‫Bienvenidos a todos.
‫Estoy muy emocionado por esta próxima sección y, por supuesto, estamos comenzando con nuestro flujo de trabajo de modelado de
‫aprendizaje automático de seis pasos.
‫Vamos a la definición de problemas, características de evaluación de datos, modelado y experimentos.
‫Nuevamente, estamos tratando de hacer que esto sea casi una segunda naturaleza con cualquier tarea de modelado de aprendizaje automático con
‫la que nos encontremos.
‫Si tenemos algunos datos, estos son algunos de los pasos que podemos seguir para obtener información a partir de esos datos.
‫Ahora echemos un vistazo a las herramientas que podemos utilizar.
‫Y lo que es importante es que en esta sección, veremos el flujo tensorial.
‫Y ahora quizás se esté preguntando, mmm, está bien, veo una parte aquí.
‫Veo.
‫Para que pudiera aprender.
‫Veo que ya hemos echado un vistazo al sitio Getline, pero ¿qué es Tensor flow?
‫Bueno, eso es en lo que nos vamos a sumergir en toda esta sección.
‫Y vamos a enseñar esto de manera un poco diferente a cómo hemos visto la
‫sección de ciclones no puntuales matplotlib del panda.
‫Ahora, la razón es que el libro sobre flujo de datos en el libro sobre aprendizaje profundo y redes neuronales es
‫lo que vamos a cubrir en esta sección aún no está tan establecido, ya que lo que Saikat aprende es que
‫esto es como si hubiera existido por más de 10 años, mientras que tartufo flow, la versión que vamos a
‫utilizar, salió hace solo un par de meses.
‫Entonces, si está viendo esto en 2020 o más adelante, realmente la versión del flujo tensorial tiende a fluir al
‫punto cero.
‫Puede que ahora sea una versión superior.
‫Sólo salió a finales del veintinueve.
‫Entonces, lo que estamos haciendo en esta sección es que estamos usando material de vanguardia.
‫Y lo que es aún más emocionante es que tenemos un nuevo competidor para nuestro entorno de espacio de trabajo y ese
‫es Google CoLab.
‫Ahora, la razón es que vamos a necesitar acceso a una GPU.
‫Veremos eso en un segundo.
‫Pero este es nuestro espacio de trabajo que usaremos para esta sección.
‫Ahora, si no está familiarizado con Google CoLab, está bien.
‫Vamos a pasar por eso.
‫Es muy similar a Júpiter.
‫Ahora, podría estar pensando ¿qué es el flujo tensorial?
‫Y esa es una gran pregunta.
‫Bueno, Teta Flow es una biblioteca de aprendizaje profundo o computación numérica.
‫Probablemente sea un término mejor para describirlo.
‫Ahora, fue concebido por primera vez por Google y lo usaron dentro de los suyos como si estuviera en una biblioteca
‫de software interna para todas sus necesidades de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
‫Y ahora es de código abierto para que cualquiera pueda contribuir al flujo de Tenzer.
‫La actualización más reciente, Densified 2. 0.
‫Está repleto de actualizaciones de la comunidad.
‫Las personas como tú y yo que usamos Tensor flow han pedido como, oye, esto realmente no funcionó.
‫¿Podemos hacerlo un poco mejor?
‫Así que fuera del flujo, no tiene que preocuparse.
‫Lo que estamos cubriendo son las últimas novedades aquí.
‫El flujo de datos se utiliza para crear un aprendizaje profundo y conocer modelos de red para obtener información a partir de datos no
‫estructurados.
‫Ahora, en los proyectos anteriores, hemos tratado con datos que están disponibles en un marco de datos.
‫Entonces, algo que parece una hoja de cálculo de Excel, tiene filas y columnas.
‫Pero el aprendizaje profundo es más adecuado para datos no estructurados, como fotos u ondas de audio o texto en lenguaje
‫natural, datos no estructurados que realmente no tienen ninguna estructura específica.
‫Y ahora Tensor Flow nos permite construir un modelo de aprendizaje profundo, algo así como una red conocida.
‫Bueno, exactamente como una red neuronal para obtener información a partir de estos datos no estructurados.
