‫In Ordnung, ich möchte Ihnen nur einen kurzen Überblick darüber geben, was wir in diesem Abschnitt durcharbeiten
‫werden. Wir verwenden Transfer Learning Intensive Load 2. 0, um verschiedene Hunderassen zu klassifizieren.
‫Und wir werden mit einem ausgewachsenen End-to-End-Multiklassen-Klassifizierungsproblem abschließen.
‫Ein Beispielprojekt, und jetzt habe ich mich dafür entschieden, weil ich denke, dass der beste Weg, etwas zu lernen, darin besteht, es in die
‫Hand zu nehmen.
‫Und jetzt erwarte ich natürlich nicht, dass Sie sich an alles erinnern, was mir auf dem Herzen liegt. Während wir darüber berichten, ist
‫es wichtiger, über die Prinzipien dessen nachzudenken, was wir durchmachen werden.
‫Wenn wir also zu unserem Workflow zurückkehren, der darin besteht, uns daran zu erinnern, wenn wir ein Modell
‫für maschinelles Lernen auswählen und an einer Art Projekt arbeiten, welche Art von Daten haben wir?
‫Handelt es sich um strukturierte Daten?
‫Nun, dann sollten wir wahrscheinlich ein Modell wählen, das besser für strukturierte Daten geeignet ist.
‫Und wir sollten uns wahrscheinlich daran erinnern, dass wir beim maschinellen Lernen unsere strukturierten Daten in numerische
‫Form bringen müssen.
‫Das sind also die Prinzipien, über die wir nachdenken müssen.
‫Und das gleiche mit unstrukturierten Daten.
‫Wenn wir jedoch mit unstrukturierten Daten wie Bildern arbeiten, mit denen wir
‫arbeiten werden, sollten wir wahrscheinlich ein Deep-Learning- oder Transfer-Learning-Modell verwenden, um wie ein neuronales Netzwerk zu wirken.
‫Und dafür können wir Tensor Flow oder Transfer Learning mit einem Flow Hub verwenden, woran wir in
‫diesem Projekt arbeiten werden.
‫Und auch hier kann ein maschinelles Lernmodell, selbst wenn es sich um Transferlernen handelt, immer noch keine Bilder anzeigen, es sei denn, sie
‫haben die Form von Zahlen.
‫Und in unserem Fall müssen sie intensiv sein, da wir Tensorflow verwenden.
‫Dies sind die Prinzipien, über die Sie nachdenken sollten.
‫Und was machen wir jetzt?
‫Wie immer, wenn wir ein neues Projekt angreifen, richten wir unseren Projektarbeitsplatz ein.
‫Und nun sind wir traditionell diesen Weg gegangen.
‫Wir haben unseren Computer gehabt, wir haben eine Mini-Condah heruntergeladen, wir verkaufen ein neues Projekt in einem
‫Projektordner.
‫Wir haben ein paar Daten und eine Umgebung und ein super Notebook hineingelegt.
‫Und dann haben wir unsere Coding-Bibliotheken in unserer Umgebung.
‫Und jetzt wird Sie das umhauen: CoLab übernimmt viele dieser Schritte für uns, und genau das ist
‫das, was in diesem Notebook eingebaut ist, als wäre dies ein Google-Killer, aber es sieht aus wie
‫ein Jupiter-Notebook.
‫Sie fragen sich jetzt vielleicht, warum wir CoLab nicht einfach von Anfang an eingesetzt haben?
‫Nun, CoLab ist großartig für die Arbeit an Projekten wie dem, an dem wir gerade arbeiten, aber es gibt Situationen, in
‫denen Projekte, an denen Sie gerade arbeiten, nicht verwendet werden können.
‫Das ist, wo Sie diesen Workflow durchlaufen.
‫Jetzt benötigen wir eine GPU, eine Computerhardware, die sehr schnell numerische Berechnungen durchführt.
‫Aus diesem Grund entscheiden wir uns für CoLab, da es sich um ein Jupiter-Notebook handelt, das auf einem der Server
‫von Google läuft und uns Zugriff auf eine kostenlose GPU ermöglicht.
‫Und wir werden gleich sehen, wie man das einrichtet.
‫Woran arbeiten wir eigentlich?
‫Werfen wir einen kurzen Blick auf den Kagle Dog Breed ID-Wettbewerb.
‫Also wenn wir uns hier anschauen.
‫Was wir tun werden, ist die Rasse eines Hundes in einem Bild zu bestimmen. Da wir also mit Bildern arbeiten,
‫handelt es sich um unstrukturierte Daten.
‫Und wenn wir uns das anschauen, gehen wir zu den Daten.
‫Wenn wir uns also unsere Datenquellen ansehen, was werden wir tun, wir werden Etiketten herunterladen, CSFI,
‫wir werden all diese herunterladen.
‫Wir haben also einen Test.
