‫Hepiniz hoş geldiniz.
‫Bir sonraki bölüm için çok heyecanlıyım.
‫Ve tabii ki, altı adımlı makine öğrenimi modelleme iş akışımızla başlıyoruz.
‫Problem tanımlama veri değerlendirme özelliklerimiz, modelleme ve deneylerimiz var.
‫Yine, elimizde biraz veri varsa, karşılaştığımız makine öğrenimi, modelleme görevleriyle bunu neredeyse
‫ikinci doğa haline getirmeye çalışıyoruz.
‫Bunlar, bu verilerden içgörü elde etmek için atabileceğimiz bazı adımlardır.
‫Şimdi hangi araçları kullanabileceğimize bir göz atalım.
‫Ve önemli olan şu ki, bu bölümde TensorFlow'a bir göz atacağız.
‫Ve şimdi merak ediyor olabilirsiniz, hmm, tamam.
‫Burada PyTorch'u görüyorum.
‫Soketin öğrendiğini görüyorum.
‫İkinci satıra zaten baktığımızı görüyorum, ancak TensorFlow nedir?
‫Bu bölümün tamamında bu konuya değineceğiz ve pandas map, plot loop, numpy ve
‫socket learn bölümlerine baktığımızdan biraz daha farklı bir şekilde bu konuyu
‫ele alacağız.
‫Bunun nedeni, TensorFlow kitabı ve bu bölümde ele alacağımız derin öğrenme ve
‫sinir ağları kitabının henüz Psychic Learn kadar yerleşik olmamasıdır.
‫Yani Psişik on yılı aşkın süredir buralarda olduğunu öğreniyor.
‫Kullanacağımız sürüm olan TensorFlow ise sadece birkaç ay önce çıktı.
‫Yani bunu 2020'de veya daha sonra izliyorsanız, gerçekten TensorFlow sürümü.
‫TensorFlow 2. 0, şimdiye kadar daha yüksek bir sürüm olabilir, sadece 2019'un sonunda çıktı.
‫Bu bölümde yaptığımız şey, son teknoloji ürünü malzemeler kullanmak.
‫Daha da heyecan verici olan şey ise çalışma alanı ortamımıza yeni bir rakip katılmış olması ve bunun Google
‫CoLab olması.
‫Bunun nedeni, bir GPU'ya erişmemiz gerekecek olmasıdır.
‫Birazdan buna bir göz atacağız.
‫Ancak bu bölüm için kullanacağımız çalışma alanımız burası.
‫Eğer Google CoLab'e aşina değilseniz, sorun değil.
‫Bunun üzerinden geçeceğiz.
‫Jupyter Notebook'a çok benzer.
‫Şimdi TensorFlow nedir diye düşünüyor olabilirsiniz.
‫Ve bu harika bir soru.
‫TensorFlow bir derin öğrenme veya sayısal hesaplama kütüphanesidir.
‫Bu muhtemelen daha iyi bir terim.
‫Şimdi, ilk olarak Google tarafından tasarlandı ve tüm derin öğrenme ve makine öğrenimi ihtiyaçları için dahili bir
‫yazılım kütüphanesi gibi kendi bünyelerinde kullandılar.
‫Ve aslında artık açık kaynak olduğundan herkes TensorFlow'a katkıda bulunabilir.
‫En son güncelleme olan TensorFlow 2. 0.
‫Topluluğun, sizin ve benim gibi TensorFlow kullanan insanların istediği güncellemelerle dolu,
‫hey, bu gerçekten işe yaramadı.
‫Biraz daha iyi yapabilir miyiz?
‫Yani TensorFlow'un eski sürümleri hakkında endişelenmenize gerek yok.
‫Burada en son gelişmelerden bahsediyoruz.
‫TensorFlow, yapılandırılmamış verilerden içgörü elde etmek için derin öğrenme ve sinir ağı modelleri oluşturmak için kullanılır.
‫Şimdi, önceki projelerde, bir veri çerçevesinde mevcut olan verilerle uğraştık.
‫Yani Excel tablosuna benzeyen bir şey.
‫Satırları ve sütunları vardır, ancak derin öğrenme, fotoğraflar veya ses dalgaları ya da doğal dil metni gibi yapılandırılmamış
‫verilere daha uygundur ve gerçekten belirli bir yapısı olmayan yapılandırılmamış verilerdir.
‫Ve şimdi TensorFlow, bir tür sinir ağı gibi bir derin öğrenme modeli oluşturmamızı sağlıyor.
‫Bu yapılandırılmamış verilerden içgörü elde etmek için tam olarak bir sinir ağı gibi.
‫Ayrıca, başka bir makine öğrenimi modeli olan sinir ağımızın nasıl çalıştığını kontrol etmemize ve değerlendirmemize
‫de olanak tanır.
