaien.
‫En maak je geen zorgen als je niet zeker weet wat een GPU is.
‫We zullen dat zo controleren.
‫En offloads die toegang hebben tot veel vooraf gebouwde deep learning-modellen zijn nu, dit is belangrijk.
‫Dus net als Saikat heeft Learn een aantal machine learning-modellen ingebouwd.
‫We hebben al gezien dat Saikat leert dat tensorflow ook toegang heeft tot vooraf gebouwde deep learning-modellen.
‫Dus we zullen zien hoe dat te doen in het komende project.
‫Het stelt je ook in staat om de hele stapel te doen.
‫Wat ik daarmee bedoel, je kunt je gegevens voorverwerken met Tancer-stroom, je kunt het modelleren met behulp van stroom en
‫je kunt ook een model implementeren dat je bouwt met behulp van tensorstroom.
‫En daar hebben we het net over gehad.
‫Het is oorspronkelijk ontworpen en gebruikt door Google.
‫Nu is het open source.
‫Dus mensen zoals jij en ik hebben toegang tot exact dezelfde software die Google intern gebruikt
‫voor hun deep learning- en machine learning-workflows.
‫We spraken over wat eigenlijk een GPU is, de GPU staat voor grafische verwerkingseenheid, en het belangrijkste dat je
‫nu moet weten, is dat het een stuk sneller is dan een gewone CPU bij numeriek computergebruik.
‫Dus als je je herinnert, als machine learning patronen in gegevens vindt, a. k. A. het omzetten van gegevens
‫of informatie in getallen, het vinden van patronen in die getallen, een GPU gaat ons helpen om de snelheid van het
‫vinden van die patronen in die getallen te verhogen.
‫Dat is alles wat we moeten weten.
‫Nu, als je je herinnert, lang geleden in die machine, één op één sectie lerend, dus dit is
‫wat ik hier teruggooi, we keken naar deze dia en kozen een model.
‫Dus we hebben hier gestructureerde gegevens.
‫Je zou een model kunnen kiezen en je zou een van deze bibliotheken kunnen gebruiken, ongestructureerde gegevens zoals kattenboost,
‫een boost of willekeurig bos.
‫Dat zagen we in Escalon.
‫Nu gaan we aan de slag met probleem-naar-ongestructureerde data.
‫Dus we hebben hier foto's of audiobestanden en we hebben model twee, dat lijkt op een neuraal netwerk.
‫Dit is een beetje wat je zult zien als je het neurale netwerk op Google.
‫En nu werken dit soort modellen, deep learning en transfer learning, veel beter op ongestructureerde data, zoals we
‫zojuist hebben besproken.
‫En dus is Tancer Flow wat we kunnen gebruiken om deep learning-modellen te bouwen.
‫Intensify Hub is waar we transfer learning gaan gebruiken, a. k. A. het ene model kennen en gebruiken in
‫een ander model.
‫Nu vraag je je misschien af wat deep learning is en wat neurale netwerken zijn?
‫Nou, ik wil dat je er zo over denkt.
‫Deep learning is gewoon een andere vorm van machine learning en neurale netwerken, zoiets als dit.
‫Dit zijn het type machine learning-algoritmen waarnaar meestal wordt verwezen als we het hebben over deep
‫learning.
‫En als we dit beeld van een hond hebben en we proberen te identificeren dat dit mijn hond zeven is, hoe mooi is ze
‫dan?
‫En dat is Belyeu op de achtergrond.
‫Maar laten we zeggen dat we het ras van de zeven proberen te identificeren.
‫Een netwerk zonder netwerk zou deze afbeelding kunnen zien omgezet in cijfers en dan dit kleine model hier gaan maken.
‫Zal zich herinneren hoe een meer eruit ziet en dan zal deze hier zich herinneren hoe ik eruit zie,
‫en dan deze, wie weet wat ze gaan uitvinden.
‫En dan realiseren we ons uiteindelijk dat dit een afbeelding is van een Labrador als ons neurale netwerk aan het leren is.
‫Rechts.
