‫Va bene, quindi voglio solo darti una rapida panoramica di ciò su cui lavoreremo in questa sezione, utilizzeremo
‫il carico intensivo di apprendimento per trasferimento 2. 0 per classificare diverse razze canine.
‫E finiremo con un vero e proprio problema di classificazione multiclasse end-to-end.
‫Un progetto di esempio, e ora ho scelto di farlo in questo modo perché penso che il modo migliore per imparare qualcosa sia metterci
‫le mani sopra.
‫E ora, ovviamente, non mi aspetto che tu ricordi tutto ciò che mi manca dal cuore che mentre copriamo, ciò che è più
‫importante è pensare ai principi di ciò che stiamo per affrontare.
‫Quindi, se torniamo al nostro flusso di lavoro per ricordare a noi stessi se stiamo scegliendo un modello
‫di apprendimento automatico, lavorando su un qualche tipo di progetto, che tipo di dati abbiamo?
‫Sono dati strutturati?
‫Bene, allora dovremmo probabilmente scegliere un modello più adatto ai dati strutturati.
‫E probabilmente dovremmo ricordare a noi stessi che nell'apprendimento automatico dobbiamo ottenere i nostri dati strutturati
‫in forma numerica.
‫Quindi questi sono i principi su cui dobbiamo pensare.
‫E lo stesso con i dati non strutturati.
‫Tuttavia, lavorando con dati non strutturati come le immagini, che è ciò con
‫cui lavoreremo, probabilmente dovremmo usare un modello di apprendimento profondo o trasferimento di apprendimento per apprezzare una rete neurale.
‫E per questo possiamo usare il flusso del tensore o trasferire l'apprendimento con un hub di flusso, che è ciò su
‫cui lavoreremo in questo progetto.
‫E ancora, un modello di apprendimento automatico, anche se si tratta di apprendimento di trasferimento, non può ancora guardare le immagini a meno che
‫non siano sotto forma di numeri.
‫E nel nostro caso, dato che stiamo usando il flusso tensoriale, devono essere intensivi.
‫Quindi questi sono i principi a cui voglio che inizi a pensare.
‫E ora cosa faremo?
‫Come sempre, quando attacchiamo un nuovo progetto, dobbiamo impostare il nostro spazio di lavoro del progetto.
‫E ora tradizionalmente abbiamo seguito questa strada.
‫Abbiamo avuto il nostro computer, abbiamo scaricato installa un mini Condah, vendiamo un nuovo progetto in una cartella di
‫progetto.
‫Abbiamo inserito alcuni dati, un ambiente e un super notebook.
‫E poi abbiamo le nostre librerie di codifica nel nostro ambiente.
‫E ora questo è ciò che ti lascerà a bocca aperta è che CoLab si occupa di molti di questi passaggi
‫per noi, che è ciò in cui è integrato questo notebook, come se fosse un killer di Google, ma sembra
‫un notebook Jupiter.
‫Ora, potresti chiederti, perché non abbiamo semplicemente usato CoLab dall'inizio?
‫Bene, CoLab è ottimo per lavorare su progetti come quello su cui stiamo per lavorare, ma ci sono volte in
‫cui i progetti su cui stai lavorando non possono essere utilizzati.
‫Ecco dove attraversi questo flusso di lavoro.
‫Ora, avremo bisogno di una GPU, un pezzo di hardware del computer che è molto veloce nel calcolo numerico.
‫Ecco perché abbiamo scelto di utilizzare CoLab, perché è un notebook Jupiter in esecuzione su uno dei server
‫di Google, che ci dà accesso a una GPU gratuita.
‫E vedremo come impostarlo tra un attimo.
‫Su cosa stiamo effettivamente lavorando?
‫Diamo una rapida occhiata al concorso Kagle Dog Breed ID.
‫Quindi, se guardiamo qui.
‫Quello che faremo è determinare la razza di un cane in un'immagine, quindi poiché stiamo lavorando con
‫le immagini, sono dati non strutturati.
‫E quindi se diamo un'occhiata a questo, passiamo ai dati.
‫Quindi, se guardiamo alle nostre fonti di dati, cosa faremo, scaricheremo etichette,
‫CSFI, scaricheremo tutte queste.