‫İşleri doğru mu yapıyor yoksa yanlış mı yapıyor?
‫Şimdi.
‫Neden TensorFlow?
‫En önemli şey Python'da hızlı, derin öğrenme kodu yazabilmemizdir.
‫Hızlı derken kastettiğim şey, kodun bir CPU üzerinde çalışabilmesidir ve GPU'nun ne olduğundan emin değilseniz endişelenmeyin.
‫Bir saniye içinde kontrol edeceğiz.
‫Ve TensorFlow, önceden oluşturulmuş birçok derin öğrenme modeline erişebilmektedir.
‫Şimdi, bu önemli.
‫Yani Psychic Learn'ün içinde bir dizi makine öğrenimi modeli var.
‫Psişik Öğrenme'yi zaten görmüştük.
‫TensorFlow ayrıca önceden oluşturulmuş derin öğrenme modellerine erişme yeteneğine de sahiptir, bu nedenle önümüzdeki projede bunu nasıl yapacağımızı
‫göreceğiz.
‫Ayrıca tüm yığını yapmanızı sağlar.
‫Bununla demek istediğim, verilerinizi TensorFlow kullanarak önceden işleyebilir, TensorFlow kullanarak modelleyebilir
‫ve ayrıca TensorFlow kullanarak oluşturduğunuz bir modeli dağıtabilirsiniz.
‫Ve az önce bunun hakkında konuştuk.
‫Başlangıçta Google tarafından şirket içinde tasarlanmış ve kullanılmıştır.
‫Artık açık kaynak.
‫Yani sizin ve benim gibi insanlar, Google'ın derin öğrenme ve makine öğrenimi iş akışları için şirket içinde
‫kullandığı yazılımın aynısına erişebiliyoruz.
‫Bir GPU hakkında konuşmuştuk.
‫GPU aslında nedir?
‫GPU, grafik işlem birimi anlamına geliyor.
‫Ve şimdilik bilmeniz gereken en önemli şey, sayısal hesaplama yapmak için normal bir CPU'dan çok daha
‫hızlı olduğudur.
‫Hatırlarsanız, makine öğrenimi verilerdeki örüntüleri bulmaktır. k. Verileri veya bilgileri sayılara
‫dönüştürmek, bu sayılardaki örüntüleri bulmak, bir GPU bu sayılardaki örüntüleri bulma hızını
‫artırmamıza yardımcı olacak şeydir.
‫Bilmemiz gereken tek şey bu.
‫Şimdi, bire bir makine öğrenimi oturumunu hatırlarsanız.
‫İşte bu yüzden burada büyüdüm.
‫Bu slayta baktık, bir model seçtik.
‫Yani burada yapılandırılmış verilerimiz var.
‫Bir model seçebilir ve Cat Boost, Boost veya Random Forest gibi yapılandırılmış veriler üzerinde bu kütüphanelerden
‫birini kullanabilirsiniz.
‫Bunu Skyline'da gördük.
‫Şimdi yapılandırılmamış verilerle ilgili sorunlarla çalışmaya başlayacağız.
‫Burada fotoğraflarımız veya ses dosyalarımız var ve model ikimiz var, bu da sinir ağı gibi bir şey.
‫Google'da sinir ağını aratırsanız göreceğiniz şey bu olacaktır.
‫Ve şimdi bu tür modeller, derin öğrenme ve transfer öğrenme.
‫Az önce bahsettiğimiz gibi yapılandırılmamış veriler üzerinde çok daha iyi çalışır.
‫Ve böylece TensorFlow, derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanabileceğimiz şeydir.
‫Ve TensorFlow merkezi, transfer öğrenimini kullanacağımız yerdir. k. a. Bir modelin bildiklerini alıp
‫başka bir modelde kullanmak.
‫Şimdi derin öğrenme nedir ve sinir ağları nedir diye soruyor olabilirsiniz.
‫Şöyle düşünmenizi istiyorum.
‫Derin öğrenme, makine öğrenimi ve sinir ağlarının başka bir şeklidir, buna benzer bir şeydir.
‫Bunlar, genellikle derin öğrenme hakkında konuştuğumuzda atıfta bulunulan makine öğrenimi algoritması
‫türüdür.
‫Elimizde bir köpek resmi varsa ve bunun benim köpeğim olduğunu belirlemeye çalışıyorsak.
‫Yedi.
‫Ne kadar güzel?
‫Ve arka plandaki de Bella.
‫Ama diyelim ki yedinin cinsini belirlemeye çalışıyoruz.
‫Bir sinir ağı bu görüntüye bakabilir, onu sayılara dönüştürebilir ve sonra şöyle diyebilir: Hmm, tamam.
‫Bu küçük model.
‫bir bacağın neye benzediğini hatırlayacak.
‫Ve sonra buradaki de gözlerin neye benzediğini hatırlayacak.
