‫Très bien, je veux juste vous donner un aperçu rapide de ce sur quoi nous allons travailler dans cette section,
‫nous allons utiliser la charge intensive d'apprentissage par transfert 2. 0 pour classer les différentes races de chiens.
‫Et nous allons terminer avec un problème complet de classification multiclasse de bout en bout.
‫Un exemple de projet, et maintenant j'ai choisi de le faire de cette façon parce que je pense que la meilleure façon d'apprendre quelque chose est de mettre la
‫main sur la main.
‫Et maintenant, bien sûr, je ne m'attends pas à ce que vous vous souveniez de tout de mon cœur pendant que nous couvrons, ce qui est
‫plus important, c'est de penser aux principes de ce que nous allons traverser.
‫Donc, si nous revenons à notre flux de travail pour nous rappeler si nous choisissons un modèle d'apprentissage
‫automatique, si nous travaillons sur un type de projet, quel type de données avons-nous ?
‫S'agit-il de données structurées ?
‫Eh bien, nous devrions probablement choisir un modèle plus adapté aux données structurées.
‫Et nous devrions probablement nous rappeler que dans l'apprentissage automatique, nous devons mettre nos données structurées
‫sous forme numérique.
‫Voilà donc les principes auxquels nous devons réfléchir.
‫Et la même chose avec les données non structurées.
‫Cependant, en travaillant avec des données non structurées comme des images, ce avec quoi nous
‫allons travailler, nous devrions probablement utiliser un modèle d'apprentissage en profondeur ou d'apprentissage par transfert pour aimer un réseau de neurones.
‫Et pour cela, nous pouvons utiliser le flux tensoriel ou l'apprentissage par transfert avec un hub de flux, ce sur quoi nous
‫allons travailler dans ce projet.
‫Et encore une fois, un modèle d'apprentissage automatique, même s'il s'agit d'apprentissage par transfert, ne peut toujours pas regarder les images à moins qu'elles
‫ne soient sous forme de nombres.
‫Et dans notre cas, puisque nous utilisons le flux tensoriel, ils doivent être intensifs.
‫Voilà donc les principes auxquels je veux que vous commenciez à réfléchir.
‫Et maintenant, qu'allons-nous faire ?
‫Comme toujours, lorsque nous attaquons un nouveau projet, c'est pour configurer notre espace de travail de projet.
‫Et maintenant, traditionnellement, nous avons emprunté cette voie.
‫Nous avons eu notre ordinateur, nous avons téléchargé installer un mini Condah, nous vendons un nouveau projet dans un dossier
‫de projet.
‫Nous y avons mis des données, un environnement et un super bloc-notes.
‫Et puis nous avons nos bibliothèques de codage dans notre environnement.
‫Et maintenant, c'est ce qui va vous épater, c'est que CoLab s'occupe d'une grande partie de toutes ces étapes pour
‫nous, c'est ce dans quoi ce bloc-notes est intégré, comme c'est le tueur de Google, mais il ressemble à
‫un bloc-notes Jupiter.
‫Maintenant, vous vous demandez peut-être pourquoi n'avons-nous pas simplement utilisé CoLab depuis le début ?
‫Eh bien, CoLab est idéal pour travailler sur des projets comme ceux sur lesquels nous sommes sur le point de travailler, mais il y a
‫des moments où les projets sur lesquels vous travaillez ne peuvent pas être utilisés.
‫C'est donc là que vous passez par ce flux de travail.
‫Maintenant, nous aurons besoin d'un GPU, un morceau de matériel informatique qui fait très rapidement du calcul numérique.
‫C'est pourquoi nous avons choisi d'utiliser CoLab, car c'est un notebook Jupiter fonctionnant sur l'un des serveurs de
‫Google, ce qui nous donne accès à un GPU gratuit.
‫Et nous verrons comment configurer cela dans un instant.
‫Sur quoi travaillons-nous réellement ?
‫Jetons un coup d'œil au concours Kagle Dog Breed ID.
‫Donc si nous regardons ici.
‫Ce que nous allons faire, c'est déterminer la race d'un chien dans une image, donc parce que nous travaillons avec des
‫images, ce sont des données non structurées.
‫Et donc si nous examinons cela, nous passons aux données.
‫Donc, si nous regardons nos sources de données, qu'allons-nous faire, nous allons télécharger les étiquettes, CSFI,
‫nous allons télécharger tout cela.
‫Nous avons donc un test.
