‫حسنا.
‫لذلك أريد فقط أن أقدم لكم نظرة عامة سريعة على ما سنعمل من خلاله في هذا القسم.
‫سنستخدم نقل التعلم و TensorFlow 2. 0 لتصنيف سلالات الكلاب المختلفة.
‫وسوف ننتهي بنهاية كاملة لنهاية مشكلة تصنيف متعددة الطبقات.
‫مثال على المشروع.
‫والآن اخترت أن أفعل ذلك بهذه الطريقة لأنني أعتقد أن أفضل طريقة لتعلم أي شيء هي التدرب.
‫والآن ، بالطبع ، لا أتوقع منك أن تتذكر كل شيء من قلبي ما نغطيه.
‫الأهم من ذلك هو التفكير في مبادئ ما سنمر به.
‫لذا ، إذا عدنا إلى سير العمل لدينا هو تذكير أنفسنا إذا كنا نختار نموذجًا للتعلم
‫الآلي ، ونعمل على نوع من المشروع ، فما نوع البيانات التي لدينا؟
‫هل هي بيانات منظمة؟
‫حسنًا ، إذن ربما يجب أن نختار نموذجًا أكثر ملاءمة للبيانات المنظمة ، وربما يجب أن
‫نذكر أنفسنا أنه في التعلم الآلي علينا تحويل بياناتنا المهيكلة إلى شكل رقمي.
‫إذن فهذه هي المبادئ التي يجب أن نفكر فيها.
‫ونفس الشيء مع البيانات غير المهيكلة.
‫مرحبًا ، إذا كنا نعمل مع بيانات غير منظمة مثل الصور ، وهو ما سنعمل معه
‫، فمن المحتمل أن نستخدم نموذج التعلم العميق أو نقل التعلم ، أليس كذلك؟
‫لذلك مثل الشبكة العصبية.
‫ولهذا يمكننا استخدام TensorFlow أو نقل التعلم باستخدام TensorFlow Hub ، وهو ما سنعمل
‫عليه في هذا المشروع.
‫ومرة أخرى ، نموذج التعلم الآلي الخاص بنا ، حتى لو كان التعلم النقل ، لا يزال غير قادر على النظر
‫إلى الصور ما لم تكن في شكل أرقام.
‫في حالتنا ، نظرًا لأننا نستخدم TensorFlow ، يجب أن تكون مكثفة.
‫هذه هي المبادئ التي أريدك أن تبدأ في التفكير فيها.
‫والآن ما سنفعله ، كما هو الحال دائمًا ، عندما نهاجم مشروعًا جديدًا هو إعداد مساحة عمل
‫المشروع.
‫والآن انتقلنا تقليديًا إلى هذا المسار ، فلدينا جهاز الكمبيوتر الخاص بنا ، وقمنا
‫بتنزيل برنامج Mini Conda ، وبدأنا مشروعًا جديدًا في مجلد مشروع ، ووضعنا بعض البيانات
‫في بيئة و دفتر Jupyter هناك ، ثم لدينا مكتبات الترميز في بيئتنا.
‫والآن هذا ما سيذهلك هو أن CoLab يعتني بالكثير من هذه الخطوات بالنسبة لنا ، وهو
‫ما تم بناء هذا الكمبيوتر الدفتري فيه.
‫هذا هو Google CoLab ، لكنه يبدو وكأنه دفتر ملاحظات Jupyter.
‫الآن ، ربما تسأل ، لماذا لم نستخدم CoLab منذ البداية؟
‫حسنًا ، يعد CoLab رائعًا للعمل في مشاريع مثل ما نحن بصدد العمل عليه.
‫ولكن في بعض الأوقات لا يمكن استخدام المشاريع التي تعمل عليها مع CoLab.
‫هذا هو المكان الذي تذهب إليه من خلال سير العمل هذا.
‫سنحتاج الآن إلى وحدة معالجة مركزية ، وهي قطعة من أجهزة الكمبيوتر سريعة جدًا في إجراء الحوسبة الرقمية.
‫لهذا السبب نختار استخدام CoLab ، لأنه عبارة عن دفتر ملاحظات Jupyter يعمل على أحد خوادم Google
‫، مما يتيح لنا الوصول إلى وحدة معالجة الرسومات المجانية.
‫وسنرى كيفية إعداد ذلك في لحظة.
‫ما الذي نعمل عليه بالفعل؟
‫دعونا نلقي نظرة سريعة.
‫نذهب إلى مسابقة Kaggle dog لتحديد سلالة الكلاب.
‫لذلك إذا نظرنا إلى هنا.
‫ما سنفعله هو تحديد سلالة الكلب في الصورة.
‫لذلك لأننا نعمل مع الصور ، فهي بيانات غير منظمة.
‫وبالتالي إذا ألقينا نظرة على هذا ، نذهب إلى البيانات.
‫لذا إذا نظرنا إلى مصادر بياناتنا ، ماذا سنفعل؟
‫سنقوم بتنزيل التصنيف CSV.
‫سنقوم بتنزيل كل هذه الأشياء.
‫لذلك لدينا اختبار.
‫هذه بعض الصور للاختبار عليها ثم بعض الصور للتدريب عليها.
