‫Willkommen zurück, alle zusammen.
‫Ich freue mich sehr auf diesen nächsten Abschnitt, und natürlich beginnen wir mit unserem sechsstufigen
‫Modellierungsworkflow für maschinelles Lernen.
‫Wir gehen auf Problemdefinition, Datenauswertungsfunktionen, Modellierung und Experimente ein.
‫Auch hier versuchen wir, dies bei allen maschinellen Lern- und Modellierungsaufgaben, auf die wir stoßen, fast zur zweiten
‫Natur zu machen.
‫Wenn uns einige Daten vorliegen, können wir anhand dieser Schritte Erkenntnisse aus diesen Daten gewinnen.
‫Schauen wir uns nun an, welche Tools wir verwenden können.
‫Und wichtig ist, dass wir uns in diesem Abschnitt mit dem Tensorfluss befassen.
‫Und jetzt fragen Sie sich vielleicht, hmm, OK, ich sehe einen Teil hier.
‫Ich verstehe.
‫So konnte ich lernen.
‫Wie ich sehe, haben wir uns die Site Getline bereits angesehen, aber was ist Tensor Flow?
‫Nun, darauf werden wir in diesem gesamten Abschnitt eintauchen.
‫Und wir werden dies ein bisschen anders lehren, als wir den Abschnitt
‫Matplotlib des Pandas ohne Punkt-Zyklone betrachtet haben.
‫Der Grund dafür ist, dass das Buch über Datenfluss im Buch über Deep Learning und neuronale Netze, das wir
‫in diesem Abschnitt behandeln werden, noch nicht so etabliert ist wie das, was Saikat lernt, so ist, als ob
‫es schon über längere Zeit gelernt hätte 10 Jahren, während tartufo flow, die Version, die wir verwenden
‫werden, erst vor ein paar Monaten herauskam.
‫Wenn Sie dies also im Jahr 2020 oder später sehen, tendiert die Version des Tensor-Flows dazu, bis zum Nullpunkt
‫zu fließen.
‫Es könnte mittlerweile eine höhere Version sein.
‫Kam erst am Ende von neunundzwanzig heraus.
‫In diesem Abschnitt verwenden wir also modernstes Material.
‫Und was noch aufregender ist, ist, dass wir einen neuen Konkurrenten für unsere Workspace-Umgebung haben und das ist
‫Google CoLab.
‫Der Grund dafür ist, dass wir Zugriff auf eine GPU benötigen.
‫Das schauen wir uns gleich an.
‫Dies ist jedoch unser Arbeitsbereich, den wir für diesen Abschnitt verwenden werden.
‫Wenn Sie mit Google CoLab nicht vertraut sind, ist das in Ordnung.
‫Wir werden es durchziehen.
‫Es ist einem Jupiter sehr ähnlich.
‫Jetzt denken Sie vielleicht, was ist Tensorfluss?
‫Und das ist eine großartige Frage.
‫Nun, Teta Flow ist eine Deep-Learning- oder Numerical-Computing-Bibliothek.
‫Das ist wahrscheinlich ein besserer Begriff dafür.
‫Jetzt wurde es zuerst von Google konzipiert und sie nutzten es in ihrem eigenen wie in
‫einer internen Softwarebibliothek für alle ihre Deep-Learning- und Machine-Learning-Anforderungen.
‫Und es ist jetzt tatsächlich Open Source, sodass jeder zu Tenzer Flow beitragen kann.
‫Das neueste Update, das Densified 2. 0.
‫Es ist vollgepackt mit Updates der Community.
‫Die Leute wie Sie und ich, die Tensor Flow verwenden, haben gefragt, hey, das hat nicht wirklich funktioniert.
‫Können wir es ein bisschen besser machen?
‫Sie müssen sich also keine Sorgen machen, wenn Sie nicht im Fluss sind.
‫Was wir behandeln, ist das Neueste hier.