‫Dies sind einige Bilder zum Testen und dann einige Bilder zum Trainieren.
‫Wenn Sie also zu Kagle gehen, Punkt-Com-Schrägstrich C Schrägstrich-Kennzeichnung der Hunderasse mit Bindestrichen in diesen Daten, werden wir unsere Daten
‫daraus erhalten.
‫Also logge ich mich hier ein und lade die Daten herunter.
‫Also habe ich mich gerade eingeloggt und klicke jetzt auf Download alt.
‫Wunderschönen.
‫Das wird also ein paar Minuten dauern, alle ziehen das Video, bis diese Downloads fertig sind und dann
‫werden wir gleich sehen, was wir damit machen können.
‫Wunderbar.
‫Mein Download von Kagle ist also gerade beendet, was bei meiner Internetgeschwindigkeit ein paar Minuten gedauert hat.
‫Was ich Ihnen hier zeige, ist das Herunterladen der Daten nur eine Option.
‫Sie können jederzeit die Kagle-API verwenden.
‫Wenn Sie jetzt noch einmal auf dieses kleine Fragezeichen klicken, die Websites hier, erhalten Sie
‫eine Dokumentation zur Verwendung einer Kaggle-API, die in Google CoLab funktioniert.
‫Ich habe mich jedoch für diese Vorgehensweise entschieden, denn wenn Sie an Ihrem eigenen benutzerdefinierten Datensatz arbeiten möchten,
‫der beispielsweise nicht bei Google gehostet wurde, ist dies eine Möglichkeit.
‫Es gibt tatsächlich, wenn wir auf Google CoLab IO suchen, gibt es ein Beispiel-Notebook.
‫Auf geht's.
‫Ich werde dies im Abschnitt Ressourcen verlinken.
‫Es gibt ein Beispielnotizbuch in Google CoLab und das Schöne an Google CoLab-Beispielen.
‫Wenn Sie also etwas googeln und zu CoLab gehen, habe ich einfach IO gegoogelt.
‫Ist das alles sofort Runnable Dupatta Notebooks.
‫Dies wird uns also eine kleine Vorstellung davon geben, wie externe Daten geladen werden, denn denken Sie daran, dass es beim
‫maschinellen Lernen darum geht, unsere Daten vorzubereiten.
‫Wie können wir externe Daten von lokalen Laufwerken, Laufwerken, Blättern und Cloud-Speichern in unser CoLab-Notebook laden?
‫Wie können wir also diesen Zip-Ordner in unser Labornotizbuch bekommen?
‫Diese Demo zeigt uns, aber ich werde Ihnen nur zeigen, wie wir es machen werden, und
‫wir gehen zu CoLab, dot research dot Google dot com.
‫Sie benötigen ein Google-Konto, und deshalb werden wir einfach ein neues Python-3-Notebook starten und jetzt noch einmal, wenn Sie einige
‫Beispiele möchten, gibt es hier einen ganzen Haufen.
‫Fühlen Sie sich frei, sie zu durchsuchen und sie in Ihrer eigenen Zeit zu überprüfen.
‫Aber wir werden ein neues Python-3-Notebook starten.
‫Wunderschönen.
‫Sieh dir das an.
‫Dies ähnelt dem, womit wir bei Jupiter gearbeitet haben.
‫Jetzt gibt es ein paar verschiedene Befehle und ein paar verschiedene Dinge, die sich etwas von unserem
‫Jupiter-Notebook unterscheiden.
‫Aber die Hauptprämisse von dem, was wir in Jupiter gemacht haben, betrifft CoLab.
‫Wenn wir also Code schreiben wollen, können wir Pandas importieren, High-Speed-Shift und eingeben.
‫Nun, wir könnten taub werden, indem wir Schiedsrichter importieren und Schicht zahlen und einsteigen, und wenn wir ein Texel mit etwas Abschlag hinzufügen
‫wollten, können wir gehen.
‫Dies ist ein CoLab-Notebook, das beispielsweise in ein Jupiter-Notebook verschoben wurde.
‫Nun, es gibt ein paar feine Unterschiede und wir werden das im nächsten Video sehen.
‫In diesem Fall haben wir nur die Daten heruntergeladen.
‫Das habe ich in meinem Download-Ordner.
‫Jetzt haben wir ein Beispiel, Google CoLab-Notebook, gesehen, wie wir externe Daten in unsere Google Khaleb-Notebooks laden
‫können.
‫Und wir haben gesehen, wofür wir von Anfang bis Ende arbeiten.
‫Ich habe dieses Projekt Dog Vision genannt.
‫Ich mag diesen Namen, weil wir versuchen, verschiedene Hunderassen in Bildern zu identifizieren, aber ohne zu viel zu
‫verraten.
‫Starten Sie Ihr eigenes Lab-Notebook und Google CoLab und wir sehen uns im nächsten Video.