‫Tamam.
‫Bu yüzden size bu bölümde neler üzerinde çalışacağımıza dair hızlı bir genel bakış sunmak istiyorum.
‫Transfer öğrenimi ve TensorFlow 2 kullanacağız. 0 farklı köpek ırklarını sınıflandırmak için.
‫Ve çok sınıflı bir sınıflandırma problemini uçtan uca ele alarak bitireceğiz.
‫Örnek bir proje.
‫Ve şimdi bunu bu şekilde yapmayı seçtim çünkü herhangi bir şeyi öğrenmenin en iyi yolunun uygulamalı olduğunu düşünüyorum.
‫Ve şimdi, elbette, ele aldığımız her şeyi kalbimden hatırlamanızı beklemiyorum.
‫Asıl önemli olan, içinden geçeceğimiz sürecin ilkeleri hakkında düşünmektir.
‫İş akışımıza geri dönersek, bir makine öğrenimi modeli seçiyorsak, bir tür proje üzerinde
‫çalışıyorsak, ne tür verilere sahip olduğumuzu kendimize hatırlatmaktır.
‫Yapılandırılmış veri mi?
‫O zaman muhtemelen yapılandırılmış verilere daha uygun bir model seçmeliyiz ve muhtemelen makine öğreniminde
‫yapılandırılmış verilerimizi sayısal forma dönüştürmemiz gerektiğini kendimize hatırlatmalıyız.
‫Dolayısıyla bunlar, üzerinde düşünmemiz gereken ilkelerdir.
‫Yapılandırılmamış veriler için de aynı şey geçerli.
‫Hey, görüntüler gibi yapılandırılmamış verilerle çalışıyorsak, ki çalışacağımız
‫şey bu, muhtemelen bir derin öğrenme veya transfer öğrenme modeli kullanmalıyız, değil mi?
‫Yani bir sinir ağı gibi.
‫Bunun için TensorFlow'u veya bu projede üzerinde çalışacağımız TensorFlow Hub ile transfer
‫öğrenmeyi kullanabiliriz.
‫Ve yine, makine öğrenimi modelimiz, transfer öğrenimi olsa bile, sayı biçiminde olmadıkları
‫sürece görüntülere bakamaz.
‫Bizim durumumuzda, TensorFlow kullandığımız için bunların yoğunlaştırılmış olması gerekir.
‫Düşünmeye başlamanızı istediğim ilkeler bunlar.
‫Ve şimdi yapacağımız şey, her zaman olduğu gibi, yeni bir projeye saldırdığımızda proje çalışma alanımızı ayarlamaktır.
‫Ve şimdi geleneksel olarak bu yoldan geçtik, bilgisayarımızı aldık, mini bir Conda yükledik,
‫bir proje klasöründe yeni bir proje başlattık, bir ortama bazı veriler ve bir Jupyter not defteri
‫koyduk ve sonra ortamımızda kodlama kütüphanelerimiz var.
‫Ve şimdi aklınızı başınızdan alacak olan şey, CoLab'ın bu adımların çoğunu bizim için halletmesi,
‫yani bu not defteri gibi inşa edilmiş olması.
‫Bu Google CoLab, ancak bir Jupyter Notebook gibi görünüyor.
‫Şimdi, neden en başından beri CoLab kullanmadığımızı soruyor olabilirsiniz.
‫CoLab, üzerinde çalışmak üzere olduğumuz gibi projeler üzerinde çalışmak için harikadır.
‫Ancak üzerinde çalıştığınız projelerin CoLab ile kullanılamayacağı bazı zamanlar vardır.
‫İşte bu iş akışından geçiyorsunuz.
‫Şimdi bir CPU'ya, yani sayısal hesaplama yapmada gerçekten hızlı olan bir bilgisayar donanımına ihtiyacımız olacak.
‫Bu yüzden CoLab'ı kullanmayı tercih ediyoruz, çünkü Google sunucularından birinde çalışan bir Jupyter
‫Notebook ve bu da bize ücretsiz bir GPU'ya erişim sağlıyor.
‫Bunu nasıl ayarlayacağımızı birazdan göreceğiz.
‫Aslında ne üzerinde çalışıyoruz?
‫Hızlıca bir göz atalım.
‫Kaggle köpek cinsi belirleme yarışmasına gidiyoruz.
‫Yani buraya bakarsak.
‫Yapacağımız şey, bir görüntüdeki köpeğin cinsini belirlemektir.
‫Görüntülerle çalıştığımız için yapılandırılmamış veriler söz konusu.
‫Ve eğer buna bir göz atarsak, verilere gideriz.
‫Peki veri kaynaklarımıza bakacak olursak, ne yapacağız?
‫Etiket CSV'sini indireceğiz.
