‫わかりました｡
‫そこで､ このセクションで行う作業の概要を簡単に説明したいと思います｡
‫今回は､ 転移学習とTensorFlow 2を使用します｡ 0で､ 異なる犬種を分類する｡
‫そして最後は､ 本格的なエンド・ツー・エンドのマルチクラス分類の問題です｡
‫プロジェクトの一例です｡
‫そして今､ 私がこの方法を選んだのは､ 何事も手を動かすことが一番の学習法だと思うからです｡
‫そして今､ もちろん､ 私はあなたが私たちがカバーするものを私の心からすべて覚えていることを期待していません｡
‫それよりも大切なのは､ これから進むべき道筋を考えることです｡
‫ワークフローに戻ると､ 機械学習モデルを選ぶとき､ 何らかのプロジェクトに取り組むとき､
‫どのようなデータを持っているのかを思い出すことができますね｡
‫構造化データなのか？
‫それなら､ 構造化データに適したモデルを選ぶべきでしょうし､ 機械学習では構造化データを数値化しなければならないことを忘れてはいけませんね｡
‫つまり､ これらは私たちが考えなければならない原則なのです｡
‫そして､ 非構造化データも同様です｡
‫画像のような非構造化データを扱うのであれば､ ディープラーニングや転移学習モデルを使うべきでしょう？
‫つまりニューラルネットワークのようなものですね｡
‫そのためにTensorFlowやTensorFlow Hubを使った転移学習がありますが､ これはこのプロジェクトで取り組むものです｡
‫また､ 機械学習のモデルは､ たとえ転移学習であっても､ 数値の形でなければ画像を見ることができないのです｡
‫今回の場合､ TensorFlowを使っているので､ 強勢でなければならないのです｡
‫だから､ これらの原則を考えることから始めてほしいのです｡
‫そして､ 新しいプロジェクトを開始したら､ いつものように､ プロジェクトのワークスペースを設定します｡
‫そして今､ 伝統的に私たちはこのルートを通ってきました｡ コンピュータを持ち､ ミニCondaをダウンロードし､
‫プロジェクトフォルダに新しいプロジェクトを開始し､ 環境にいくつかのデータとJupyterノートブックを置き､
‫環境にコーディングライブラリを置きました｡
‫このノートブックは､ CoLabがこれらのステップをすべて代行してくれるのです｡
‫これはGoogle CoLabですが､ 見た目はJupyter Notebookのような感じです｡
‫さて､ なぜ最初からCoLabを使わなかったのかと聞かれるかもしれません｡
‫さて､ CoLabは､ これから取り組むようなプロジェクトに最適です｡
‫でも､ 今やっているプロジェクトがCoLabで使えないこともある｡
‫そこで､ このワークフローを経るわけです｡
‫あとはCPU､ つまり数値計算が得意なコンピュータのハードウェアが必要です｡
‫CoLabはGoogleのサーバー上で動作するJupyter Notebookなので､
‫GPUを無料で利用できるのです｡
‫そして､ その設定方法は､ これから見ていきます｡
‫実際に取り組んでいることは？
‫早速見てみましょう｡
‫Kaggleの犬種判別コンペに行くんです｡
‫そこで､ ここを見てみると｡
‫これから行うのは､ 画像に写っている犬の犬種を判別することです｡
‫つまり､ 画像を扱うからには､ 非構造化データなのです｡
‫で､ これを見てもらうと､ データに行くわけです｡
‫では､ データソースを見てみると､ どうでしょう｡
‫ラベルCSVをダウンロードすることになりました｡
‫これを全部ダウンロードするんです｡
‫だから､ テストがあるんです｡
‫これらは､ テスト用の画像と､ 学習用の画像です｡
‫つまり､ ケーブルドットコムのスラッシュCスラッシュ犬種IDのスラッシュデータにハイフンが入っていれば､ そこからデータを取得することになるわけです｡
‫そこで､ ここにログインしてデータをダウンロードしてみます｡
‫では､ ログインしたところで､ 「すべてダウンロード」をクリックします｡
‫美しい｡
‫だから､ これは2､ 3分かかるんだ｡
‫このダウンロードが終わるまでビデオを一時停止して､ その後に何ができるかを見てみましょう｡
‫素晴らしい｡
‫というわけで､ Kaggleからのダウンロードが終わったところです｡
‫私のインターネット速度では2､ 3分かかりましたね｡
‫ここでお見せしているのは､ データのダウンロードはあくまで一つの選択肢に過ぎません｡
‫いつでもKaggle APIを使用することができます｡
‫この小さなクエスチョンマークをクリックすると､ ウェブサイトが表示されます｡
‫これは､ Google CoLabで動作するKaggle APIの使用方法に関するドキュメントを提供するものです｡
‫しかし､ 私はこの方法を選びました｡ Kaggleでホストされていないような独自のカスタムデータセットで作業したい場合､
‫これは一つの方法です｡
‫実際にGoogleで検索してみると､ colab i oのノートブックの例があります｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫資料編にリンクしておきますね｡
‫そこにあるのは
‫Google CoLabのノートブックの一例｡
‫そして､ Google CoLabの事例の美しいこと｡
‫だから､ 何かググってCoLabになったら､ 今､ ioをググってみた｡
‫これらはすべて合理的なJupyterノートブックであるということです｡
‫すぐにでも｡
‫つまり､ 機械学習はデータを準備することがすべてなのです｡
‫ローカルドライブ､ ドライブシート､ クラウドストレージの外部データをCoLabノートブックに読み込むにはどうしたらよいでしょうか｡
‫では､ このzipフォルダをcolab notebookに取り込むにはどうしたらいいのでしょうか？
‫このデモでは､ これから行う方法をお見せします｡
‫それで､ CoLab dot research googleに行くことになったんです｡ comを使用しています｡
‫Googleアカウントが必要です｡
‫そして､ 新しいPython 3ノートブックを開始することになります｡
‫そしてまた､ いくつかの例が必要であれば､ ここに山ほどあるのです｡
‫ご自由に検索して､ お好きな時間にご覧ください｡
‫しかし､ 新たにPython 3ノートブックを立ち上げることになりました｡
‫美しい｡
‫あれを見てください｡
‫これは､ 私たちがジュピターで取り組んできたことと似ていますね｡
‫さて､ 私たちのJupiter notebookとは少し異なるコマンドや､ いくつかの異なる点があります｡
‫でも､ 大前提として､ ジュピターでやっていたことがある｡
‫CoLabにやってくる｡
‫だから､ コードを書きたければ､ PD shiftとenterとしてpandasをインポートしてくればいいのです｡
‫そうだな......numpyにしようかな｡
‫インポートnumpyはnp shiftとenterです｡
‫また､ マークダウンのテキストセルを追加したい場合は､ 次のようにします｡
‫これはJupyterノートと同じようにcollab notebook shiftとenter cです｡
‫さて､ いくつかの微妙な違いがありますが､ それは次のビデオで見ていただくとして｡
‫そこで今回は､ データをダウンロードしたところです｡
‫ダウンロードフォルダに入ってるよ｡
‫ここまで､ Google CoLabノートブックに外部データを読み込む方法の例を見てきました｡
‫そして､ 私たちがこのエンド・トゥ・エンドに向けて取り組んでいることが見えてきました｡
‫私はこのプロジェクトをDog Visionと呼んでいます｡
‫画像でさまざまな犬種を識別しようとしているので､ この名前は気に入っています｡
‫でも､ あまりネタバレしない程度に｡
‫Google CoLabでCoLabノートブックを立ち上げましょう！では､ 次のビデオでお会いしましょう｡