‫Muy bien, solo quiero darles una descripción general rápida de lo que vamos a trabajar en esta sección,
‫usaremos la carga intensiva 2 del aprendizaje por transferencia. 0 para clasificar las diferentes razas de perros.
‫Y vamos a terminar con un problema de clasificación multiclase completo.
‫Un proyecto de ejemplo, y ahora he elegido hacerlo de esta manera porque creo que la mejor manera de aprender algo es hacerlo
‫con las manos.
‫Y ahora, por supuesto, no espero que recuerden todo lo que tengo en el corazón que mientras cubrimos, lo más importante es
‫pensar en los principios de lo que vamos a atravesar.
‫Entonces, si volvemos a nuestro flujo de trabajo es recordarnos a nosotros mismos si estamos eligiendo un
‫modelo de aprendizaje automático, trabajando en algún tipo de proyecto, ¿qué tipo de datos tenemos?
‫¿Son datos estructurados?
‫Bueno, entonces probablemente deberíamos elegir un modelo que sea más adecuado para datos estructurados.
‫Y probablemente deberíamos recordarnos a nosotros mismos que en el aprendizaje automático tenemos que convertir nuestros datos estructurados
‫en forma numérica.
‫Así que estos son los principios en los que tenemos que pensar.
‫Y lo mismo con los datos no estructurados.
‫Sin embargo, al trabajar con datos no estructurados como imágenes, que es con lo que vamos
‫a trabajar, probablemente deberíamos usar un modelo de aprendizaje profundo o de transferencia de aprendizaje para que me guste una red neuronal.
‫Y para eso podemos usar el flujo tensorial o el aprendizaje por transferencia con un hub de flujo, que es en lo que vamos
‫a trabajar en este proyecto.
‫Y nuevamente, un modelo de aprendizaje automático, incluso si es aprendizaje por transferencia, todavía no puede mirar imágenes a menos que
‫estén en forma de números.
‫Y en nuestro caso, dado que estamos usando el flujo tensorial, tienen que ser intensivos.
‫Estos son los principios en los que quiero que empiecen a pensar.
‫¿Y ahora que vamos a hacer?
‫Como siempre, cuando atacamos un nuevo proyecto es para configurar nuestro espacio de trabajo del proyecto.
‫Y ahora tradicionalmente hemos pasado por esta ruta.
‫Hemos tenido nuestra computadora, hemos descargado instalar un mini Condah, vendemos un nuevo proyecto en una carpeta de
‫proyectos.
‫Hemos incluido algunos datos y un entorno y una superportátil allí.
‫Y luego tenemos nuestras bibliotecas de codificación en nuestro entorno.
‫Y ahora esto es lo que te dejará boquiabierto, CoLab se encarga de muchos de estos pasos por nosotros, que
‫es en lo que está integrado este portátil, como si fuera el asesino de Google, pero parece que parece un
‫portátil de Júpiter.
‫Ahora, podría preguntarse, ¿por qué no usamos CoLab desde el principio?
‫Bueno, CoLab es genial para trabajar en proyectos como el que estamos a punto de trabajar, pero hay ocasiones en las
‫que los proyectos en los que estás trabajando no se pueden utilizar.
‫Así que ahí es donde pasa por este flujo de trabajo.
‫Ahora, necesitaremos una GPU, una pieza de hardware de computadora que es realmente rápida para hacer computación numérica.
‫Por eso elegimos usar CoLab, porque es un portátil Jupiter que se ejecuta en uno de los servidores
‫de Google, lo que nos da acceso a una GPU gratuita.
‫Y veremos cómo configurar eso en un momento.
‫¿En qué estamos trabajando realmente?
‫Echemos un vistazo rápido a la competencia de identificación de la raza de perro Kagle.
‫Entonces, si miramos aquí.
‫Lo que vamos a hacer es determinar la raza de un perro en una imagen, así que debido a que estamos
‫trabajando con imágenes, son datos no estructurados.
‫Y si echamos un vistazo a esto, vamos a los datos.
‫Entonces, si miramos nuestras fuentes de datos, qué vamos a hacer, vamos a descargar etiquetas, CSFI,
‫vamos a descargar todas estas.
