‫Tudo bem, então eu só quero dar a você uma visão geral rápida do que vamos trabalhar nesta seção, vamos
‫usar a carga intensiva 2 de aprendizagem por transferência. 0 para classificar diferentes raças de cães.
‫E vamos terminar com um problema de classificação multiclasse totalmente desenvolvido de ponta a ponta.
‫Um projeto de exemplo, e agora escolhi fazer assim porque acho que a melhor maneira de aprender qualquer coisa é colocando a
‫mão na massa.
‫E agora, é claro, não espero que você se lembre de tudo o que eu digo. Enquanto cobrimos, o mais
‫importante é pensar sobre os princípios do que vamos passar.
‫Portanto, se voltarmos ao nosso fluxo de trabalho para nos lembrar que estamos escolhendo um modelo de
‫aprendizado de máquina, trabalhando em algum tipo de projeto, que tipo de dados temos?
‫São dados estruturados?
‫Bem, então provavelmente devemos escolher um modelo que seja mais adequado para dados estruturados.
‫E provavelmente devemos nos lembrar que, no aprendizado de máquina, temos que colocar nossos dados estruturados
‫na forma numérica.
‫Então, esses são os princípios nos quais devemos pensar.
‫E o mesmo com dados não estruturados.
‫No entanto, trabalhando com dados não estruturados como imagens, que é com o que
‫vamos trabalhar, provavelmente deveríamos usar um modelo de aprendizado profundo ou transferência de aprendizado para gostar de uma rede neural.
‫E para isso podemos usar tensor flow ou transferir aprendizado com um hub de fluxo, que é o que
‫vamos trabalhar neste projeto.
‫E, novamente, um modelo de aprendizado de máquina, mesmo que seja um aprendizado por transferência, ainda não consegue olhar para as imagens, a menos que
‫elas estejam na forma de números.
‫E no nosso caso, como estamos usando fluxo tensorial, eles têm que ser intensivos.
‫Então, esses são os princípios nos quais quero que você comece a pensar.
‫E agora o que vamos fazer?
‫Como sempre, quando atacamos um novo projeto é para configurar nosso espaço de trabalho do projeto.
‫E agora, tradicionalmente, passamos por esse caminho.
‫Já tivemos nosso computador, baixamos um mini Condah, vendemos um novo projeto em uma pasta de
‫projetos.
‫Colocamos alguns dados e um ambiente e um super notebook lá.
‫E então temos nossas bibliotecas de codificação em nosso ambiente.
‫E agora isso é o que vai te surpreender, o CoLab cuida de muitas dessas etapas para nós, que
‫é o que este notebook está embutido, como se este fosse o assassino do Google, mas parece um
‫notebook de Júpiter.
‫Agora, você deve estar se perguntando, por que não usamos o CoLab desde o início?
‫Bem, o CoLab é ótimo para trabalhar em projetos como o que estamos prestes a fazer, mas há momentos em que
‫os projetos em que você está trabalhando não podem ser usados.
‫Então é aí que você passa por esse fluxo de trabalho.
‫Agora, vamos exigir uma GPU, uma peça de hardware de computador que faz computação numérica muito rápida.
‫É por isso que estamos optando por usar o CoLab, porque é um notebook Jupiter rodando em um dos servidores
‫do Google, o que nos dá acesso a uma GPU gratuita.
‫E veremos como configurar isso em um momento.
‫No que estamos realmente trabalhando?
‫Vamos dar uma olhada rápida na competição Kagle Dog Breed ID.
‫Então, se olharmos aqui.
‫O que vamos fazer é determinar a raça de um cachorro em uma imagem, então, como estamos trabalhando
‫com imagens, são dados não estruturados.
‫E se dermos uma olhada nisso, vamos para os dados.
‫Então, se olharmos para nossas fontes de dados, o que vamos fazer, vamos baixar rótulos,
‫CSFI, vamos baixar tudo isso.
‫Então, temos um teste.
