‫Bentornati, tutti.
‫Sono così entusiasta di questa prossima sezione e, naturalmente, stiamo iniziando con il nostro flusso di lavoro di modellazione e
‫apprendimento automatico in sei fasi.
‫Passiamo alla definizione del problema, alle caratteristiche di valutazione dei dati, alla modellazione e agli esperimenti.
‫Ancora una volta, stiamo cercando di rendere questa quasi una seconda natura con qualsiasi attività di apprendimento automatico e
‫modellazione che incontriamo.
‫Se disponiamo di alcuni dati, questi sono alcuni passaggi che possiamo eseguire per ricavare informazioni da quei dati.
‫Ora diamo un'occhiata a quali strumenti possiamo utilizzare.
‫E ciò che è importante è che in questa sezione daremo un'occhiata al flusso del tensore.
‫E ora ti starai chiedendo, hmm, OK, vedo una parte qui.
‫Vedo.
‫Così ho potuto imparare.
‫Vedo che abbiamo già dato un'occhiata al sito Getline, ma cos'è il flusso di Tensor?
‫Bene, questo è ciò in cui ci immergeremo in questa intera sezione.
‫E insegneremo questo un po' diversamente da come abbiamo visto la sezione
‫ciclone non punto matplotlib del panda.
‫Ora, il motivo è che il libro sul flusso di dati nel libro sull'apprendimento profondo e le reti neurali sono
‫ciò che tratteremo in questa sezione non è ancora così stabilito come ciò che Saikat impara è questo è come
‫se imparasse in giro da oltre 10 anni, mentre tartufo flow, la versione che stiamo per utilizzare, è
‫uscito solo un paio di mesi fa.
‫Quindi, se guardi questo nel 2020 o in seguito, in realtà la versione del flusso del tensore tende a scorrere fino al
‫punto zero.
‫Potrebbe essere una versione superiore ormai.
‫È uscito solo alla fine del ventunesimo anno.
‫Quindi quello che stiamo facendo in questa sezione è usare cose all'avanguardia.
‫E ciò che è ancora più eccitante è che abbiamo un nuovo contendente per il nostro ambiente di lavoro e questo
‫è Google CoLab.
‫Ora il motivo è che avremo bisogno di accedere a una GPU.
‫Lo vedremo tra un secondo.
‫Ma questo è il nostro spazio di lavoro che useremo per questa sezione.
‫Ora, se non hai familiarità con Google CoLab, va bene.
‫Lo attraverseremo.
‫È molto simile a Giove.
‫Ora, potresti pensare che cos'è il flusso tensoriale?
‫E questa è un'ottima domanda.
‫Bene, Teta Flow è una libreria di deep learning o di calcolo numerico.
‫Probabilmente è un termine migliore.
‫Ora, è stato concepito per la prima volta da Google e lo hanno utilizzato all'interno del proprio come se fosse in una
‫libreria software interna per tutte le loro esigenze di deep learning e machine learning.
‫Ed in realtà ora è open source, quindi chiunque può contribuire al flusso di Tenzer.
‫L'aggiornamento più recente, il Densified 2. 0.
‫È pieno di aggiornamenti della community.
‫Le persone come te e me che usano Tensor Flow hanno chiesto tipo, ehi, questo non ha funzionato davvero.
‫Possiamo migliorarlo un po'?
‫Quindi fuori dal flusso, non devi preoccuparti.
‫Quello che stiamo coprendo è l'ultima roba qui.
‫Il flusso di dati viene utilizzato per creare deep learning e conoscere modelli di rete per ottenere informazioni dettagliate da dati non
‫strutturati.
‫Ora, nei progetti precedenti, ci siamo occupati di dati disponibili in un frame di dati.
‫Quindi qualcosa che assomiglia a un foglio di calcolo di Excel, ha righe e colonne.
‫Ma il deep learning è più adatto a dati non strutturati, come foto o onde audio o testo in linguaggio naturale,
‫dati non strutturati che in realtà non hanno una struttura specifica.
‫E ora Tensor Flow ci consente di costruire un modello di deep learning, una specie di rete nota.