‫Ve sonra bunlar, kim bilir ne bulacaklar.
‫Ve sonunda bunun bir Labrador resmi olduğunu fark ediyoruz.
‫Eğer sinir ağımız öğreniyorsa, doğru.
‫Bir sinir ağını şu şekilde hayal etmenizi istiyorum: baktığımız diğer tüm makine öğrenimi modellerimizle
‫aynı süreç, bir girdiniz, bir tür veriniz var ve sonra burada bir makine öğrenimi modeliniz
‫var, bizim durumumuzda bir sinir ağı.
‫Ve sonra bir çeşit çıktı elde edersiniz.
‫Şimdi bir sinir ağı, buradaki tüm bu küçük düğümlerin ne olduğunu merak ediyor olabilirsiniz.
‫Bunlara düğüm de denir.
‫Bunlar kendi içlerinde küçük modeller.
‫Burada gerçekleşecek olan şey, bu küçük modellerin her birinin toplanması ve bu verilerde bir tür örüntü bulması ve ardından bu örüntünün
‫a ile ilgili olduğunu öğrenmesidir. k. a etiketi.
‫Ve böylece.
‫Eğer bir sinir ağı sadece başka bir tür makine öğrenimi modeliyse, derin öğrenme nereden
‫geliyor?
‫İşte derin kısmı da buradan geliyor.
‫Bir sinir ağı oluştururken birden fazla katman kullanabilirsiniz.
‫Bakın burada orijinal sinir ağımız var, ancak daha sonra orijinal sinir ağınızın üzerine başka sinir ağları da
‫ekleyebilirsiniz.
‫Bunun ne yapabileceği, bunun ne yapabileceği diyorum, çünkü bu tür model bulma süreçlerinde çok fazla deneme
‫yanılma söz konusudur.
‫Bu nedenle başlangıçta derin öğrenme kitabının henüz tam olarak tamamlanmadığını söyledim çünkü
‫hala bu sinir ağlarını en iyi şekilde nasıl düzenleyeceğimizi bulmaya çalışıyoruz.
‫Bu yüzden burada bir önceki slayttakinden birkaç kutu daha var.
‫Bunun anlamı, buraya daha fazla katman ekledikçe, bu diğer düğümler, sinir ağındaki bu daha küçük
‫modeller giderek daha fazla özelliği algılamaya başlayacak ve böylece yapılandırılmamış
‫verilerimizdeki bilgileri tanımlamada daha iyi hale gelecektir.
‫Şimdi, ne tür derin öğrenme problemleri var?
‫Sınıflandırma hakkında konuşmuştuk.
‫Bunu bir kalp hastalığı projesinde de gördük.
‫Ancak bir görselde ne tür köpek cinsleri olduğunu veya bir e-postanın spam olup olmadığını sınıflandırmak isteyebilirsiniz.
‫Bu durumda, bu e-posta kesinlikle spam değildir.
‫Aksi takdirde, Sektör SEQ olarak da bilinen diziden diziye bir sorun vardır.
‫Ve şimdi bu, Siri veya Google Home ya da bunun gibi bir şeyde meydana gelen türden bir sorun.
‫Bu durum Google Translate ile de gerçekleşiyor.
‫Yani bir ses dalgası alıyor ve bunu bir tür metne veya komuta çeviriyor.
‫Ve son olarak, görüntü sınıflandırmaya benzeyen nesne algılama var, ancak şimdi belirli bir nesnenin
‫bir görüntünün içinde nerede olduğunu bulmaya çalışıyorsunuz.
‫Yani bu, sürücüsüz bir otomobilin içine girmek zorunda kalabileceği veya kameraları kullanıyorlarsa içine girecekleri bir tür
‫derin öğrenme problemidir.
‫Doğru.
‫Bir görüntüde hangi nesnelerin olduğunu belirlemeye çalışıyor.
‫Bir Tesla sürücüsüz otomobilin sekiz kamerası varsa, her zaman yoluna çıkan nesneleri tespit etmeye
‫çalışır.
‫Ve demek istediğim, dışarıda daha birçok derin öğrenme problemi var.
‫Ancak bu, günlük yaşamınızda karşılaşacağınız başlıca üç tanesidir.
‫Tamam.
‫Ve daha önce transfer öğrenmeden bahsetmiştik.
‫Peki transfer öğrenimi nedir ve neden kullanmalıyız?
‫Transfer öğrenmenin temel dayanağı, bir alandaki bilgiyi alıp başka bir alana uygulamaktır.
‫Dolayısıyla, farklı köpek ırklarını ve görüntülerini seçmek için bir makine öğrenimi modeli eğitiyorsanız ve sıfırdan
‫bir makine öğrenimi modeli eğitmeye çalışıyorsanız, bu hem pahalı hem de zaman alıcı olabilir.