‫Entonces tenemos prueba.
‫Estas son algunas imágenes para probar y luego algunas imágenes para entrenar.
‫Entonces, si va a Kagle, punto com barra C barra, identificación de la raza de perro con guiones en esos datos, de ahí vamos a
‫obtener nuestros datos.
‫Así que voy a iniciar sesión aquí y descargar los datos.
‫Así que acabo de iniciar sesión y ahora voy a hacer clic en descargar antiguo.
‫Hermosa.
‫Entonces, esto tomará un par de minutos, todos tirarán del video hasta que se descarguen y luego veremos
‫qué podemos hacer con eso en un momento.
‫Maravilloso.
‫Así que mi descarga acaba de terminar desde Kagle que tomó un par de minutos en mi velocidad de Internet.
‫Ahora, lo que les estoy mostrando aquí, descargar los datos es solo una opción.
‫Siempre puedes usar la API de Kagle.
‫Ahora, si vuelve a hacer clic en este pequeño signo de interrogación aquí, los sitios web que están aquí, esto
‫le proporcionará documentación sobre cómo usar una API de Kaggle, que funciona en Google CoLab.
‫Sin embargo, elegí hacerlo de esta manera porque si desea trabajar en su propio conjunto de datos personalizados, como uno
‫que no esté alojado en Google, esta es una forma de hacerlo.
‫De hecho, si buscamos en Google CoLab IO, hay un cuaderno de ejemplo.
‫Aquí vamos.
‫Vincularé esto en la sección de recursos.
‫Hay un cuaderno de ejemplo en Google CoLab y lo hermoso de los ejemplos de Google CoLab.
‫Entonces, si busca algo en Google y elige CoLab, simplemente busqué en Google IO.
‫Es que estos son todos los cuadernos dupatta de Runnable inmediatamente.
‫Entonces, esto nos dará una pequeña idea sobre cómo cargar datos externos, porque, recuerde, el aprendizaje automático se
‫trata de preparar nuestros datos.
‫¿Cómo podemos cargar datos externos desde discos locales, discos, hojas y almacenamiento en la nube en nuestro portátil CoLab?
‫Entonces, ¿cómo podemos introducir esta carpeta zip en nuestro cuaderno de laboratorio?
‫Esta demostración nos muestra, pero yo solo les mostraré la forma en que lo haremos, así
‫que iremos a CoLab, punto de investigación punto Google punto com.
‫Necesitará una cuenta de Google, por lo que vamos a iniciar un nuevo cuaderno de Python tres y ahora, de
‫nuevo, si quiere algunos ejemplos, hay un montón aquí.
‫No dude en buscarlos y comprobarlos en su tiempo libre.
‫Pero vamos a empezar un nuevo cuaderno de Python tres.
‫Hermosa.
‫Mira eso.
‫Esto es algo similar a lo que hemos estado trabajando con Júpiter.
‫Ahora hay algunos comandos diferentes y algunas cosas diferentes que son ligeramente diferentes a nuestro
‫portátil Jupiter.
‫Pero la premisa principal de lo que estábamos haciendo en Júpiter, llega a CoLab.
‫Entonces, si queremos escribir código, podemos importar pandas, cambiar a alta velocidad e ingresar.
‫Bueno, podríamos adormecernos importando árbitros y pagar turno y entrar, y si quisiéramos agregar un Texel con alguna
‫rebaja, podemos ir.
‫Este es un portátil CoLab cambiado a, digamos, como un portátil Júpiter.
‫Ahora, hay algunas diferencias sutiles y las veremos en el siguiente video.
‫Entonces, en este, acabamos de descargar los datos.
‫Lo tengo en mi carpeta de descargas.
‫Ahora, hemos visto un ejemplo, el cuaderno Google CoLab de cómo podemos cargar datos externos en nuestros portátiles Google
‫Khaleb.
‫Y hemos visto en lo que estamos trabajando en este sentido.
‫A este proyecto lo he llamado Dog Vision.
‫Me gusta ese nombre porque estamos tratando de identificar diferentes razas de perros en imágenes, pero sin estropear
‫demasiado.
‫Inicie su propio cuaderno de laboratorio y Google CoLab y nos vemos en el siguiente video.