‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นฉันจึงอยากให้ภาพรวมคร่าวๆ เกี่ยวกับสิ่งที่เราจะดำเนินการในส่วนนี้
‫เราจะใช้การเรียนรู้การถ่ายโอนและ TensorFlow 2 0 เพื่อจำแนกสายพันธุ์สุนัขต่างๆ
‫และเราจะปิดท้ายด้วยปัญหาการจำแนกประเภทหลายคลาสแบบครบวงจร
‫โครงการตัวอย่าง.
‫และตอนนี้ฉันเลือกทำแบบนี้เพราะฉันคิดว่าวิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ทุกอย่างคือการลงมือทำ
‫และตอนนี้ แน่นอน ฉันไม่ได้คาดหวังให้คุณจำทุกอย่างจากใจของฉัน ที่เราพูดถึง
‫สิ่งที่สำคัญกว่าคือการคิดเกี่ยวกับหลักการของสิ่งที่เรากำลังจะผ่าน
‫ดังนั้น หากเรากลับมาที่เวิร์กโฟลว์ของเรา เพื่อเตือนตัวเองว่าเรากำลังเลือกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ทำงานในโครงการประเภทใด เรามีข้อมูลประเภทใดบ้าง
‫เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่
‫ถ้าอย่างนั้นเราควรเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูลที่มีโครงสร้างมากกว่า และเราควรเตือนตัวเองว่าในการเรียนรู้ของเครื่อง
‫เราต้องทำให้ข้อมูลที่มีโครงสร้างอยู่ในรูปแบบตัวเลข
‫นี่คือหลักการที่เราต้องคิด
‫และเช่นเดียวกันกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
‫เฮ้ ถ้าเรากำลังทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ ซึ่งเป็นสิ่งที่เรากำลังจะใช้งานด้วย
‫เราน่าจะใช้การเรียนรู้เชิงลึกหรือแบบจำลองการเรียนรู้แบบถ่ายโอนใช่ไหม
‫เหมือนโครงข่ายประสาทเทียม
‫และด้วยเหตุนี้ เราจึงสามารถใช้ TensorFlow หรือถ่ายทอดการเรียนรู้ด้วย TensorFlow Hub ซึ่งเป็นสิ่งที่เราจะทำในโปรเจ็กต์นี้
‫และอีกครั้ง โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเรา แม้ว่าจะเป็นการถ่ายทอดการเรียนรู้ ก็ยังดูรูปภาพไม่ได้เว้นแต่จะอยู่ในรูปของตัวเลข
‫ในกรณีของเรา เนื่องจากเราใช้ TensorFlow จึงต้องเป็นแบบเข้มข้น
‫นี่คือหลักการที่ฉันอยากให้คุณเริ่มคิด
‫และตอนนี้สิ่งที่เราจะทำเช่นเคย เมื่อเราโจมตีโครงการใหม่คือการตั้งค่าพื้นที่ทำงานของโครงการ
‫และตอนนี้ตามธรรมเนียมแล้ว เราได้ผ่านเส้นทางนี้แล้ว เรามีคอมพิวเตอร์ของเรา เราดาวน์โหลดการติดตั้ง
‫Conda ขนาดเล็ก เราเริ่มโครงการใหม่ในโฟลเดอร์โครงการ เราได้ใส่ข้อมูลบางส่วนในสภาพแวดล้อมและ โน้ตบุ๊ก
‫Jupyter อยู่ในนั้น แล้วเราก็มีไลบรารีการเข้ารหัสของเราในสภาพแวดล้อมของเรา
‫และตอนนี้คือสิ่งที่จะทำให้คุณประทับใจคือ CoLab ดูแลขั้นตอนทั้งหมดเหล่านี้ให้เรา
‫ซึ่งสมุดบันทึกนี้สร้างขึ้นในลักษณะเดียวกัน
‫นี่คือ Google CoLab แต่ดูเหมือน Jupyter Notebook
‫คุณอาจจะถามว่าทำไมเราไม่ใช้ CoLab ตั้งแต่แรก
‫CoLab นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการทำงานในโครงการต่างๆ เช่น สิ่งที่เรากำลังจะทำ
‫แต่มีบางครั้งที่โครงการที่คุณกำลังทำงานอยู่ไม่สามารถใช้กับ CoLab ได้
‫นั่นคือที่ที่คุณจะผ่านเวิร์กโฟลว์นี้
‫ตอนนี้เราต้องการ CPU ซึ่งเป็นชิ้นส่วนของฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ที่ทำการคำนวณเชิงตัวเลขได้รวดเร็วมาก
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เราเลือกใช้ CoLab เพราะเป็น Jupyter Notebook ที่ทำงานบนหนึ่งในเซิร์ฟเวอร์ของ
‫Google ซึ่งทำให้เราสามารถเข้าถึง GPU ได้ฟรี
‫และเราจะดูวิธีตั้งค่าในอีกสักครู่
‫เรากำลังทำอะไรอยู่?