‫Bene, esattamente come una rete neurale per ottenere informazioni da questi dati non strutturati.
‫E ci consente anche di controllare e valutare come sta andando la nostra rete neurale, che è un'altra
‫forma di modello di apprendimento automatico.
‫Sta facendo le cose per bene o sta facendo le cose male?
‫Ora, perché fluire?
‫Bene, la cosa più importante è che possiamo scrivere codice di apprendimento profondo e veloce in Python.
‫Ora, ciò che intendo per veloce è che è un codice in grado di funzionare su una GPU.
‫E se non sei sicuro di cosa sia una GPU, non preoccuparti.
‫Lo verificheremo tra un secondo.
‫E gli offload in grado di accedere a molti modelli di deep learning predefiniti sono ora, questo è importante.
‫Quindi, come Saikat, Learn ha un sacco di modelli di apprendimento automatico incorporati.
‫Abbiamo già visto che il flusso del tensore di apprendimento Saikat ha anche la capacità di accedere a modelli di apprendimento profondo predefiniti.
‫Quindi vedremo come farlo nel prossimo progetto.
‫Ti consente anche di fare l'intero stack.
‫Ciò che intendo dire è che puoi pre-elaborare i tuoi dati usando il flusso Tancer, puoi modellarlo usando il flusso
‫e puoi anche distribuire un modello che crei usando il flusso del tensore.
‫E abbiamo appena parlato di questo.
‫È stato originariamente progettato e utilizzato internamente da Google.
‫Ora è open source.
‫Quindi, persone come te e me, abbiamo accesso esattamente allo stesso software che Google utilizza internamente per i propri
‫flussi di lavoro di deep learning e machine learning.
‫Abbiamo parlato di cosa sia in realtà una GPU, GPU sta per unità di elaborazione grafica, e la cosa principale
‫che devi sapere per ora è che è molto più veloce di una normale CPU nel calcolo numerico.
‫Quindi, se ricordi, se l'apprendimento automatico sta trovando modelli nei dati, a. K. un. trasformare dati o
‫informazioni in numeri, trovare modelli in quei numeri, una GPU è ciò che ci aiuterà ad aumentare la
‫velocità di trovare quei modelli in quei numeri.
‫Questo è tutto ciò che dobbiamo sapere.
‫Ora, se ricordi in quella macchina, ho imparato una sezione su una, quindi questo è
‫quello che ho ricevuto qui, abbiamo guardato questa diapositiva scegliendo un modello.
‫Quindi abbiamo dati strutturati qui.
‫Potresti scegliere un modello e potresti utilizzare una di queste librerie, dati non strutturati come cat
‫boost, boost o foresta casuale.
‫Lo abbiamo visto a Escalon.
‫Ora inizieremo a lavorare con dati non strutturati dal problema.
‫Quindi abbiamo foto o file audio qui e abbiamo il modello due, che è come una rete neurale.
‫Questo è un po' quello che vedrai se cerchi su Google la rete neurale.
‫E ora questo tipo di modelli, deep learning e transfer learning, funzionano molto meglio su dati non strutturati come
‫abbiamo appena detto.
‫E quindi Tancer Flow è ciò che possiamo usare per costruire modelli di deep learning.
‫Intensify Hub è il luogo in cui utilizzeremo il transfer learning, a. K. un. prendere un modello lo sa e usarlo in
‫un altro modello.
‫Ora, potresti chiederti cos'è l'apprendimento profondo e cosa sono le reti neurali?
‫Bene, voglio che tu la pensi così.
‫Il deep learning è solo un'altra forma di machine learning e reti neurali, qualcosa del genere.
‫Questi sono il tipo di algoritmo di apprendimento automatico a cui di solito si fa riferimento quando si parla di deep
‫learning.
‫E quindi se abbiamo questa immagine di un cane e stiamo cercando di identificare che è il mio cane sette, quanto è
‫bella?
‫E questo è Belyeu sullo sfondo.
‫Ma diciamo che stiamo cercando di identificare la razza dei sette.
‫Una rete no potrebbe guardare questa immagine convertita in numeri e poi fare questo piccolo modello qui.
