‫Được rồi.
‫Vì vậy, tôi chỉ muốn cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan nhanh chóng về những gì chúng tôi sẽ thực hiện trong phần này.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng học chuyển giao và TensorFlow 2. 0 để phân loại các giống chó khác nhau.
‫Và chúng ta sẽ kết thúc bằng một kết thúc hoàn chỉnh để chấm dứt vấn đề phân loại đa thủy tinh.
‫Một dự án ví dụ.
‫Và bây giờ tôi đã chọn làm theo cách này vì tôi nghĩ rằng cách tốt nhất để học bất cứ thứ gì là bắt tay vào làm.
‫Và bây giờ, tất nhiên, tôi không mong đợi bạn sẽ nhớ tất cả những gì trong trái tim tôi về những gì chúng tôi bao gồm.
‫Điều quan trọng hơn là suy nghĩ về nguyên tắc của những gì chúng ta sẽ trải qua.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay lại quy trình làm việc của mình là để nhắc nhở bản thân nếu chúng ta đang
‫chọn một mô hình học máy, làm việc trên một số loại dự án, chúng ta có loại dữ liệu nào?
‫Nó có phải là dữ liệu có cấu trúc không?
‫Chà, có lẽ chúng ta nên chọn một mô hình phù hợp hơn với dữ liệu có cấu trúc và có lẽ chúng ta
‫nên nhắc nhở bản thân rằng trong học máy, chúng ta phải đưa dữ liệu có cấu trúc của mình thành dạng
‫số.
‫Vì vậy, đây là những nguyên tắc mà chúng ta phải suy nghĩ.
‫Và tương tự với dữ liệu phi cấu trúc.
‫Này, nếu chúng ta đang làm việc với dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, đó là những gì
‫chúng ta sẽ làm việc với, chúng ta có lẽ nên sử dụng mô hình học sâu hoặc học chuyển giao, phải không?
‫Vì vậy, giống như một mạng nơ-ron.
‫Và vì vậy, chúng tôi có thể sử dụng TensorFlow hoặc chuyển giao việc học với TensorFlow Hub, đó là những gì chúng tôi
‫sẽ thực hiện trong dự án này.
‫Và một lần nữa, mô hình học máy của chúng tôi, ngay cả khi là học chuyển giao, vẫn không thể nhìn vào
‫hình ảnh trừ khi chúng ở dạng số.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, vì chúng tôi đang sử dụng TensorFlow, chúng phải được tăng cường.
‫Vì vậy, đây là những nguyên tắc tôi muốn bạn bắt đầu suy nghĩ về.
‫Và bây giờ những gì chúng ta sẽ làm, như mọi khi, khi chúng ta tấn công một dự án mới là thiết lập không gian làm việc cho dự án
‫của chúng ta.
‫Và bây giờ theo truyền thống, chúng tôi đã đi qua con đường này, chúng tôi đã có máy tính của mình, chúng tôi đã tải xuống cài
‫đặt một Conda nhỏ, chúng tôi đã bắt đầu một dự án mới trong một thư mục dự án, chúng tôi đã đưa một số dữ liệu vào một môi
‫trường và Sổ ghi chép Jupyter ở đó, và sau đó chúng tôi có các thư viện mã hóa trong môi trường của mình.
‫Và bây giờ đây là những gì sẽ làm bạn suy nghĩ bởi CoLab sẽ đảm nhận rất nhiều công đoạn trong tất cả các bước này cho
‫chúng tôi, đó là những gì mà máy tính xách tay này được xây dựng.
‫Đây là Google CoLab, nhưng nó trông giống như một Máy tính xách tay Jupyter.
‫Bây giờ, bạn có thể hỏi, tại sao chúng ta không sử dụng CoLab ngay từ đầu?
‫Chà, CoLab rất tuyệt để làm việc với các dự án như những gì chúng tôi sắp làm.
‫Nhưng đôi khi các dự án mà bạn đang thực hiện không thể sử dụng được với CoLab.
‫Vì vậy, đó là nơi bạn thực hiện quy trình làm việc này.
‫Bây giờ chúng ta sẽ yêu cầu một CPU, một phần cứng máy tính thực sự nhanh trong việc tính toán số.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi chọn sử dụng CoLab, vì nó là một Máy tính xách tay Jupyter chạy trên một trong
‫các máy chủ của Google, cho phép chúng tôi truy cập vào một GPU miễn phí.
‫Và chúng ta sẽ xem cách thiết lập điều đó trong giây lát.
‫Chúng tôi thực sự đang làm gì?
‫Chúng ta hãy có một cái nhìn nhanh.
‫Chúng ta đến với cuộc thi xác định giống chó Kaggle.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào đây.
‫Những gì chúng ta sẽ làm là xác định giống chó trong hình ảnh.
‫Vì chúng tôi đang làm việc với hình ảnh, đó là dữ liệu phi cấu trúc.
‫Và vì vậy nếu chúng ta xem xét điều này, chúng ta đi đến dữ liệu.
‫Vì vậy, nếu chúng ta xem xét các nguồn dữ liệu của mình, chúng ta sẽ làm gì?
‫Chúng tôi sẽ tải xuống CSV nhãn.
‫Chúng tôi sẽ tải xuống tất cả những thứ này.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có bài kiểm tra.