‫มาดูกันเร็ว
‫เราไปแข่งขันคัดแยกพันธุ์สุนัข Kaggle
‫ดังนั้นถ้าเราดูที่นี่
‫สิ่งที่เราจะทำคือกำหนดสายพันธุ์ของสุนัขในภาพ
‫เนื่องจากเรากำลังทำงานกับรูปภาพ จึงเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
‫ดังนั้นถ้าเราดูสิ่งนี้ เราไปที่ข้อมูล
‫แล้วถ้าเราดูแหล่งข้อมูลของเรา เราจะทำอย่างไร?
‫เราจะดาวน์โหลดป้ายกำกับ CSV
‫เราจะดาวน์โหลดสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด
‫ดังนั้นเราจึงมีการทดสอบ
‫นี่คือภาพบางส่วนที่จะทดสอบและภาพบางส่วนที่จะฝึก
‫ดังนั้น ถ้าคุณไปที่รหัสพันธุ์สุนัขสแลชของเคเบิล ดอทคอม สแลช C ที่มีเครื่องหมายยัติภังค์ในข้อมูลเครื่องหมายทับ นั่นคือสิ่งที่เราจะรับข้อมูลของเรา
‫ดังนั้นฉันจะเข้าสู่ระบบที่นี่และดาวน์โหลดข้อมูล
‫ฉันเพิ่งเข้าสู่ระบบและตอนนี้ฉันจะคลิกดาวน์โหลดทั้งหมด
‫สวยงาม.
‫นี่จะใช้เวลาสองสามนาที
‫ฉันจะหยุดวิดีโอชั่วคราวจนกว่าการดาวน์โหลดจะเสร็จสิ้น จากนั้นเราจะมาดูกันว่าเราจะทำอะไรได้บ้างในอีกสักครู่
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นการดาวน์โหลดของฉันเพิ่งเสร็จสิ้นจาก Kaggle
‫ใช้เวลาสองสามนาทีกับความเร็วอินเทอร์เน็ตของฉัน
‫ที่ฉันกำลังแสดงให้คุณดูที่นี่ การดาวน์โหลดข้อมูลเป็นเพียงทางเลือกเดียว
‫คุณสามารถใช้ Kaggle API ได้ตลอดเวลา
‫ทีนี้ ถ้าคุณคลิกที่เครื่องหมายคำถามเล็กๆ นี้ ที่นี่ อีกครั้ง เว็บไซต์ก็อยู่ที่นี่
‫ซึ่งจะให้เอกสารเกี่ยวกับวิธีการใช้ Kaggle API ซึ่งทำงานใน Google CoLab
‫อย่างไรก็ตาม ฉันเลือกที่จะทำเช่นนี้เพราะถ้าคุณต้องการทำงานกับชุดข้อมูลที่คุณกำหนดเองเหมือนกับที่ไม่ได้โฮสต์บน
‫Kaggle นี่เป็นวิธีหนึ่งที่จะทำ
‫มีจริงถ้าเราค้นหา Google colab ของเรามีตัวอย่างสมุดบันทึก
‫ไปเลย.
