‫Bon retour, tout le monde.
‫Je suis tellement excité pour cette prochaine section, et bien sûr, nous commençons avec notre workflow de modélisation
‫en six étapes d'apprentissage automatique.
‫Nous allons passer à la définition du problème, aux fonctionnalités d'évaluation des données, à la modélisation et aux expériences.
‫Encore une fois, nous essayons de faire de cette presque une seconde nature avec les tâches d'apprentissage automatique et de
‫modélisation que nous rencontrons.
‫Si nous avons des données, voici quelques étapes que nous pouvons suivre pour obtenir des informations à partir de ces données.
‫Voyons maintenant quels outils nous pouvons utiliser.
‫Et ce qui est important, c'est que dans cette section, nous allons examiner le flux tensoriel.
‫Et maintenant, vous vous demandez peut-être, hmm, OK, je vois une partie ici.
‫Je vois.
‫Donc je pourrais apprendre.
‫Je vois que nous avons déjà jeté un œil au site Getline, mais qu'est-ce que Tensor flow ?
‫Eh bien, c'est ce que nous allons explorer dans toute cette section.
‫Et nous allons en quelque sorte enseigner celui-ci un peu différemment de la façon dont nous avons
‫examiné la section du cyclone non ponctuel matplotlib du panda.
‫Maintenant, la raison en est que le livre sur le flux de données dans le livre sur l'apprentissage en profondeur et les
‫réseaux de neurones est ce que nous allons couvrir dans cette section n'est pas encore aussi établi que ce que Saikat
‫apprend, c'est comme s'il apprend qu'il existe depuis plus de 10 ans, alors que tartufo flow, la version que nous
‫allons utiliser, n'est sortie que depuis quelques mois.
‫Donc, si vous regardez cela en 2020 ou plus tard, la version du flux tensoriel a vraiment tendance à atteindre le
‫point zéro.
‫C'est peut-être une version supérieure maintenant.
‫Il n'est sorti qu'à la fin de vingt dix-neuf.
‫Donc, ce que nous faisons dans cette section, c'est que nous utilisons des éléments de pointe.
‫Et ce qui est encore plus excitant, c'est que nous avons un nouveau concurrent à notre environnement de travail et
‫c'est Google CoLab.
‫Maintenant, la raison en est que nous allons avoir besoin d'accéder à un GPU.
‫Nous verrons cela dans une seconde.
‫Mais c'est notre espace de travail que nous allons utiliser pour cette section.
‫Maintenant, si vous n'êtes pas familier avec Google CoLab, ce n'est pas grave.
‫Nous allons passer par là.
‫C'est très similaire à un Jupiter.
‫Maintenant, vous vous demandez peut-être ce qu'est le flux tensoriel ?
‫Et c'est une excellente question.
‫Eh bien, Teta Flow est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur ou de calcul numérique.
‫C'est probablement un meilleur terme pour cela.
‫Maintenant, il a d'abord été conçu par Google et ils l'ont utilisé dans leur propre bibliothèque de logiciels
‫interne pour tous leurs besoins d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique.
‫Et c'est en fait maintenant open source, donc tout le monde peut contribuer au flux Tenzer.
‫La mise à jour la plus récente, le Densified 2. 0.
‫Il regorge de mises à jour de la communauté.
‫Les gens comme vous et moi qui utilisons Tensor Flow ont demandé comme, hé, cela n'a pas vraiment fonctionné.
‫Pouvons-nous faire un peu mieux?
‫Donc, hors du flux, vous n'avez pas à vous en soucier.
‫Ce que nous couvrons, ce sont les dernières nouveautés ici.
‫Dataflow est utilisé pour créer un apprentissage en profondeur et connaître les modèles de réseau pour obtenir des informations à partir de données non
‫structurées.
‫Maintenant, dans les projets précédents, nous avons traité des données disponibles dans un bloc de données.
‫Donc quelque chose qui ressemble à une feuille de calcul Excel, il a des lignes et des colonnes.
‫Mais le deep learning est plus adapté aux données non structurées, telles que les photos ou les ondes audio ou le texte en langage
‫naturel, des données non structurées qui n'ont pas vraiment de structure spécifique.
‫Et maintenant, Tensor Flow nous permet de construire un modèle d'apprentissage en profondeur, un peu comme un réseau connu.
‫Eh bien, exactement comme un réseau de neurones pour obtenir des informations sur ces données non structurées.