‫Bunların hepsini indireceğiz.
‫Yani testimiz var.
‫Bunlar üzerinde test edilecek bazı görüntüler ve ardından üzerinde eğitilecek bazı görüntülerdir.
‫Yani cable dot com slash C slash dog breed ID adresine giderseniz, slash verilerinde tire işaretleri varsa, verilerimizi buradan
‫alacağız.
‫Şimdi buraya giriş yapacağım ve verileri indireceğim.
‫Az önce giriş yaptım ve şimdi tümünü indir seçeneğine tıklayacağım.
‫Çok güzel.
‫Bu birkaç dakikanızı alacak.
‫Bu indirme işlemi tamamlanana kadar videoyu duraklatacağım ve birazdan bununla ne yapabileceğimize bakacağız.
‫Harika.
‫Kaggle'dan indirme işlemim yeni bitti.
‫Bu benim internet hızımda birkaç dakika sürdü.
‫Şimdi size burada gösterdiğim, verileri indirmek sadece bir seçenek.
‫Her zaman Kaggle API'sini kullanabilirsiniz.
‫Şimdi, buradaki küçük soru işaretine tıklarsanız, yine web sitesi burada.
‫Bu size Google CoLab'da çalışan bir Kaggle API'sinin nasıl kullanılacağı hakkında bazı belgeler verecektir.
‫Ancak, bu şekilde yapmayı seçtim çünkü Kaggle'da barındırılmayan bir veri seti gibi kendi özel veri setiniz
‫üzerinde çalışmak istiyorsanız, bunu yapmanın bir yolu budur.
‫Aslında Google colab i o'da arama yaparsak örnek bir not defteri var.
‫İşte başlıyoruz.
‫Bunu kaynaklar bölümüne bağlayacağım.
‫İşte burada.
‫Google CoLab'de örnek bir not defteri.
‫Ve Google CoLab örnekleriyle ilgili güzel bir şey.
‫Yani Google'da bir şey aratıp CoLab'e girerseniz, ben de Google'da io'yu arattım.
‫Bunların hepsi makul Jupyter not defterleridir.
‫Derhal.
‫Bu bize harici verilerin nasıl yükleneceği hakkında biraz fikir verecektir, çünkü unutmayın, makine öğrenimi tamamen verilerimizi
‫hazır hale getirmekle ilgilidir.
‫Yerel sürücülerden, sürücü sayfalarından ve bulut depolama alanından harici verileri CoLab not defterimize nasıl yükleyebiliriz?
‫Peki bu zip klasörünü ortak çalışma not defterimize nasıl alabiliriz?
‫Bu demo bize bunu gösterecek, ama ben size sadece nasıl yapacağımızı göstereceğim.
‫Bu yüzden CoLab nokta araştırması google'a gideceğiz. com.
‫Bir Google hesabına ihtiyacınız olacak.
‫Ve böylece yeni bir Python üç not defteri başlatacağız.
‫Ve şimdi tekrar, eğer bazı örnekler istiyorsanız, burada bir yığın var.
‫Bunları aramaktan ve kendi zamanınızda kontrol etmekten çekinmeyin.
‫Ama yeni bir Python üç not defteri başlatacağız.
‫Çok güzel.
‫Şuna bak.
‫Bu, Jüpiter ile yaptığımız çalışmaya benziyor.
‫Şimdi birkaç farklı komut ve Jüpiter not defterimizden biraz farklı olan birkaç
‫farklı şey var.
‫Ama Jüpiter'de yaptığımız şeyin ana teması.
‫CoLab'e geliyor.
‫Yani kod yazmak istiyorsak pandas'ı PD shift olarak içe aktarabilir ve enter tuşuna basabiliriz.
‫Numpy kullanabiliriz.
‫Import numpy is np shift ve enter.
‫Ve eğer biraz işaretleme içeren bir metin hücresi eklemek istersek, gidebiliriz.
‫Bu bir collab notebook shift ve tıpkı bir Jupyter notebook gibi c girin.
‫Şimdi birkaç ince fark var ve bunu bir sonraki videoda göreceğiz.
‫Bu sefer sadece verileri indirdik.
‫İndirilenler klasörümde var.
‫Şimdi, harici verileri Google CoLab not defterlerimize nasıl yükleyebileceğimize dair bir Google CoLab not defteri örneği
‫gördük.
‫Sonuna kadar ne için çalıştığımızı gördük.
‫Bu projeye Köpek Vizyonu adını verdim.
‫Bu ismi sevdim çünkü resimlerdeki farklı köpek cinslerini tanımlamaya çalışıyoruz.
‫Ama çok fazla spoiler vermeden.
‫Google CoLab'da kendi CoLab not defterinizi başlatın, bir sonraki videoda görüşmek üzere.