‫Quindi abbiamo il test.
‫Queste sono alcune immagini su cui testare e poi alcune immagini su cui esercitarsi.
‫Quindi, se vai a Kagle, punto com barra C barra identificazione della razza del cane con trattini in quei dati, è da lì che otterremo
‫i nostri dati.
‫Quindi ho intenzione di accedere qui e scaricare i dati.
‫Quindi ho appena effettuato l'accesso e ora faccio clic su download old.
‫Bellissimo.
‫Quindi ci vorranno un paio di minuti, tutto estrae il video fino al completamento del download e poi
‫vedremo cosa possiamo fare con questo in un momento.
‫Meraviglioso.
‫Quindi il mio download è appena terminato da Kagle che ha impiegato un paio di minuti sulla mia velocità di Internet.
‫Ora, quello che ti sto mostrando qui, il download dei dati è solo un'opzione.
‫Puoi sempre utilizzare l'API Kagle.
‫Ora, se fai di nuovo clic su questo piccolo punto interrogativo qui, i siti Web proprio qui, questo
‫ti fornirà della documentazione su come utilizzare un'API Kaggle, che funziona in Google CoLab.
‫Tuttavia, ho scelto di farlo in questo modo perché se vuoi lavorare sul tuo set di dati personalizzato, come uno
‫che non è stato ospitato su Google, questo è un modo per farlo.
‫In realtà, se cerchiamo su Google CoLab IO, c'è un notebook di esempio.
‫Eccoci qui.
‫Lo collegherò nella sezione risorse.
‫C'è un taccuino di esempio in Google CoLab e la cosa bella degli esempi di Google CoLab.
‫Quindi, se cerchi qualcosa su Google e vai a CoLab, ho appena cercato su Google IO.
‫È che questi sono immediatamente tutti i notebook Runnable dupatta.
‫Quindi questo ci darà un'idea su come caricare dati esterni, perché, ricorda, l'apprendimento automatico consiste
‫nel preparare i nostri dati.
‫Come possiamo caricare dati esterni da unità locali, unità, fogli e archiviazione cloud nel nostro notebook CoLab?
‫Quindi, come possiamo inserire questa cartella zip nel nostro quaderno di laboratorio?
‫Questa demo ci mostra, ma ti mostrerò solo il modo in cui lo faremo, quindi
‫andremo a CoLab, punto ricerca punto Google punto com.
‫Avrai bisogno di un account Google, quindi inizieremo semplicemente un nuovo notebook Python tre e ora di nuovo, se vuoi
‫alcuni esempi, ce n'è un intero mucchio qui.
‫Sentiti libero di cercarli e controllarli nel tuo tempo libero.
‫Ma inizieremo un nuovo taccuino Python tre.
‫Bellissimo.
‫Guarda quello.
‫Questo è un po' simile a quello con cui abbiamo lavorato, con Giove.
‫Ora ci sono alcuni comandi diversi e alcune cose diverse che sono leggermente diverse dal nostro
‫taccuino Jupiter.
‫Ma la premessa principale di ciò che stavamo facendo su Giove, arriva a CoLab.
‫Quindi, se vogliamo scrivere codice, possiamo importare panda, spostamento ad alta velocità ed entrare.
‫Bene, potremmo diventare insensibili importando arbitri e pagare turni ed entrare, e se volessimo aggiungere un Texel con un po'
‫di sconto, possiamo andare.
‫Questo è un taccuino CoLab trasformato, diciamo, proprio come un taccuino Jupiter.
‫Ora, ci sono alcune sottili differenze e lo vedremo nel prossimo video.
‫Quindi in questo abbiamo appena scaricato i dati.
‫Ce l'ho nella cartella dei download.
‫Ora, abbiamo visto un esempio, il taccuino Google CoLab di come possiamo caricare dati esterni nei nostri taccuini Google
‫Khaleb.
‫E abbiamo visto a cosa stiamo lavorando per arrivare alla fine.
‫Ho chiamato questo progetto Dog Vision.
‫Mi piace quel nome perché stiamo cercando di identificare diverse razze di cani nelle immagini, ma senza rovinare
‫troppo.
‫Avvia il tuo quaderno di laboratorio e Google CoLab e ci vediamo nel prossimo video.