‫Et cela nous permet également de vérifier et d'évaluer le fonctionnement de notre réseau de neurones, qui est une
‫autre forme de modèle d'apprentissage automatique.
‫Est-ce qu'il fait les choses correctement ou est-ce que les choses se trompent?
‫Maintenant, pourquoi couler ?
‫Eh bien, le plus important est que nous puissions écrire du code d'apprentissage rapide et approfondi en Python.
‫Maintenant, ce que j'entends par rapide, c'est que c'est du code capable de s'exécuter sur un GPU.
‫Et si vous n'êtes pas sûr de ce qu'est un GPU, ne vous inquiétez pas.
‫Nous allons vérifier cela dans une seconde.
‫Et les déchargements capables d'accéder à de nombreux modèles d'apprentissage en profondeur pré-construits sont maintenant, c'est important.
‫Ainsi, comme Saikat, Learn intègre de nombreux modèles d'apprentissage automatique.
‫Nous avons déjà vu que le flux de tenseur d'apprentissage de Saikat a également la possibilité d'accéder à des modèles d'apprentissage en profondeur pré-construits.
‫Nous verrons donc comment faire cela dans le prochain projet.
‫Il vous permet également de faire toute la pile.
‫Ce que je veux dire par là, vous pouvez pré-traiter vos données à l'aide du flux Tancer, vous pouvez les modéliser à l'aide de
‫flux et vous pouvez également déployer un modèle que vous créez à l'aide du flux tensoriel.
‫Et nous venons de parler de celui-ci.
‫Il a été initialement conçu et utilisé en interne par Google.
‫Maintenant, c'est open source.
‫Ainsi, des personnes comme vous et moi ont accès exactement au même logiciel que Google utilise en interne pour
‫leurs workflows d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique.
‫Nous avons parlé de ce qu'est réellement un GPU, le GPU signifie unité de traitement graphique, et la principale chose que
‫vous devez savoir pour l'instant est qu'il est beaucoup plus rapide qu'un CPU ordinaire pour faire du calcul numérique.
‫Donc, si vous vous souvenez, si l'apprentissage automatique trouve des modèles dans les données, a. k. une. transformer des données ou
‫des informations en nombres, trouver des modèles dans ces nombres, un GPU est ce qui va nous aider à augmenter la
‫vitesse de recherche de ces modèles dans ces nombres.
‫C'est tout ce que nous devons savoir.
‫Maintenant, si vous vous souvenez du temps passé dans cette machine, apprenant une par une, c'est donc ce
‫que j'ai reçu ici, nous avons regardé cette diapositive en choisissant un modèle.
‫Nous avons donc des données structurées ici.
‫Vous pouvez choisir un modèle et utiliser l'une de ces bibliothèques, des données non structurées comme cat boost,
‫a boost ou random forest.
‫On l'a vu à Escalon.
‫Maintenant, nous allons commencer à travailler avec des problèmes de données non structurées.
‫Nous avons donc des photos ou des fichiers audio ici et nous avons le modèle deux, qui ressemble à un réseau de neurones.
‫C'est un peu ce que vous verrez si vous recherchez un réseau de neurones sur Google.
‫Et maintenant, ce type de modèles, l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par transfert, fonctionnent beaucoup mieux sur des données non structurées comme
‫nous venons d'en parler.
‫Et donc Tancer Flow est ce que nous pouvons utiliser pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur.
‫Intensify Hub est l'endroit où nous allons utiliser l'apprentissage par transfert, a. k. une. prendre un modèle sait et l'utiliser dans
‫un autre modèle.
‫Maintenant, vous vous demandez peut-être ce qu'est l'apprentissage en profondeur et quels sont les réseaux de neurones ?
‫Eh bien, je veux que vous y pensiez comme ça.
‫L'apprentissage en profondeur n'est qu'une autre forme d'apprentissage automatique et de réseaux de neurones, quelque chose comme ça.
‫C'est le type d'algorithme d'apprentissage automatique auquel on fait généralement référence lorsque nous parlons d'apprentissage en
‫profondeur.
‫Et donc si nous avons cette image d'un chien et que nous essayons d'identifier que c'est mon chien sept, à quel point est-elle belle
‫?
‫Et c'est Belyeu en arrière-plan.
‫Mais disons que nous essayons d'identifier la race des sept.
‫Un réseau non pourrait regarder cette image convertie en nombres et ensuite faire ce petit modèle ici.