‫ฉันจะเชื่อมโยงสิ่งนี้ในส่วนทรัพยากร
‫นั่นเองค่ะ
‫ตัวอย่างสมุดบันทึกใน Google CoLab
‫และสิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับตัวอย่าง Google CoLab
‫ดังนั้นหากคุณใช้ Google บางอย่างและไปที่ CoLab ฉันก็แค่ googled io
‫นั่นคือโน้ตบุ๊ก Jupyter ที่สมเหตุสมผลทั้งหมด
‫โดยทันที.
‫นี่จะให้แนวคิดเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีโหลดข้อมูลภายนอก เพราะ จำไว้ว่า แมชชีนเลิร์นนิงคือการเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อม
‫เราจะโหลดข้อมูลภายนอกจากไดรฟ์ในเครื่อง แผ่นงานไดรฟ์ และที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ลงในโน้ตบุ๊ก CoLab ได้อย่างไร
‫แล้วเราจะเอาโฟลเดอร์ zip นี้ไปไว้ในสมุดบันทึก colab ของเราได้อย่างไร
‫การสาธิตนี้จะแสดงให้เราเห็น แต่ฉันจะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีที่เราจะทำ
‫ดังนั้นเราจะไปที่ CoLab dot research google คอม
‫คุณจะต้องมีบัญชี Google
‫ดังนั้นเราจะเริ่มโน้ตบุ๊ก Python three ใหม่
‫และอีกครั้ง ถ้าคุณต้องการตัวอย่าง มีฮีปทั้งหมดอยู่ที่นี่
‫อย่าลังเลที่จะค้นหาและตรวจสอบในเวลาของคุณเอง
‫แต่เรากำลังจะเริ่มต้นสมุดบันทึก Python Three ใหม่
‫สวยงาม.
‫ดูนั่นสิ
‫ซึ่งคล้ายกับที่เราเคยร่วมงานกับดาวพฤหัสบดี
‫ขณะนี้มีคำสั่งที่แตกต่างกันสองสามคำสั่งและบางสิ่งที่แตกต่างกันเล็กน้อยกับสมุดบันทึก
‫Jupiter ของเรา
‫แต่หลักฐานหลักของสิ่งที่เราทำในดาวพฤหัสบดี
‫มันมาถึง CoLab
‫ดังนั้นถ้าเราต้องการเขียนโค้ด เราสามารถนำเข้าแพนด้าเป็น PD shift และป้อนได้
‫ดีเราสามารถไป numpy
‫นำเข้า numpy คือ np shift และป้อน
‫และถ้าเราต้องการเพิ่มเซลล์ข้อความที่มีมาร์กดาวน์ เราไปได้เลย
‫นี่คือการเปลี่ยนสมุดบันทึกที่ทำงานร่วมกันและป้อน c เหมือนกับสมุดบันทึก Jupyter
‫ตอนนี้มีความแตกต่างเล็กน้อย และเราจะได้เห็นสิ่งนั้นในวิดีโอหน้า
‫ดังนั้นในนี้ เราเพิ่งดาวน์โหลดข้อมูล
‫ฉันมีสิ่งนั้นอยู่ในโฟลเดอร์ดาวน์โหลดของฉัน
‫ตอนนี้เราได้เห็นตัวอย่างสมุดบันทึก Google CoLab ว่าเราสามารถโหลดข้อมูลภายนอกลงในสมุดบันทึก Google CoLab ของเราได้อย่างไร
‫และเราได้เห็นสิ่งที่เรากำลังดำเนินการจนถึงจุดสิ้นสุดนี้แล้ว
‫ฉันได้เรียกโครงการนี้ว่า Dog Vision
‫ฉันชอบชื่อนั้นเพราะเรากำลังพยายามระบุสายพันธุ์สุนัขต่างๆ ในภาพ
‫แต่ไม่ทำให้เสียอรรถรสมากเกินไป
‫เริ่มต้นสมุดบันทึก CoLab ของคุณเองใน Google CoLab แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้า