‫Dus dit is wat ik wil dat je je een neuraal netwerk voorstelt, zoals hetzelfde proces met al onze andere
‫machine learning-modellen waar we naar hebben gekeken, je hebt een invoer, een soort gegevens, en dan heb je
‫een machine learning model hier in ons geval op netwerk.
‫En dan heb je een soort output.
‫Nu, een neuraal netwerk, vraag je je misschien af, wat zijn al deze kleine knooppunten hier?
‫Ze worden ook wel knooppunten genoemd, terwijl dit kleine modellen in zichzelf zijn.
‫Dus wat hier gaat gebeuren, is dat elk van deze kleine modellen gaat optellen en een soort patroon in
‫deze gegevens zal ontdekken en dan zal leren waar dat patroon mee te maken heeft.
‫Oke.
‫Het etiket.
‫En dus.
‫Waar komt deep learning vandaan, als het alleen is als een bekend netwerk gewoon een ander type machine
‫learning-model is?
‫Welnu, hier komt het diepe gedeelte vandaan.
‫Bij het bouwen van een neuraal netwerk, zou je meerdere lagen kunnen gebruiken, ik zie dat we hier onze
‫originele hebben, maar dan zou je meer neurale netwerken kunnen toevoegen bovenop je originele neurale netwerk.
‫En wat dit zou kunnen doen, wat dit en ik zeg zou kunnen doen, want nogmaals, het is veel vallen en opstaan
‫bij dit soort model vinden.
‫Daarom zei ik in het begin dat het boek over diep leren nog niet volledig is voltooid, omdat
‫we nog steeds de beste manier vinden om deze neurale netwerken in te richten.
‫En dus heb ik hier nog een paar dozen dan wat we in de vorige dia hadden.
‫En wat dit betekent is dat als je hier meer lagen toevoegt, dit de knooppunten zijn.
‫Deze kleinere modellen in het neurale netwerk zullen steeds meer functies kunnen
‫detecteren en hopelijk beter worden in het identificeren van de informatie in onze ongestructureerde gegevens.
‫Wat voor soort diepgaande leerproblemen zijn er?
‫We hebben gesproken over classificatie, dat hebben we ook gezien in een hartziekteproject.
‫Maar misschien wilt u classificeren wat voor soort hondenrassen in een afbeelding staan en of een e-mail spam is of niet.
‫In dit geval is deze e-mail zeker geen spam.
‫Anders is er een volgorde-naar-volgorde-probleem, ook wel sector ziek genoemd.
‫En nu is dit een soort probleem dat zich voordoet met Siri of Google Home of iets dergelijks.
‫Het gebeurt ook met Google Translate.
‫Er is dus een audiogolf voor nodig en die vertaalt dat in een soort tekst of commando.
‫En tot slot is er objectdetectie, vergelijkbaar met beeldclassificatie.
‫Maar nu probeer je erachter te komen waar een specifiek object zich in een afbeelding bevindt.
‫Dit is dus een soort diepgaand leerprobleem waar een zelfrijdende auto misschien in moet komen of
‫zal komen als ze camera's gebruiken of proberen te identificeren welke objecten erin zitten.
‫Een afbeelding van een zelfrijdende auto van Tesla heeft acht camera's.
‫Het probeert altijd op te pikken welke objecten hem in de weg staan.
‫En ik bedoel, er zijn nog veel meer diepgaande leerproblemen.
‫Maar dit zijn drie van de belangrijkste die u in uw dagelijks leven zult tegenkomen.
‫OK, en we noemden al eerder transfer learning, dus wat is transfer learning en waarom zouden we het gebruiken?
‫Terwijl het belangrijkste uitgangspunt van transfer learning is om te nemen wat je weet in het ene domein en het toe te passen op een
‫ander domein.
‫Dus als je een machine learning-model traint om verschillende hondenrassen en afbeeldingen op te pikken en je
‫probeert een machine learning-model helemaal opnieuw te trainen, kan dat zowel duur als tijdrovend zijn.
‫Maar als je al een machine learning-model hebt, namelijk het leren identificeren van andere objecten en
‫afbeeldingen, is het mooie dat je transfer learning kunt gebruiken.