‫Va se rappeler à quoi ressemble un lac et alors celui-ci va se rappeler à quoi je ressemble,
‫et puis ceux-là, qui sait ce qu'ils vont découvrir.
‫Et puis finalement, nous nous rendons compte qu'il s'agit d'une image d'un Labrador si notre réseau de neurones est en train d'apprendre.
‫Droit.
‫C'est donc ce que je veux que vous imaginiez un réseau de neurones, car le même processus avec tous nos autres modèles
‫d'apprentissage automatique que nous avons examinés est que vous avez une entrée, une sorte de données, puis vous avez un
‫apprentissage automatique modèle ici dans notre cas sur le réseau.
‫Et puis vous avez une sorte de sortie.
‫Maintenant, un réseau de neurones, vous vous demandez peut-être, quels sont tous ces petits nœuds ici ?
‫Ils sont également appelés nœuds, alors que ce sont de petits modèles en eux-mêmes.
‫Donc, ce qui va se passer ici, c'est que chacun de ces petits modèles va additionner et trouver
‫une sorte de modèle dans ces données, puis apprendre à quoi ce modèle se rapporte.
‫D'accord.
‫L'étiquette.
‫Et donc.
‫D'où vient l'apprentissage en profondeur, si c'est juste si un réseau connu n'est qu'un autre type de modèle d'apprentissage
‫automatique ?
‫Eh bien, c'est de là que vient la partie profonde.
‫Lors de la construction d'un réseau de neurones, vous pouvez utiliser plusieurs couches, je vois ici que nous avons notre réseau
‫d'origine, mais vous pouvez ensuite ajouter d'autres réseaux de neurones en plus de votre réseau de neurones d'origine.
‫Et ce que cela pourrait faire, ce que cela et moi disons pourrait, car encore une fois, il y a beaucoup d'essais et d'erreurs dans
‫ce genre de recherche de modèle.
‫C'est pourquoi j'ai dit au début, le livre sur l'apprentissage en profondeur n'est pas encore complètement terminé parce que
‫nous travaillons toujours sur la meilleure façon de mettre en place ces réseaux de neurones.
‫Et donc j'ai ici quelques boîtes de plus que ce que nous avions dans la diapositive précédente.
‫Et cela signifie que lorsque vous ajoutez plus de couches ici, ce sont les nœuds.
‫Ces petits modèles du réseau de neurones vont commencer à détecter de plus en
‫plus de fonctionnalités et donc, espérons-le, à mieux identifier les informations dans nos données non structurées.
‫Maintenant, quels types de problèmes d'apprentissage en profondeur existe-t-il ?
‫Eh bien, nous avons parlé de classification, nous l'avons également vu dans un projet sur les maladies cardiaques.
‫Mais vous voudrez peut-être classer les types de races de chiens dans une image ou si un e-mail est un spam ou non.
‫Dans ce cas, cet e-mail n'est certainement pas un spam.
‫Sinon, il y a un problème de séquence à séquence également connu sous le nom de secteur malade.
‫Et maintenant, c'est une sorte de problème qui se produit avec Siri ou Google home ou quelque chose comme ça.
‫Cela arrive aussi avec Google Translate.
‫Il faut donc une onde audio et elle va la traduire en une sorte de texte ou de commande.
‫Et enfin, il y a la détection d'objets, qui s'apparente à la classification d'images.
‫Mais maintenant, vous essayez de savoir où se trouve un objet spécifique à l'intérieur d'une image.
‫Il s'agit donc d'une sorte de problème d'apprentissage en profondeur auquel une voiture autonome devra peut-être
‫ou sera confrontée si elle utilise des caméras ou essaie d'identifier les objets à l'intérieur.
‫Une image d'une voiture autonome Tesla a huit caméras.
‫Il essaie toujours de détecter les objets qui se trouvent sur son chemin.
‫Et je veux dire, il y a beaucoup plus de problèmes d'apprentissage en profondeur là-bas.
‫Mais ce sont trois des principaux que vous allez rencontrer dans votre vie de tous les jours.
‫OK, et nous avons déjà mentionné l'apprentissage par transfert, alors qu'est-ce que l'apprentissage par transfert et pourquoi devrions-nous l'utiliser ?
‫Alors que la prémisse principale de l'apprentissage par transfert est de prendre ce que vous savez dans un domaine et de l'appliquer à un
‫autre.
‫Donc, si vous entraînez un modèle d'apprentissage automatique pour ramasser différentes races et images de chiens et que vous essayez de
‫former un modèle d'apprentissage automatique à partir de zéro, cela peut être à la fois coûteux et long.
