‫Oké, dus ik wil je een kort overzicht geven van waar we in deze sectie aan gaan werken,
‫we gaan transfer learning intensieve belasting 2 gebruiken. 0 om verschillende hondenrassen te classificeren.
‫En we gaan eindigen met een volledig opgeblazen end-to-end classificatieprobleem met meerdere klassen.
‫Een voorbeeldproject, en nu heb ik ervoor gekozen om het op deze manier te doen omdat ik denk dat de beste manier om iets te leren is om het in
‫de hand te krijgen.
‫En nu verwacht ik natuurlijk niet dat je alles uit mijn hart onthoudt, dat terwijl we het bespreken, belangrijker is om na
‫te denken over de principes van wat we gaan doormaken.
‫Dus als we terugkomen op onze workflow is om onszelf eraan te herinneren of we een
‫machine learning-model kiezen, aan een soort project werken, wat voor soort gegevens hebben we?
‫Zijn het gestructureerde gegevens?
‫Nou, dan moeten we waarschijnlijk een model kiezen dat meer geschikt is voor gestructureerde gegevens.
‫En we moeten onszelf er waarschijnlijk aan herinneren dat we bij machine learning onze gestructureerde gegevens in numerieke
‫vorm moeten krijgen.
‫Dit zijn dus de principes waar we over moeten nadenken.
‫En hetzelfde geldt voor ongestructureerde data.
‫Als we echter werken met ongestructureerde gegevens zoals afbeeldingen, waar we mee gaan
‫werken, moeten we waarschijnlijk een deep learning- of transferleermodel gebruiken om een neuraal netwerk leuk te vinden.
‫En daarvoor kunnen we tensorflow of transfer learning gebruiken met een flowhub, daar gaan we in
‫dit project aan werken.
‫En nogmaals, een machine learning-model, zelfs als het transfer learning is, kan nog steeds niet naar afbeeldingen kijken tenzij ze in
‫de vorm van getallen zijn.
‫En in ons geval, aangezien we tensorstroom gebruiken, moeten ze intensief zijn.
‫Dit zijn dus de principes waarover ik wil dat je begint na te denken.
‫En wat gaan we nu doen?
‫Zoals altijd, wanneer we een nieuw project aanvallen, is het opzetten van onze projectwerkruimte.
‫En nu zijn we traditioneel via deze route gegaan.
‫We hebben onze computer gehad, we hebben een mini Condah gedownload, we verkopen een nieuw project in een
‫projectmap.
‫We hebben wat data en een omgeving en een super notebook erin gezet.
‫En dan hebben we onze codeerbibliotheken in onze omgeving.
‫En nu dit is wat je versteld zal doen staan, CoLab neemt veel van al deze stappen voor ons
‫uit, en dat is waar deze notebook in is ingebouwd, alsof dit Google-killer is, maar het ziet eruit
‫als een Jupiter-notebook.
‫Nu vraag je je misschien af, waarom hebben we CoLab niet gewoon vanaf het begin gebruikt?
‫Welnu, CoLab is geweldig om aan projecten te werken zoals waar we aan gaan werken, maar er zijn
‫momenten waarop projecten waaraan u werkt niet kunnen worden gebruikt.
‫Dus daar doorloop je deze workflow.
‫Nu hebben we een GPU nodig, een stuk computerhardware dat heel snel numeriek rekent.
‫Daarom kiezen we ervoor om CoLab te gebruiken, omdat het een Jupiter-notebook is die draait op een van de
‫servers van Google, wat ons toegang geeft tot een gratis GPU.
‫En we zullen zien hoe we dat zo kunnen instellen.
‫Waar zijn we eigenlijk mee bezig?
‫Laten we eens kijken naar de Kagle Dog Breed ID-competitie.
‫Dus als we hier naar kijken.
‫Wat we gaan doen is het ras van een hond in een afbeelding bepalen, dus omdat we met
‫afbeeldingen werken, zijn het ongestructureerde gegevens.
‫Dus als we dit bekijken, gaan we naar data.
‫Dus als we naar onze gegevensbronnen kijken, wat gaan we doen, we gaan labels downloaden, CSFI,
‫we gaan deze allemaal downloaden.
‫Dus we hebben een test.