‫Ricorderà com'è fatto un lago e poi questo qui ricorderà che aspetto ho io,
‫e poi questi, chissà cosa capiranno.
‫E poi alla fine ci rendiamo conto che questa è l'immagine di un Labrador se la nostra rete neurale sta imparando.
‫Destra.
‫Quindi questo è ciò che voglio che immaginiate una rete neurale in quanto lo stesso processo con tutti i nostri altri modelli
‫di apprendimento automatico che abbiamo esaminato è che hai un input, un qualche tipo di dati, e poi hai
‫un apprendimento automatico modello qui nel nostro caso in rete.
‫E poi hai una sorta di output.
‫Ora, una rete neurale, ti starai chiedendo, cosa sono tutti questi piccoli nodi qui?
‫Sono anche chiamati nodi, mentre questi sono piccoli modelli all'interno di se stessi.
‫Quindi quello che succederà qui è che ognuno di questi piccoli modelli si sommerà e troverà una
‫sorta di schema in questi dati e poi imparerà a cosa si riferisce quel modello.
‫Va bene.
‫L'etichetta.
‫E così.
‫Da dove viene l'apprendimento profondo, se è solo se una rete nota è solo un altro tipo di modello di
‫apprendimento automatico?
‫Bene, questo è da dove viene la parte profonda.
‫Quando costruisci una rete neurale, potresti usare più livelli, vedo che abbiamo quello originale, ma
‫poi potresti aggiungere più reti neurali sopra la tua rete neurale originale.
‫E cosa questo potrebbe fare, cosa questo e io dico potrebbe perché, ancora una volta, ci sono molti tentativi ed errori in
‫questo tipo di ricerca del modello.
‫Ecco perché ho detto all'inizio che il libro sull'apprendimento profondo deve ancora essere completamente completato
‫perché stiamo ancora lavorando sul modo migliore per disporre queste reti neurali.
‫E così ho qualche scatola in più rispetto a quella che avevamo nella diapositiva precedente.
‫E ciò significa che quando aggiungi più livelli qui, questi sono i nodi.
‫Questi modelli più piccoli nella rete neurale inizieranno a essere in grado di rilevare
‫sempre più caratteristiche e quindi, si spera, a migliorare nell'identificazione delle informazioni nei nostri dati non strutturati.
‫Ora, che tipo di problemi di deep learning ci sono?
‫Bene, abbiamo parlato di classificazione, l'abbiamo visto anche in un progetto sulle malattie cardiache.
‫Ma potresti voler classificare che tipo di razze canine ci sono in un'immagine o se un'e-mail è spam o meno.
‫In questo caso, questa e-mail non è sicuramente spam.
‫Altrimenti, c'è un problema da sequenza a sequenza noto anche come settore malato.
‫E ora questo è un tipo di problema che si verifica con Siri o Google Home o qualcosa del genere.
‫Succede anche con Google Translate.
‫Quindi ci vuole un'onda audio e la tradurrà in una sorta di testo o comando.
‫E infine, c'è il rilevamento degli oggetti, che è simile alla classificazione delle immagini.
‫Ma ora stai cercando di scoprire dove si trova un oggetto specifico all'interno di un'immagine.
‫Quindi questo è un tipo di problema di apprendimento profondo in cui un'auto a guida autonoma potrebbe dover
‫entrare o in cui entrerà se sta usando telecamere o sta cercando di identificare gli oggetti.
‫L'immagine di un'auto a guida autonoma Tesla ha otto telecamere.
‫Cerca sempre di raccogliere quali oggetti si trovano sulla sua strada.
‫E voglio dire, ci sono molti altri problemi di apprendimento profondo là fuori.
‫Ma questi sono tre dei principali che incontrerai nella tua vita quotidiana.
‫OK, e abbiamo menzionato l'apprendimento per trasferimento prima, quindi cos'è l'apprendimento per trasferimento e perché dovremmo usarlo?
‫Mentre la premessa principale del trasferimento di apprendimento è prendere ciò che sai in un dominio e applicarlo a un
‫altro.
‫Quindi, se stai addestrando un modello di apprendimento automatico per raccogliere diverse razze e immagini di cani e stai cercando di
‫addestrare un modello di apprendimento automatico da zero, ciò può essere sia costoso che dispendioso in termini di tempo.