‫Dataflow wird verwendet, um Deep Learning zu erstellen und Netzwerkmodelle zu kennen, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu
‫gewinnen.
‫In den vorherigen Projekten haben wir uns nun mit Daten beschäftigt, die in einem Datenrahmen verfügbar sind.
‫Etwas, das wie eine Excel-Tabelle aussieht, hat Zeilen und Spalten.
‫Deep Learning eignet sich jedoch eher für unstrukturierte Daten wie Fotos oder Audiowellen oder natürlichsprachlichen
‫Text, unstrukturierte Daten, die keine wirkliche Struktur haben.
‫Und jetzt ermöglicht uns Tensor Flow, ein Deep-Learning-Modell aufzubauen, ähnlich wie ein bekanntes Netzwerk.
‫Nun, genau wie ein neuronales Netzwerk, um Erkenntnisse aus diesen unstrukturierten Daten zu gewinnen.
‫Und es ermöglicht uns auch, die Leistung unseres neuronalen Netzwerks, das eine andere Form des maschinellen Lernmodells ist,
‫zu überprüfen und zu bewerten.
‫Macht es Dinge richtig oder macht es Dinge falsch?
‫Warum nun fließen?
‫Das Wichtigste ist, dass wir schnellen Deep-Learning-Code in Python schreiben können.
‫Mit schnell meine ich, dass der Code auf einer GPU ausgeführt werden kann.
‫Und wenn Sie sich nicht sicher sind, was eine GPU ist, machen Sie sich keine Sorgen.
‫Wir werden das gleich überprüfen.
‫Und Offloads, die auf viele vorgefertigte Deep-Learning-Modelle zugreifen können, sind jetzt wichtig.
‫Wie Saikat hat Learn eine Reihe von Modellen für maschinelles Lernen integriert.
‫Wir haben bereits gesehen, dass Saikat Learn Tensor Flow auch die Möglichkeit bietet, auf vorgefertigte Deep-Learning-Modelle zuzugreifen.
‫Wir werden sehen, wie das im kommenden Projekt geht.
‫Es ermöglicht Ihnen auch, den gesamten Stapel zu machen.
‫Was ich damit meine, Sie können Ihre Daten mit Tancer Flow vorverarbeiten, Sie können sie mit Flow modellieren und
‫Sie können auch ein Modell bereitstellen, das Sie mit Tensor Flow erstellen.
‫Und wir haben gerade darüber gesprochen.
‫Es wurde ursprünglich von Google intern entwickelt und verwendet.
‫Jetzt ist es Open Source.
‫Leute wie Sie und ich haben also Zugriff auf genau dieselbe Software, die Google intern
‫für ihre Deep-Learning- und Machine-Learning-Workflows verwendet.
‫Wir haben darüber gesprochen, was eigentlich eine GPU ist, die GPU steht für Graphic Processing Unit, und das Wichtigste,
‫was Sie jetzt wissen müssen, ist, dass sie beim numerischen Rechnen viel schneller ist als eine normale CPU.
‫Wenn Sie sich also erinnern, dass maschinelles Lernen Muster in Daten findet, a. k. A. Daten oder Informationen
‫in Zahlen umzuwandeln, Muster in diesen Zahlen zu finden, eine GPU wird uns helfen, die Geschwindigkeit beim
‫Auffinden dieser Muster in diesen Zahlen zu erhöhen.
‫Das ist alles, was wir wissen müssen.
‫Nun, wenn Sie sich an diese Maschine erinnern, wie Sie einen Abschnitt zu eins gelernt haben, also das ist, was
‫ich hier zurückgeworfen habe, haben wir uns diese Folie bei der Auswahl eines Modells angesehen.
‫Wir haben hier also strukturierte Daten.
‫Sie können ein Modell auswählen und eine dieser Bibliotheken verwenden, unstrukturierte Daten wie Cat Boost, A
‫Boost oder Random Forest.
‫Das haben wir in Escalon gesehen.