‫Ancak görüntülerdeki diğer nesneleri tanımlamayı öğrenmiş bir makine öğrenimi modeliniz varsa,
‫güzel olan şey transfer öğrenimini kullanabilmenizdir.
‫Dolayısıyla, bu makine öğrenimi modelinin veya sinir ağının başka bir görüntü setinde
‫öğrendiği kalıpları alarak bu kalıpları kendi probleminize uygulayın.
‫Bu da bizi neden halihazırda var olandan faydalanmayalım sorusuna götürüyor.
‫Neden başka bir modelin zaten bildiği bir şeyden yararlanmayalım?
‫Biz de bu projede bunu yapmaya çalışacağız.
‫Ve daha spesifik olarak, neyi ele alacağız?
‫Psişik kredi iş akışımızı hatırlarsanız.
‫TensorFlow iş akışımız çok benzerdir.
‫Verileri hazır hale getirmeliyiz, ancak bu kez yapılandırılmış verilerden ziyade yapılandırılmamış veriler söz konusu.
‫Ve buradaki ana öncül budur ve ata gidene kadar bunu vurgulayacağım, verileri hazır hale getirmek aslında sadece verilerimizi
‫zamanlara, dolayısıyla TensorFlow'a dönüştürmektir.
‫Verilerimiz zamanlara ayrıldıktan sonra, sorunumuza uygun bir model seçeriz.
‫Bunun için TensorFlow hub'ını kullanacağız ve ardından modeli verilere uyduracağız.
‫Yani bir. k. a, modelin bizim için verilerdeki örüntüleri bulmasını sağlayın ve nasıl tahmin yapacağımızı öğrenelim.
‫Modelimiz verilerimizdeki bazı kalıpları öğrendikten sonra, bu tahminlerin doğru olup olmadığını görmek için modelimizi değerlendireceğiz.
‫İyi mi değil mi?
‫Deneme yaparak nasıl iyileştireceğimizi göreceğiz ve ardından eğitilmiş modelimizi kaydedip yeniden yükleyeceğiz.
‫Şimdi yetişkin noktası formunda, TensorFlow'da uçtan uca çok sınıflı sınıflandırma iş akışından geçeceğiz.
‫Bunun ne olduğunu birazdan göreceğiz.
‫Görüntü verilerinin nasıl önceden işleneceğini öğreneceğiz.
‫Bu yüzden zamanlara ayırarak, bir derin öğrenme modelini nasıl seçeceğimizi öğreneceğiz.
‫Bunu verilere nasıl uyduracağımızı öğreneceğiz.
‫Kalıpları öğrendikten sonra derin öğrenme modellerimizle nasıl tahminler yapacağımızı öğreneceğiz.
‫Böylece öğrendiği kalıpları kullanarak modelimizin tahminlerini değerlendireceğiz.
‫Derin öğrenme modelimizi kaydedip yükleyeceğiz.
‫Ve sonra kendi özel verilerimiz üzerinde tahminler yapmak için eğitilmiş bir model kullanacağız.
‫Ne kadar uzakta?
‫Bu büyük bir bölüm ama heyecanlıyım.
‫Şimdi sorun nedir?
‫Bunun bir sınıflandırma sorunu olduğu ve kargo köpeği cinsi tanımlama sorunu olduğu üzerinde çalışacağız.
‫Yani bir görüntüdeki köpeğin cinsini belirleyin.
‫Ve şimdi bu tür bir problem çok sınıflı sınıflandırmadır.
‫Bu da ikiden fazla seçenek olduğu anlamına gelir.
‫Ancak buna kısa süre içinde bir göz atacağız.
‫Şimdi, tüm bunlarla ilgili nereden yardım alabilirsiniz?
‫Çünkü bir proje dahilinde kavramları ve kodu aynı anda öğreniyoruz.
‫Kodunuzu takip etmek için elinizden geleni yapın.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Unutmayın, Google CoLab kullandığımız için kendiniz deneyin.
‫Bunu birazdan göreceğiz.
‫Bir docstring okumak Jupyter Notebook'tan biraz farklıdır.
‫Hala takıldıysanız okumak için boşlukta shift komutuna basmanız gerekir.
‫Aramaktan korkmayın.
‫StackOverflow'a veya belgeleri takip etmek için metne rastlayacaksınız.
‫Ardından StackOverflow veya TensorFlow'da bulduklarınızı belge olarak kullanarak tekrar deneyin.
‫Ve son olarak, hala takıldığınız bir yer varsa, sormaktan asla çekinmeyin.
‫Ve tabii ki, umarım kaydolacağınız Discord Chat'i de unutmayın.
‫Umarım içeride diğer öğrencilerle etkileşim halindesinizdir.
‫Ve şimdi, daha fazla uzatmadan, gidip şu köpekleri bulalım.