‫لذا ، إذا انتقلت إلى معرّف سلالة الكلاب dot com slash C باستخدام واصلات في بيانات الشرطة المائلة ، فهذا هو المكان الذي سنحصل منه
‫على بياناتنا.
‫لذلك سأقوم بتسجيل الدخول هنا وتنزيل البيانات.
‫لقد قمت بتسجيل الدخول للتو وسأقوم الآن بالنقر فوق تنزيل الكل.
‫جميلة.
‫لذلك سيستغرق هذا دقيقتين.
‫سوف أوقف الفيديو مؤقتًا حتى ينتهي هذا التنزيل ، ثم سنرى ما يمكننا فعله بذلك بعد قليل.
‫رائع.
‫لذلك انتهى التنزيل للتو من Kaggle.
‫استغرق ذلك بضع دقائق على سرعة الإنترنت لدي.
‫الآن ما أعرضه لكم هنا ، تنزيل البيانات هو خيار واحد فقط.
‫يمكنك دائمًا استخدام Kaggle API.
‫الآن ، إذا قمت بالنقر فوق علامة الاستفهام الصغيرة هذه هنا ، مرة أخرى ، فإن الموقع موجود هنا فقط.
‫سيعطيك هذا بعض الوثائق حول كيفية استخدام Kaggle API ، والتي تعمل في Google CoLab.
‫ومع ذلك ، فقد اخترت القيام بذلك بهذه الطريقة لأنه إذا كنت تريد العمل على مجموعة البيانات المخصصة الخاصة بك
‫مثل تلك التي لم يتم استضافتها على Kaggle ، فهذه طريقة واحدة للقيام بذلك.
‫يوجد في الواقع إذا بحثنا في Google colab ، فهناك مثال على دفتر ملاحظات.
‫ها نحن ذا.
‫سأربط هذا في قسم الموارد.
‫ذلك هو.
‫مثال على مفكرة في Google CoLab.
‫والشيء الجميل في أمثلة Google CoLab.
‫لذلك إذا بحثت في Google عن شيء ما وذهبت إلى CoLab ، فقد بحثت في googled على موقع io.
‫هل هذه كلها دفاتر Jupyter معقولة.
‫في الحال.
‫لذلك سوف يعطينا هذا القليل من الفكرة حول كيفية تحميل البيانات الخارجية ، لأنه ، تذكر ، التعلم الآلي
‫هو كل شيء عن تجهيز بياناتنا.
‫كيف يمكننا تحميل البيانات الخارجية من محركات الأقراص المحلية وأوراق محرك الأقراص والتخزين السحابي إلى كمبيوتر CoLab المحمول الخاص بنا؟
‫فكيف يمكننا إدخال مجلد zip هذا في دفتر ملاحظات colab الخاص بنا؟
‫سيوضح لنا هذا العرض التوضيحي ، لكنني سأوضح لك الطريقة التي سنقوم بها.
‫ولذا سننتقل إلى CoLab dot Research google. كوم.
‫سوف تحتاج إلى حساب Google.
‫ولذا سنبدأ للتو دفتر ملاحظات جديد من Python three.
‫والآن مرة أخرى ، إذا كنت تريد بعض الأمثلة ، فهناك كومة كاملة هنا.
‫لا تتردد في البحث عنها والتحقق منها في وقتك الخاص.
‫لكننا سنبدأ دفتر ملاحظات جديد بلغة بايثون الثلاثة.
‫جميلة.
‫انظر إلى ذلك.
‫هذا يشبه إلى حد ما ما كنا نعمل معه مع كوكب المشتري.
‫يوجد الآن عدد قليل من الأوامر المختلفة وبعض الأشياء المختلفة التي تختلف قليلاً عن دفتر المشتري
‫الخاص بنا.
‫لكن الفرضية الرئيسية لما كنا نفعله في كوكب المشتري.
‫يتعلق الأمر بـ CoLab.
‫لذلك إذا أردنا كتابة التعليمات البرمجية ، فيمكننا استيراد الباندا مثل PD shift والدخول.
‫حسنًا ، يمكننا أن نذهب إلى الوراء.
‫numpy الاستيراد هو np shift و enter.
‫وإذا أردنا إضافة خلية نصية مع بعض التخفيضات ، فيمكننا البدء.
‫هذا هو تحول دفتر collab وأدخل c تمامًا مثل دفتر Jupyter.
‫الآن هناك بعض الاختلافات الدقيقة وسنرى ذلك في الفيديو التالي.
‫لذلك في هذا واحد ، قمنا فقط بتنزيل البيانات.
‫لدي هذا في مجلد التنزيلات الخاصة بي.
‫لقد رأينا الآن مثالاً ، مفكرة Google CoLab حول كيفية تحميل البيانات الخارجية في دفاتر Google CoLab الخاصة
‫بنا.
‫وقد رأينا ما نعمل لتحقيق هذه الغاية حتى النهاية.
‫لقد سميت هذا المشروع Dog Vision.
‫أحب هذا الاسم لأننا نحاول تحديد سلالات الكلاب المختلفة في الصور.
‫لكن دون إفساد الكثير.
‫ابدأ تشغيل دفتر ملاحظات CoLab الخاص بك في Google CoLab وسأراك في الفيديو التالي.