‫Jetzt beginnen wir mit der Arbeit mit problematischen bis unstrukturierten Daten.
‫Wir haben also Fotos oder Audiodateien hier und wir haben Modell zwei, das wie ein neuronales Netzwerk ist.
‫Dies ist eine Art von dem, was Sie sehen werden, wenn Sie neuronale Netzwerke googeln.
‫Und jetzt funktionieren diese Art von Modellen, Deep Learning und Transfer Learning, viel besser bei unstrukturierten Daten, wie wir
‫gerade gesprochen haben.
‫Und so ist Tancer Flow das, was wir verwenden können, um Deep-Learning-Modelle zu erstellen.
‫Im Intensify Hub werden wir Transfer Learning einsetzen, a. k. A. Nehmen Sie ein Modell, das Sie kennen, und verwenden Sie
‫es in einem anderen Modell.
‫Sie fragen sich jetzt vielleicht, was Deep Learning und was sind neuronale Netze?
‫Nun, ich möchte, dass Sie sich das so vorstellen.
‫Deep Learning ist nur eine andere Form des maschinellen Lernens und neuronaler Netze, so ähnlich.
‫Dies ist die Art von maschinellem Lernalgorithmus, auf die normalerweise Bezug genommen wird, wenn wir über Deep Learning
‫sprechen.
‫Wenn wir also dieses Bild eines Hundes haben und versuchen zu identifizieren, dass das meine Hündin sieben ist, wie schön ist sie
‫dann?
‫Und das ist Belyeu im Hintergrund.
‫Aber sagen wir, wir versuchen, die Rasse der Sieben zu identifizieren.
‫Ein kein Netzwerk könnte dieses in Zahlen umgewandelte Bild betrachten und dann dieses kleine Modell hier erstellen.
‫Wird sich daran erinnern, wie ein See aussieht, und dann wird sich dieser hier daran erinnern, wie ich aussehe,
‫und dann diese, wer weiß, was sie herausfinden werden.
‫Und irgendwann erkennen wir, dass dies ein Bild eines Labradors ist, wenn unser neuronales Netzwerk lernt.
‫Richtig.
‫Ich möchte, dass Sie sich ein neuronales Netzwerk so vorstellen, dass der gleiche Prozess bei allen unseren anderen Machine-Learning-Modellen, den wir
‫uns angesehen haben, darin besteht, dass Sie eine Eingabe haben, eine Art von Daten, und dann haben Sie
‫ein maschinelles Lernen Modell hier in unserem Fall im Netzwerk.
‫Und dann haben Sie eine Art Ausgabe.
‫Nun, ein neuronales Netzwerk, fragen Sie sich vielleicht, was all diese kleinen Knoten hier sind?
‫Sie werden auch als Knoten bezeichnet, obwohl dies kleine Modelle in sich selbst sind.
‫Was also hier passieren wird, ist, dass jedes dieser kleinen Modelle addiert und eine Art
‫Muster in diesen Daten herausfindet und dann lernt, worauf sich dieses Muster bezieht.
‫Okay.
‫Das Etikett.
‫Und so.
‫Woher kommt Deep Learning, wenn ein bekanntes Netzwerk nur eine andere Art von Machine Learning-Modell
‫ist?
‫Nun, hier kommt der tiefe Teil her.
‫Wenn Sie ein neuronales Netzwerk aufbauen, verwenden Sie möglicherweise mehrere Schichten, wie ich sehe, haben wir hier
‫unser Original, aber dann können Sie Ihrem ursprünglichen neuronalen Netzwerk weitere neuronale Netzwerke hinzufügen.
‫Und was dies bewirken könnte, was dies und ich sagen könnten, denn noch einmal, es ist eine Menge Versuch und Irrtum
‫bei dieser Art von Modellfindung.
‫Deshalb habe ich eingangs gesagt, dass das Buch über Deep Learning noch nicht vollständig fertiggestellt
‫ist, weil wir noch daran arbeiten, diese neuronalen Netze am besten zu gestalten.