‫Y también nos permite verificar y evaluar cómo está funcionando nuestra red neuronal, que es otra forma
‫de modelo de aprendizaje automático.
‫¿Está haciendo las cosas bien o está haciendo las cosas mal?
‫Ahora, ¿por qué fluir?
‫Bueno, lo más importante es que podemos escribir código de aprendizaje profundo y rápido en Python.
‫Ahora, lo que quiero decir con rápido es que su código puede ejecutarse en una GPU.
‫Y si no está seguro de qué es una GPU, no se preocupe.
‫Lo comprobaremos en un segundo.
‫Y las descargas que pueden acceder a muchos modelos de aprendizaje profundo prediseñados ahora son importantes.
‫Entonces, al igual que Saikat, Learn tiene muchos modelos de aprendizaje automático integrados.
‫Ya hemos visto que Saikat aprende que el flujo tensorial también tiene la capacidad de acceder a modelos de aprendizaje profundo prediseñados.
‫Veremos cómo hacerlo en el próximo proyecto.
‫También le permite hacer la pila completa.
‫Lo que quiero decir con eso es que puede preprocesar sus datos usando el flujo de Tancer, puede modelarlos usando el
‫flujo y también puede implementar un modelo que construya usando el flujo tensorial.
‫Y acabamos de hablar de este.
‫Originalmente, fue diseñado y utilizado internamente por Google.
‫Ahora es de código abierto.
‫Entonces, personas como usted y yo, tenemos acceso exactamente al mismo software que Google usa internamente para sus flujos
‫de trabajo de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
‫Hablamos sobre lo que en realidad es una GPU, la GPU significa unidad de procesamiento gráfico, y lo principal que
‫debes saber por ahora es que es mucho más rápido que una CPU normal para hacer computación numérica.
‫Entonces, si recuerda, si el aprendizaje automático está encontrando patrones en los datos, a. k. una. convertir datos o
‫información en números, encontrar patrones en esos números, una GPU es lo que nos ayudará a aumentar la
‫velocidad para encontrar esos patrones en esos números.
‫Eso es todo lo que necesitamos saber.
‫Ahora, si recuerdas en esa máquina, aprendiendo una en una sección, entonces esto es
‫lo que obtuve aquí, miramos esta diapositiva eligiendo un modelo.
‫Entonces tenemos datos estructurados aquí.
‫Puede elegir un modelo y puede usar una de estas bibliotecas, datos no estructurados como cat boost,
‫un boost o bosque aleatorio.
‫Eso lo vimos en Escalon.
‫Ahora vamos a empezar a trabajar con problemas de datos no estructurados.
‫Entonces obtuvimos fotos o archivos de audio aquí y obtuvimos el modelo dos, que es como una red neuronal.
‫Esto es algo de lo que verás si buscas una red neuronal en Google.
‫Y ahora este tipo de modelos, aprendizaje profundo y aprendizaje por transferencia, funcionan mucho mejor con datos no estructurados como los
‫que acabamos de mencionar.
‫Entonces, Tancer Flow es lo que podemos usar para construir modelos de aprendizaje profundo.
‫Intensify Hub es donde usaremos el aprendizaje por transferencia, a. k. una. tomando un modelo conoce y usándolo
‫en otro modelo.
‫Ahora, podría preguntarse qué es el aprendizaje profundo y qué son las redes neuronales.
‫Bueno, quiero que lo pienses así.
‫El aprendizaje profundo es solo otra forma de aprendizaje automático y redes neuronales, algo como esto.
‫Este es el tipo de algoritmo de aprendizaje automático al que generalmente se hace referencia cuando hablamos de aprendizaje
‫profundo.
‫Entonces, si tenemos esta imagen de un perro y estamos tratando de identificar que ese es mi perro siete, ¿qué tan hermosa
‫es?
‫Y ese es Belyeu en el fondo.
‫Pero digamos que estamos tratando de identificar la raza de siete.
‫Una red no podría mirar esta imagen convertida en números y luego hacer este pequeño modelo aquí.
‫Va a recordar cómo se ve un lago y luego este de aquí va a recordar cómo me veo, y
‫luego estos, quién sabe qué se van a dar cuenta.