‫Ma se hai già un modello di machine learning, che consiste nell'imparare a identificare altri oggetti e
‫immagini, la cosa bella è che puoi utilizzare il transfer learning.
‫Quindi, prendendo quel modello di apprendimento automatico o rete neurale, prendendo quei modelli che ha
‫appreso in un'altra serie di immagini e quindi applicando quei modelli al tuo problema.
‫Quindi questo ci porta a chiederci perché non approfittare di ciò che è già là fuori?
‫Perché non approfittare di ciò che già conosce un altro modello?
‫Questo è ciò che cercheremo di fare in questo progetto.
‫E più specificamente, di cosa parleremo?
‫Bene, se ricordi il nostro sito, Getline Workflow.
‫Il nostro flusso di lavoro Tenzer è molto simile.
‫Dobbiamo preparare i dati, ma questa volta sono dati non strutturati anziché dati strutturati.
‫E questa è la premessa principale qui, e lo sottolineerò fino a quando non sarò pronto a preparare i dati, essenzialmente sta
‫solo trasformando i nostri dati in tempi verbali, quindi il flusso del tensore.
‫E poi una volta che le nostre frasi di dati, scegliamo un modello adatto al nostro problema, useremo decine
‫di hub bassi per questo e poi adatteremo il modello ai dati.
‫Quindi faccio in modo che il modello trovi modelli nei dati per noi e impareremo come fare una previsione.
‫Una volta che il nostro modello ha appreso alcuni modelli nei nostri dati, valuteremo il nostro modello per vedere se,
‫ehi, queste previsioni sono valide o no?
‫Vedremo come migliorare attraverso la sperimentazione e poi salveremo e ricarichiamo il nostro modello addestrato.
‫Ora, in una forma diversa, passeremo attraverso una classificazione multiclasse end-to-end, flusso di lavoro.
‫Vedremo di cosa si tratta in un secondo.
‫Impareremo come pre-elaborare i dati dell'immagine.
‫Quindi inserendolo in Tensas imparerai come scegliere un modello di deep learning.
‫Impareremo come adattarlo ai dati.
‫Quindi, imparando i modelli, impareremo a fare previsioni senza modelli di deep learning.
‫Quindi, utilizzando i modelli che ha appreso, valuterà le previsioni del nostro modello.
‫Salveremo e caricheremo il nostro modello di deep learning.
‫E poi useremo un modello di treno per fare previsioni sui nostri dati personalizzati.
‫Quanto lontano?
‫Questa è una grande sezione, ma sono entusiasta.
‫Ora, qual è il problema?
‫Lavoreremo su un problema di classificazione, ed è il problema di identificazione della razza del cane Kagle.
‫Quindi determina la razza di un cane in un'immagine.
‫E ora questo tipo di problema è la classificazione multiclasse.
‫Quindi significa che ci sono più di due opzioni.
‫Ma daremo un'occhiata a questo a breve.
‫Ora, dove puoi ottenere aiuto per tutto questo, perché stiamo imparando concetti e codice allo stesso tempo, tutto
‫all'interno di un progetto.
‫Fai del tuo meglio per seguire il tuo codice, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Ricorda, provalo tu stesso perché stiamo utilizzando Google CoLab.
‫Lo vedremo tra un secondo.
‫Leggere una stringa è un po' diverso dal nostro taccuino Jubran.
‫Devi premere il comando shift nello spazio per leggere.
‫Se sei ancora bloccato, non aver paura di cercarlo.
‫Ti imbatterai in un overflow dello stack o i texani hanno la seguente documentazione.
‫E poi riprova usando ciò che hai trovato sull'overflow dello stack o sui flussi intensivi, sulla documentazione e infine, se sei
‫ancora bloccato, non aver mai paura di chiedere.
‫E, naturalmente, non dimenticare la chat di Discord, a cui si spera che tu sia iscritto.
‫Spero che tu sia lì a interagire con gli altri studenti.
‫E ora, senza ulteriori indugi, andiamo a cercare quelle cucce.