‫Und so habe ich hier ein paar Kisten mehr als auf der vorherigen Folie.
‫Dies bedeutet, dass dies die Knoten sind, wenn Sie hier weitere Ebenen hinzufügen.
‫Diese kleineren Modelle im neuronalen Netz werden in der Lage sein, immer mehr
‫Merkmale zu erkennen und damit hoffentlich die Informationen in unseren unstrukturierten Daten besser zu identifizieren.
‫Welche Art von Deep-Learning-Problemen gibt es nun?
‫Nun, wir haben über Klassifikation gesprochen, das haben wir auch in einem Herzkrankheiten-Projekt gesehen.
‫Vielleicht möchten Sie jedoch klassifizieren, welche Hunderassen in einem Bild enthalten sind oder ob eine E-Mail Spam ist oder nicht.
‫In diesem Fall handelt es sich bei dieser E-Mail definitiv nicht um Spam.
‫Andernfalls gibt es ein Sequenz-zu-Sequenz-Problem, das auch als Sektor-Krankheit bekannt ist.
‫Und jetzt ist dies eine Art Problem, das bei Siri oder Google Home oder ähnlichem auftritt.
‫Es passiert auch mit Google Translate.
‫Es braucht also eine Audiowelle, die in eine Art Text oder Befehl übersetzt wird.
‫Und schließlich gibt es noch die Objekterkennung, die der Bildklassifizierung ähnelt.
‫Aber jetzt versuchen Sie herauszufinden, wo sich ein bestimmtes Objekt in einem Bild befindet.
‫Dies ist also eine Art Deep-Learning-Problem, in das ein selbstfahrendes Auto möglicherweise geraten muss oder stoßen
‫wird, wenn es Kameras verwendet oder versucht, zu identifizieren, welche Objekte sich darin befinden.
‫Ein Bild eines selbstfahrenden Autos von Tesla hat acht Kameras.
‫Es versucht immer, die Gegenstände aufzunehmen, die ihm im Weg stehen.
‫Und ich meine, es gibt noch viele weitere Deep-Learning-Probleme.
‫Aber dies sind drei der wichtigsten, denen Sie in Ihrem täglichen Leben begegnen werden.
‫OK, und wir haben bereits Transfer Learning erwähnt, also was ist Transfer Learning und warum sollten wir es verwenden?
‫Während die Hauptprämisse des Transferlernens darin besteht, das, was Sie in einem Bereich wissen, auf einen anderen
‫anzuwenden.
‫Wenn Sie also ein Modell für maschinelles Lernen trainieren, um verschiedene Hunderassen und Bilder aufzunehmen, und Sie versuchen, ein Modell
‫für maschinelles Lernen von Grund auf neu zu trainieren, kann dies sowohl teuer als auch zeitaufwändig sein.
‫Aber wenn Sie bereits ein Modell für maschinelles Lernen haben, das lernen soll, andere Objekte und Bilder
‫zu identifizieren, ist das Schöne daran, dass Sie Transfer-Lernen verwenden können.
‫Nehmen Sie also das Modell des maschinellen Lernens oder das neuronale Netzwerk, nehmen Sie die Muster, die es gelernt hat,
‫in einen anderen Satz von Bildern und wenden Sie diese Muster dann auf Ihr eigenes Problem an.
‫Dies führt uns zu der Frage, warum wir nicht das nutzen, was bereits da draußen ist?
‫Warum nicht das nutzen, was ein anderes Modell bereits kennt?
‫Das ist, was wir in diesem Projekt versuchen werden.
‫Und genauer, was werden wir behandeln?
‫Nun, wenn Sie sich an unsere Site erinnern, Getline Workflow.
‫Unser Tenzer Flow-Workflow ist sehr ähnlich.
‫Wir müssen die Daten vorbereiten, aber diesmal handelt es sich eher um unstrukturierte Daten als um strukturierte Daten.