‫Ce sont des images à tester, puis des images sur lesquelles s'entraîner.
‫Donc, si vous allez à Kagle, dot com slash C slash identification de la race de chien avec des traits d'union dans ces données, c'est de là que nous allons
‫obtenir nos données.
‫Je vais donc me connecter ici et télécharger les données.
‫Je viens donc de me connecter et maintenant je vais cliquer sur télécharger l'ancien.
‫Beau.
‫Cela va donc prendre quelques minutes, tout tire la vidéo jusqu'à ce que ce téléchargement soit terminé, puis nous verrons
‫ce que nous pouvons faire avec cela dans un instant.
‫Merveilleux.
‫Mon téléchargement vient de se terminer à partir de Kagle qui a pris quelques minutes sur ma vitesse Internet.
‫Maintenant, ce que je vous montre ici, le téléchargement des données n'est qu'une option.
‫Vous pouvez toujours utiliser l'API Kagle.
‫Maintenant, si vous cliquez à nouveau sur ce petit point d'interrogation ici, les sites Web juste ici, cela vous donnera
‫de la documentation sur la façon d'utiliser une API Kaggle, qui fonctionne dans Google CoLab.
‫Cependant, j'ai choisi de procéder de cette façon car si vous souhaitez travailler sur votre propre ensemble de données personnalisé, comme
‫celui qui n'était pas hébergé sur Google, c'est une façon de le faire.
‫Il y a effectivement si on cherche sur Google CoLab IO, il y a un exemple de notebook.
‫Nous y voilà.
‫Je vais lier cela dans la section des ressources.
‫Il existe un exemple de bloc-notes dans Google CoLab et la beauté des exemples Google CoLab.
‫Donc, si vous recherchez quelque chose sur Google et que vous optez pour CoLab, je viens de rechercher IO sur Google.
‫Est-ce que ce sont tous les cahiers Runnable dupatta immédiatement.
‫Cela va donc nous donner une petite idée de la façon de charger des données externes, car, rappelez-vous, l'apprentissage
‫automatique consiste à préparer nos données.
‫Comment pouvons-nous charger des données externes à partir de lecteurs locaux, de lecteurs, de feuilles et de stockage en nuage dans notre ordinateur portable CoLab ?
‫Alors, comment pouvons-nous obtenir ce dossier zip dans notre cahier de laboratoire ?
‫Cette démo nous montre, mais je vais juste vous montrer comment nous allons le faire, et donc
‫nous allons aller à CoLab, dot research dot Google dot com.
‫Vous aurez besoin d'un compte Google, et nous allons donc simplement démarrer un nouveau bloc-notes Python trois et maintenant, si vous voulez des
‫exemples, il y en a tout un tas ici.
‫N'hésitez pas à les rechercher et à les vérifier à votre rythme.
‫Mais nous allons commencer un nouveau bloc-notes Python trois.
‫Beau.
‫Regarde ça.
‫C'est un peu similaire à ce avec quoi nous avons travaillé, avec Jupiter.
‫Maintenant, il y a quelques commandes différentes et quelques choses différentes qui sont légèrement différentes de notre
‫cahier Jupiter.
‫Mais la prémisse principale de ce que nous faisions à Jupiter, cela revient à CoLab.
‫Donc, si nous voulons écrire du code, nous pouvons importer des pandas, passer à haute vitesse et entrer.
‫Eh bien, nous pourrions nous engourdir en important des arbitres, un changement de salaire et entrer, et si nous voulions ajouter un Texel avec une
‫démarque, nous pouvons y aller.
‫Il s'agit d'un bloc-notes CoLab déplacé, disons, comme un bloc-notes Jupiter.
‫Maintenant, il y a quelques différences subtiles et nous allons le voir dans la prochaine vidéo.
‫Donc, dans celui-ci, nous venons de télécharger les données.
‫Je l'ai dans mon dossier de téléchargements.
‫Maintenant, nous avons vu un exemple, le bloc-notes Google CoLab de la façon dont nous pouvons charger des données externes dans nos blocs-notes
‫Google Khaleb.
‫Et nous avons vu ce sur quoi nous travaillons de bout en bout.
‫J'ai appelé ce projet Dog Vision.
‫J'aime ce nom parce que nous essayons d'identifier différentes races de chiens en images, mais sans trop
‫spoiler.
‫Démarrez votre propre cahier de laboratoire et Google CoLab et je vous verrai dans la prochaine vidéo.