‫Mais si vous disposez déjà d'un modèle d'apprentissage automatique, qui consiste à apprendre à identifier d'autres objets et images,
‫ce qui est bien, c'est que vous pouvez utiliser l'apprentissage par transfert.
‫Donc, en prenant ce modèle d'apprentissage automatique ou ce réseau de neurones, en prenant ces modèles qu'il
‫a appris dans un autre ensemble d'images, puis en appliquant ces modèles à votre propre problème.
‫Cela nous amène donc à nous demander pourquoi ne pas profiter de ce qui existe déjà ?
‫Pourquoi ne pas profiter de ce qu'un autre modèle sait déjà ?
‫C'est ce que nous chercherons à faire dans ce projet.
‫Et plus précisément, qu'allons-nous couvrir?
‫Eh bien, si vous vous souvenez de notre site, Getline Workflow.
‫Notre flux de travail Tenzer Flow est très similaire.
‫Nous devons préparer les données, mais cette fois, ce sont des données non structurées plutôt que des données structurées.
‫Et c'est la prémisse principale ici, et j'insisterai là-dessus jusqu'à ce que je sache que les données soient prêtes,
‫c'est essentiellement transformer nos données en temps, d'où le flux tensoriel.
‫Et puis une fois nos phrases de données, nous choisissons un modèle adapté à notre problème, nous allons utiliser des dizaines
‫de hub bas pour cela et ensuite nous adapterons le modèle aux données.
‫J'obtiens donc le modèle pour trouver des modèles dans les données pour nous et nous allons apprendre à faire une prédiction.
‫Une fois que notre modèle a appris certains modèles dans nos données, nous évaluerons notre modèle pour voir si, hé,
‫ces prédictions sont-elles bonnes ou non ?
‫Nous verrons comment nous améliorer grâce à l'expérimentation, puis nous enregistrerons et rechargerons notre modèle entraîné.
‫Maintenant, sous une forme différente, nous allons passer par une classification multiclasse de bout en bout, un flux de travail.
‫On verra ce que c'est dans une seconde.
‫Nous allons apprendre à pré-traiter les données d'image.
‫Donc, entrer dans Tensas apprendra à choisir un modèle d'apprentissage en profondeur.
‫Nous allons apprendre à l'adapter aux données.
‫En apprenant les modèles, nous apprendrons ensuite à faire des prédictions sans modèles d'apprentissage en profondeur.
‫Ainsi, en utilisant les modèles qu'il a appris, nous évaluerons les prédictions de notre modèle.
‫Nous allons enregistrer et charger notre modèle d'apprentissage en profondeur.
‫Et puis nous utiliserons un modèle de train pour faire des prédictions sur nos propres données personnalisées.
‫A quelle distance ?
‫C'est une grosse section, mais je suis excité.
‫Maintenant, quel est le problème ?
‫Nous allons travailler sur un problème de classification, et c'est le problème d'identification de la race de chien Kagle.
‫Déterminez donc la race d'un chien dans une image.
‫Et maintenant, ce genre de problème est la classification multiclasse.
‫Cela signifie donc qu'il y a plus de deux options.
‫Mais nous verrons cela sous peu.
‫Maintenant, où pouvez-vous obtenir de l'aide pour tout cela, car nous apprenons des concepts et du code en même temps, le
‫tout au sein d'un projet.
‫Faites de votre mieux pour suivre votre code, en cas de doute, exécutez le code.
‫N'oubliez pas, essayez-le par vous-même, car nous utilisons Google CoLab.
‫Nous verrons cela dans une seconde.
‫La lecture d'une chaîne est un peu différente de notre cahier Jubran.
‫Vous devez appuyer sur la commande Shift dans l'espace pour lire.
‫Si vous êtes toujours bloqué, n'ayez pas peur de le rechercher.
‫Vous rencontrerez un débordement de pile ou les Texans ont suivi la documentation.
‫Et puis réessayez en utilisant ce que vous avez trouvé sur le débordement de pile ou les flux intensifs, la documentation, et enfin,
‫si vous êtes toujours bloqué, n'ayez jamais peur de demander.
‫Et bien sûr, n'oubliez pas le chat Dischord, auquel, espérons-le, vous êtes inscrit.
‫J'espère que vous êtes là pour interagir avec les autres étudiants.
‫Et maintenant, sans plus tarder, allons chercher ces niches.