‫Y luego, finalmente, nos damos cuenta de que esta es una imagen de un Labrador si nuestra red neuronal está aprendiendo.
‫Derecha.
‫Entonces, esto es lo que quiero que imagines una red neuronal, ya que el mismo proceso con todos nuestros otros modelos
‫de aprendizaje automático que hemos visto es que tienes una entrada, algún tipo de datos y luego tienes un
‫aprendizaje automático modelo aquí en nuestro caso en la red.
‫Y luego tienes algún tipo de salida.
‫Ahora, una red neuronal, tal vez se pregunte, ¿qué son todos estos pequeños nodos aquí?
‫También se les llama nodos, mientras que estos son pequeños modelos dentro de sí mismos.
‫Entonces, lo que va a suceder aquí es que cada uno de estos pequeños modelos se sumará y descubrirá
‫algún tipo de patrón en estos datos y luego aprenderá con qué se relaciona ese patrón.
‫Bueno.
‫La etiqueta.
‫Y entonces.
‫¿De dónde viene el aprendizaje profundo, si es solo si una red conocida es solo otro tipo de modelo de
‫aprendizaje automático?
‫Bueno, de aquí es de donde viene la parte profunda.
‫Al construir una red neuronal, puede usar varias capas, veo que aquí tenemos la original,
‫pero luego puede agregar más redes neuronales sobre su red neuronal original.
‫Y qué podría hacer esto, qué podría decir esto y yo porque, de nuevo, es mucho ensayo y error en este
‫tipo de hallazgo de modelo.
‫Es por eso que dije al principio, el libro sobre aprendizaje profundo aún no se ha completado por
‫completo porque todavía estamos trabajando en la mejor manera de diseñar estas redes neuronales.
‫Así que tengo aquí algunas casillas más de las que teníamos en la diapositiva anterior.
‫Y lo que esto significa es que a medida que agrega más capas aquí, estos son los nodos.
‫Estos modelos más pequeños en la red neuronal comenzarán a ser capaces de detectar más y más
‫características y, por lo tanto, con suerte, mejorarán en la identificación de la información en nuestros datos no estructurados.
‫Ahora bien, ¿qué tipo de problemas de aprendizaje profundo existen?
‫Bueno, hemos hablado de clasificación, también lo hemos visto en un proyecto de enfermedad cardíaca.
‫Pero es posible que desee clasificar qué tipo de razas de perros hay en una imagen o si un correo electrónico es spam o no.
‫En este caso, este correo electrónico definitivamente no es spam.
‫De lo contrario, hay un problema de secuencia para secuenciar también conocido como sector enfermo.
‫Y ahora este es un tipo de problema que sucede con Siri o Google Home o algo así.
‫También sucede con Google Translate.
‫Entonces se necesita una onda de audio y la traducirá en algún tipo de texto o comando.
‫Y finalmente, está la detección de objetos, que es similar a la clasificación de imágenes.
‫Pero ahora está tratando de averiguar dónde está un objeto específico dentro de una imagen.
‫Entonces, este es un tipo de problema de aprendizaje profundo en el que un automóvil autónomo podría tener que
‫entrar o entrará si está usando cámaras o está tratando de identificar en qué objetos se encuentran.
‫Una imagen de un automóvil autónomo Tesla tiene ocho cámaras.
‫Siempre está tratando de detectar qué objetos se interponen en su camino.
‫Y quiero decir, hay muchos más problemas de aprendizaje profundo por ahí.
‫Pero estos son tres de los principales con los que te vas a encontrar en tu día a día.
‫Bien, y mencionamos el aprendizaje por transferencia antes, entonces, ¿qué es el aprendizaje por transferencia y por qué deberíamos usarlo?
‫Si bien la premisa principal del aprendizaje por transferencia es tomar lo que sabe en un dominio y aplicarlo en
‫otro.
‫Por lo tanto, si está entrenando un modelo de aprendizaje automático para captar diferentes razas e imágenes de perros y está
‫tratando de entrenar un modelo de aprendizaje automático desde cero, eso puede ser costoso y llevar mucho tiempo.