‫Dus neem wat dat machine learning-model of dat neurale netwerk, die patronen die het heeft geleerd
‫in een andere reeks afbeeldingen en pas die patronen vervolgens toe op je eigen probleem.
‫Dus dit brengt ons bij de vraag waarom niet profiteren van wat er al is?
‫Waarom niet profiteren van wat een ander model al weet?
‫Daar gaan we in dit project naar kijken.
‫En meer specifiek, wat gaan we behandelen?
‫Nou, als je je onze site herinnert, Getline Workflow.
‫Onze Tenzer-stroomworkflow lijkt erg op elkaar.
‫We moeten gegevens gereed maken, maar deze keer zijn het ongestructureerde gegevens in plaats van gestructureerde gegevens.
‫En dit is het belangrijkste uitgangspunt hier, en ik zal dit benadrukken totdat ik ga, het paard krijgt de gegevens
‫gereed, in wezen verandert onze gegevens in tijden, vandaar de tensorstroom.
‫En als we eenmaal onze gegevenszinnen hebben gekozen, kiezen we een model dat bij ons probleem past, we gaan hiervoor tientallen
‫lage hubs gebruiken en dan passen we het model aan de gegevens aan.
‫Dus ik krijg het model om patronen in de gegevens voor ons te vinden en we zullen leren hoe we een voorspelling kunnen doen.
‫Zodra ons model enkele patronen in onze gegevens heeft geleerd, zullen we ons model evalueren om te zien of, hey, deze
‫voorspellingen zijn, zijn ze goed of niet?
‫We zullen zien hoe we kunnen verbeteren door te experimenteren en dan zullen we ons getrainde model opslaan en opnieuw laden.
‫Nu, in een andere vorm, gaan we door een end-to-end classificatie van meerdere klassen, workflowstroom.
‫We zullen zo zien wat dat is.
‫We leren hoe u afbeeldingsgegevens voorbewerkt.
‫Dus door het in Tensas te krijgen, leer je hoe je een deep learning-model kiest.
‫We zullen leren hoe we het aan de gegevens kunnen aanpassen.
‫Dus als we de patronen leren, leren we hoe we voorspellingen kunnen doen zonder deep learning-modellen.
‫Dus met behulp van de patronen die het heeft geleerd, zullen we de voorspellingen van ons model evalueren.
‫We zullen ons deep learning-model opslaan en laden.
‫En dan gebruiken we een treinmodel om voorspellingen te doen op onze eigen aangepaste gegevens.
‫Hoe ver weg?
‫Dit is een groot deel, maar ik ben opgewonden.
‫Wat is nu het probleem?
‫We gaan werken aan een classificatieprobleem, en het is het identificatieprobleem van het Kagle-hondenras.
‫Bepaal dus het ras van een hond in een afbeelding.
‫En dit soort problemen is classificatie met meerdere klassen.
‫Dat betekent dus dat er meer dan twee opties zijn.
‫Maar daar gaan we binnenkort naar kijken.
‫Waar kun je hier hulp bij krijgen, want we leren concepten en code tegelijkertijd,
‫allemaal binnen een project.
‫Doe je best om je code te volgen, voer bij twijfel de code uit.
‫Denk eraan, probeer het zelf, want we gebruiken Google CoLab.
‫We zullen dit zo zien.
‫Het lezen van een string is een beetje anders dan ons Jubran-notebook.
‫Je moet de shift-opdracht in de ruimte drukken om te lezen.
‫Als je nog steeds vastzit, wees dan niet bang om ernaar te zoeken.
‫Je zult een stack overflow tegenkomen of de Texanen hebben volgdocumentatie.
‫En probeer het dan opnieuw met behulp van wat je hebt gevonden op stapeloverloop of intensieve stromen, documentatie, en tot slot, als je nog
‫steeds vastzit, wees dan nooit bang om het te vragen.
‫En vergeet natuurlijk de Dishord-chat niet, waar u zich hopelijk voor heeft aangemeld.
‫Hopelijk ben je daar in interactie met de andere studenten.
‫En laten we nu, zonder verder oponthoud, die hondenhokken gaan zoeken.