‫Und dies ist die Hauptprämisse hier, und ich werde dies betonen, bis ich gehe, dass die Daten bereit sind,
‫im Wesentlichen nur unsere Daten in Zeitformen umzuwandeln, daher Tensorfluss.
‫Und wenn unsere Datensätze einmal sind, wählen wir ein Modell aus, das zu unserem Problem passt, wir verwenden dafür Dutzende
‫von Low Hub und dann passen wir das Modell an die Daten an.
‫Also bekomme ich das Modell, um Muster in den Daten für uns zu finden, und wir lernen, wie man eine Vorhersage macht.
‫Sobald unser Modell einige Muster in unseren Daten gelernt hat, werden wir unser Modell auswerten, um zu sehen, ob
‫diese Vorhersagen gut sind oder nicht?
‫Wir werden sehen, wie wir uns durch Experimentieren verbessern können, und dann speichern und laden wir unser trainiertes Modell neu.
‫Jetzt werden wir in einer anderen Form eine End-to-End-Multiklassenklassifizierung und einen Workflow-Flow durchlaufen.
‫Wir werden gleich sehen, was das ist.
‫Wir lernen, wie Sie Bilddaten vorverarbeiten.
‫Wenn Sie es also in Tensas einführen, lernen Sie, wie Sie ein Deep-Learning-Modell auswählen.
‫Wir werden lernen, wie man es an die Daten anpasst.
‫Wenn wir also die Muster lernen, lernen wir, wie man Vorhersagen ohne Deep-Learning-Modelle macht.
‫Mit den gelernten Mustern werden die Vorhersagen unseres Modells ausgewertet.
‫Wir speichern und laden unser Deep-Learning-Modell.
‫Und dann verwenden wir ein Zugmodell, um Vorhersagen zu unseren eigenen benutzerdefinierten Daten zu treffen.
‫Wie weit draußen?
‫Dies ist ein großer Abschnitt, aber ich bin aufgeregt.
‫Was ist nun das Problem?
‫Wir werden an einem Klassifizierungsproblem arbeiten, und es ist das Problem der Identifizierung von Kagle-Hunderassen.
‫Bestimmen Sie also die Rasse eines Hundes in einem Bild.
‫Und jetzt ist diese Art von Problem die Mehrklassenklassifikation.
‫Das bedeutet, dass es mehr als zwei Möglichkeiten gibt.
‫Aber das schauen wir uns gleich an.
‫Wo können Sie bei all dem Hilfe bekommen, denn wir lernen Konzepte und Code gleichzeitig,
‫alles innerhalb eines Projekts.
‫Tun Sie Ihr Bestes, um Ihrem Code zu folgen, wenn Sie Zweifel haben, führen Sie den Code aus.
‫Denken Sie daran, probieren Sie es selbst aus, denn wir verwenden Google CoLab.
‫Wir werden dies in einer Sekunde sehen.
‫Das Lesen einer Zeichenfolge unterscheidet sich ein wenig von unserem Jubran-Notebook.
‫Sie müssen den Umschaltbefehl im Leerzeichen drücken, um zu lesen.
‫Wenn Sie immer noch nicht weiterkommen, haben Sie keine Angst, danach zu suchen.
‫Sie werden auf einen Stapelüberlauf stoßen oder die Texaner haben eine Dokumentation folgen.
‫Und dann versuchen Sie es erneut mit dem, was Sie beim Stack-Overflow oder den intensiven Flows, der Dokumentation gefunden haben, und schließlich, wenn Sie
‫immer noch nicht weiterkommen, haben Sie keine Angst zu fragen.
‫Und vergessen Sie natürlich nicht den Dischord-Chat, für den Sie sich hoffentlich angemeldet haben.
‫Hoffentlich bist du da drin, um mit den anderen Schülern zu interagieren.
‫Und jetzt gehen wir ohne weiteres diese Hundehütten finden.