‫Estas são algumas imagens para testar e depois algumas imagens para treinar.
‫Então, se você for para Kagle, ponto com barra C barra identificação da raça do cão com hífens nesses dados, é disso que iremos
‫obter nossos dados.
‫Vou fazer login aqui e baixar os dados.
‫Acabei de fazer o login e agora clicarei em download antigo.
‫Bela.
‫Isso vai levar alguns minutos, tudo puxa o vídeo até que o download seja feito e então veremos
‫o que podemos fazer com isso em um momento.
‫Maravilhoso.
‫Meu download do Kagle acabou de terminar, o que levou alguns minutos na velocidade da minha Internet.
‫Agora, o que estou mostrando aqui, baixar os dados é apenas uma opção.
‫Você sempre pode usar a API Kagle.
‫Agora, se você clicar neste pequeno ponto de interrogação novamente, os sites apenas aqui, isso lhe dará
‫alguma documentação sobre como usar uma API Kaggle, que funciona no Google CoLab.
‫No entanto, optei por fazer dessa maneira porque se você quiser trabalhar em seu próprio conjunto de dados personalizado, como um
‫que não estava hospedado no Google, esta é uma maneira de fazer isso.
‫Na verdade, se pesquisarmos no Google CoLab IO, existe um notebook de exemplo.
‫Aqui vamos nós.
‫Vou vincular isso na seção de recursos.
‫Há um notebook de exemplo no Google CoLab e a beleza dos exemplos do Google CoLab.
‫Então, se você pesquisar algo no Google e for CoLab, eu apenas pesquisei IO no Google.
‫É que todos esses cadernos dupatta executáveis imediatamente.
‫Então, isso vai nos dar uma ideia sobre como carregar dados externos, porque, lembre-se, o aprendizado de máquina tem tudo
‫a ver com preparar nossos dados.
‫Como podemos carregar dados externos de unidades locais, unidades, planilhas e armazenamento em nuvem em nosso notebook CoLab?
‫Então, como podemos colocar essa pasta zip em nosso caderno de laboratório?
‫Esta demonstração mostra-nos, mas vou apenas mostrar-lhes a forma como o faremos e, por isso,
‫iremos para o CoLab, ponto research ponto Google ponto com.
‫Você precisará de uma conta do Google e, portanto, vamos apenas iniciar um novo bloco de notas Python três e agora,
‫novamente, se quiser alguns exemplos, há um monte aqui.
‫Sinta-se à vontade para pesquisá-los e verificá-los quando quiser.
‫Mas vamos começar um novo bloco de notas Python três.
‫Bela.
‫Olhe para isso.
‫Isso é parecido com o que temos trabalhado, com Júpiter.
‫Agora, existem alguns comandos diferentes e algumas coisas diferentes que são ligeiramente diferentes do nosso bloco de
‫notas Júpiter.
‫Mas a premissa principal do que estávamos fazendo em Júpiter é o CoLab.
‫Então, se quisermos escrever código, podemos importar pandas, mudar de alta velocidade e entrar.
‫Bem, poderíamos ficar paralisados importando árbitros e turno de pagamento e entrar, e se quiséssemos adicionar um Texel com
‫algum desconto, podemos ir.
‫Este é um bloco de notas CoLab transformado em, digamos, apenas como um bloco de notas Júpiter.
‫Agora, existem algumas diferenças sutis e veremos isso no próximo vídeo.
‫Então, neste, acabamos de baixar os dados.
‫Eu tenho isso na minha pasta de downloads.
‫Agora, vimos um exemplo, o bloco de notas Google CoLab de como podemos carregar dados externos em nossos blocos de notas
‫Google Khaleb.
‫E vimos o que estamos trabalhando nesse sentido.
‫Chamei este projeto de Visão de Cachorro.
‫Gosto desse nome porque estamos tentando identificar diferentes raças de cães nas imagens, mas sem estragar
‫muito.
‫Inicie seu próprio caderno de laboratório e o Google CoLab e vejo você no próximo vídeo.