‫Pero si ya tiene un modelo de aprendizaje automático, que es aprender a identificar otros objetos e
‫imágenes, lo bueno es que puede utilizar el aprendizaje por transferencia.
‫Entonces, tomando lo que ese modelo de aprendizaje automático o red neuronal, tomando esos patrones que ha
‫aprendido en otro conjunto de imágenes y luego aplique esos patrones a su propio problema.
‫Entonces, esto nos lleva a preguntarnos por qué no aprovechar lo que ya está disponible.
‫¿Por qué no aprovechar lo que otro modelo ya sabe?
‫Eso es lo que buscaremos hacer en este proyecto.
‫Y más concretamente, ¿qué vamos a cubrir?
‫Bueno, si recuerda nuestro sitio, Getline Workflow.
‫Nuestro flujo de trabajo de flujo Tenzer es muy similar.
‫Tenemos que preparar los datos, pero esta vez son datos no estructurados en lugar de datos estructurados.
‫Y esta es la premisa principal aquí, y haré hincapié en esto hasta que vaya a caballo: preparar los datos es esencialmente
‫convertir nuestros datos en tiempos verbales, por lo tanto, el flujo tensorial.
‫Y luego, una vez que nuestras oraciones de datos, elegimos un modelo que se adapte a nuestro problema, usaremos decenas
‫de concentradores bajos para esto y luego ajustaremos el modelo a los datos.
‫Entonces obtengo el modelo para encontrar patrones en los datos por nosotros y aprenderemos a hacer una predicción.
‫Una vez que nuestro modelo haya aprendido algunos patrones en nuestros datos, evaluaremos nuestro modelo para ver si, oye, ¿son
‫estas predicciones, son buenas o no?
‫Veremos cómo mejorar a través de la experimentación y luego guardaremos y recargaremos nuestro modelo entrenado.
‫Ahora, en una forma diferente, vamos a pasar por un flujo de trabajo de clasificación multiclase de extremo a extremo.
‫Veremos qué es eso en un segundo.
‫Aprenderemos a preprocesar datos de imágenes.
‫Entonces, al ingresar a Tensas, aprenderá a elegir un modelo de aprendizaje profundo.
‫Aprenderemos cómo ajustarlo a los datos.
‫Entonces, aprendiendo los patrones, aprenderemos cómo hacer predicciones sin modelos de aprendizaje profundo.
‫Entonces, usando los patrones que se han aprendido, se evaluarán las predicciones de nuestro modelo.
‫Guardaremos y cargaremos nuestro modelo de aprendizaje profundo.
‫Y luego usaremos un modelo de tren para hacer predicciones sobre nuestros propios datos personalizados.
‫¿Qué tan lejos?
‫Esta es una gran sección, pero estoy emocionado.
‫Ahora bien, ¿cuál es el problema?
‫Vamos a trabajar como un problema de clasificación, y es el problema de identificación de la raza del perro Kagle.
‫Así que determina la raza de un perro en una imagen.
‫Y ahora este tipo de problema es la clasificación multiclase.
‫Eso significa que hay más de dos opciones.
‫Pero veremos esto en breve.
‫Ahora, ¿dónde puede obtener ayuda con todo esto, porque estamos aprendiendo conceptos y código al mismo tiempo, todo
‫dentro de un proyecto?
‫Haga todo lo posible por seguir su código; en caso de duda, ejecútelo.
‫Recuerde, pruébelo usted mismo porque estamos usando Google CoLab.
‫Veremos esto en un segundo.
‫Leer una cadena es un poco diferente a nuestro cuaderno Jubran.
‫Tienes que presionar el comando shift en el espacio para leer.
‫Si todavía está atascado, no tenga miedo de buscarlo.
‫Te encontrarás con un desbordamiento de pila o los texanos tienen la siguiente documentación.
‫Y luego intente nuevamente usando lo que encontró en el desbordamiento de pila o los flujos intensivos, la documentación y, finalmente,
‫si todavía está atascado, nunca tenga miedo de preguntar.
‫Y, por supuesto, no te olvides del chat de Dischord, en el que con suerte estás registrado.
‫Ojalá estés allí interactuando con los otros estudiantes.
‫Y ahora, sin más preámbulos, busquemos esas casetas para perros.