‫Dit zijn enkele afbeeldingen om op te testen en vervolgens enkele afbeeldingen om op te trainen.
‫Dus als je naar Kagle gaat, punt com slash C slash hondenras identificatie met koppeltekens in die gegevens, daar gaan we onze gegevens
‫vandaan halen.
‫Dus ik ga hier inloggen en de gegevens downloaden.
‫Dus ik ben net ingelogd en nu ga ik op oud downloaden klikken.
‫Mooi.
‫Dus dit gaat een paar minuten duren, iedereen trekt de video totdat deze downloads klaar zijn en dan zullen
‫we zien wat we daar zo mee kunnen doen.
‫Prachtig.
‫Dus mijn download van Kagle is net voltooid, wat een paar minuten duurde op mijn internetsnelheid.
‫Wat ik u hier laat zien, is dat het downloaden van de gegevens slechts één optie is.
‫Je zou altijd de Kagle API kunnen gebruiken.
‫Als u nu nogmaals op dit kleine vraagteken klikt, de websites hier, krijgt u wat documentatie
‫over het gebruik van een Kaggle API, die werkt in Google CoLab.
‫Ik heb er echter voor gekozen om het op deze manier te doen, want als je aan je eigen aangepaste dataset wilt werken, zoals
‫een die niet op Google werd gehost, is dit een manier om het te doen.
‫Er is eigenlijk als we zoeken op Google CoLab IO, er is een voorbeeldnotitieboekje.
‫Daar gaan we.
‫Ik zal dit in de sectie bronnen linken.
‫Er is een voorbeeldnotitieboekje in Google CoLab en het mooie van Google CoLab-voorbeelden.
‫Dus als je iets googelt en naar CoLab gaat, heb ik gewoon IO gegoogeld.
‫Is dat dit meteen allemaal Runnable dupatta-notebooks zijn.
‫Dit geeft ons een beetje een idee over het laden van externe gegevens, want onthoud, bij machine learning draait alles
‫om het gereedmaken van onze gegevens.
‫Hoe kunnen we externe gegevens van lokale schijven, schijven, bladen en cloudopslag in onze CoLab-notebook laden?
‫Dus hoe kunnen we deze zip-map in ons lab-notebook krijgen?
‫Deze demo laat het ons zien, maar ik ga je gewoon laten zien hoe we het gaan doen,
‫en dus gaan we naar CoLab, dot research dot Google dot com.
‫Je hebt een Google-account nodig, en dus gaan we gewoon een nieuwe Python three-notebook starten en nu weer, als je
‫wat voorbeelden wilt, er is hier een hele hoop.
‫Zoek ze gerust op en bekijk ze in uw eigen tijd.
‫Maar we gaan een nieuw Python three-notebook starten.
‫Mooi.
‫Moet je zien.
‫Dit lijkt een beetje op waar we mee hebben gewerkt, met Jupiter.
‫Nu zijn er een paar verschillende commando's en een paar verschillende dingen die iets anders zijn dan
‫onze Jupiter-notebook.
‫Maar het belangrijkste uitgangspunt van wat we in Jupiter deden, komt over naar CoLab.
‫Dus als we code willen schrijven, kunnen we panda's importeren, High-Speed shift en invoeren.
‫Nou, we zouden verdoofd kunnen worden door scheidsrechters te importeren en ploegendiensten te betalen en binnen te komen, en als we een Texel willen toevoegen met
‫een prijsverlaging, kunnen we gaan.
‫Dit is een CoLab-notebook die, laten we zeggen, net een Jupiter-notebook is geworden.
‫Nu zijn er een paar subtiele verschillen en dat gaan we in de volgende video zien.
‫Dus in deze hebben we de gegevens zojuist gedownload.
‫Die heb ik in mijn downloadmap.
‫Nu hebben we een voorbeeld gezien, een Google CoLab-notebook, van hoe we externe gegevens in onze Google Khaleb-notebooks kunnen
‫laden.
‫En we hebben gezien waar we naartoe werken, van begin tot eind.
‫Ik heb dit project Dog Vision genoemd.
‫Ik hou van die naam omdat we verschillende hondenrassen in afbeeldingen proberen te identificeren, maar zonder al te veel te
‫verklappen.
‫Start je eigen lab-notebook en Google CoLab op en ik zie je in de volgende video.