‫Đây là một số hình ảnh để kiểm tra và sau đó là một số hình ảnh để đào tạo.
‫Vì vậy, nếu bạn truy cập cáp dot com gạch chéo C gạch chéo ID giống chó với dấu gạch ngang trong dữ liệu gạch chéo của chúng, đó là nơi chúng tôi sẽ lấy
‫dữ liệu của mình.
‫Vì vậy, tôi sẽ đăng nhập tại đây và tải xuống dữ liệu.
‫Vì vậy, tôi vừa đăng nhập và bây giờ tôi sẽ nhấp vào tải xuống tất cả.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, điều này sẽ mất một vài phút.
‫Tôi sẽ tạm dừng video cho đến khi quá trình tải xuống này hoàn tất và sau đó chúng tôi sẽ xem những gì chúng tôi có thể làm với điều đó trong giây lát.
‫Tuyệt vời.
‫Vậy là quá trình tải xuống của tôi vừa hoàn tất từ Kaggle.
‫Tốc độ internet của tôi mất vài phút.
‫Bây giờ những gì tôi đang cho bạn thấy ở đây, tải xuống dữ liệu chỉ là một lựa chọn.
‫Bạn luôn có thể sử dụng Kaggle API.
‫Bây giờ, nếu bạn nhấp vào dấu chấm hỏi nhỏ này ở đây, một lần nữa, trang web chỉ ở đây.
‫Điều này sẽ cung cấp cho bạn một số tài liệu về cách sử dụng API Kaggle, hoạt động trong Google CoLab.
‫Tuy nhiên, tôi đã chọn làm theo cách này vì nếu bạn muốn làm việc trên tập dữ liệu tùy chỉnh của riêng mình giống như
‫tập dữ liệu không được lưu trữ trên Kaggle, thì đây là một cách để làm điều đó.
‫Thực sự là nếu chúng tôi tìm kiếm trên chuyên mục Google của mình, tôi sẽ thấy có một sổ ghi chép ví dụ.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Tôi sẽ liên kết điều này trong phần tài nguyên.
‫Nó đây.
‫Một sổ tay mẫu trong Google CoLab.
‫Và điều tuyệt vời về các ví dụ của Google CoLab.
‫Vì vậy, nếu bạn Google một cái gì đó và truy cập CoLab, tôi chỉ cần truy cập vào Google.
‫Đó có phải là tất cả các máy tính xách tay Jupyter hợp lý.
‫Ngay lập tức.
‫Vì vậy, điều này sẽ cung cấp cho chúng ta một chút ý tưởng về cách tải dữ liệu bên ngoài, bởi vì, hãy nhớ rằng, học máy là tất
‫cả về việc chuẩn bị dữ liệu của chúng ta.
‫Làm cách nào chúng ta có thể tải dữ liệu bên ngoài từ ổ đĩa cục bộ, trang tính ổ đĩa và bộ lưu trữ đám mây vào sổ ghi chép CoLab của mình?
‫Vậy làm thế nào chúng ta có thể lấy thư mục zip này vào sổ ghi chép colab của chúng ta?
‫Bản demo này sẽ cho chúng ta thấy, nhưng tôi sẽ chỉ cho bạn cách chúng tôi sẽ làm điều đó.
‫Và vì vậy chúng ta sẽ đi đến nghiên cứu về CoLab dot google. com.
‫Bạn sẽ cần một tài khoản Google.
‫Và vì vậy chúng ta sẽ bắt đầu một sổ ghi chép Python ba mới.
‫Và bây giờ một lần nữa, nếu bạn muốn một số ví dụ, có cả đống ở đây.
‫Hãy tự do tìm kiếm chúng và kiểm tra chúng trong thời gian của riêng bạn.
‫Nhưng chúng ta sẽ bắt đầu một sổ ghi chép Python ba mới.
‫Xinh đẹp.
‫Nhìn kìa.
‫Điều này tương tự như những gì chúng tôi đã làm việc với Sao Mộc.
‫Bây giờ có một số lệnh khác nhau và một số thứ khác hơi khác với sổ ghi chép Jupiter
‫của chúng tôi.
‫Nhưng tiền đề chính của những gì chúng ta đang làm ở Sao Mộc.
‫Nó đến với CoLab.
‫Vì vậy, nếu chúng ta muốn viết mã, chúng ta có thể nhập gấu trúc dưới dạng PD shift và enter.
‫Chà, chúng ta có thể đi numpy.
‫Nhập numpy là np shift và enter.
‫Và nếu chúng ta muốn thêm một ô văn bản với một số dấu xuống, chúng ta có thể tiếp tục.
‫Đây là một thay đổi sổ ghi chép cộng tác và nhập c giống như sổ ghi chép Jupyter.
‫Bây giờ có một vài khác biệt nhỏ và chúng ta sẽ thấy điều đó trong video tiếp theo.
‫Vì vậy, trong phần này, chúng tôi chỉ tải xuống dữ liệu.
‫Tôi có cái đó trong thư mục tải xuống của mình.
‫Bây giờ chúng ta đã thấy một ví dụ, sổ ghi chép Google CoLab về cách chúng tôi có thể tải dữ liệu bên ngoài vào sổ ghi chép Google CoLab
‫của mình.
‫Và chúng tôi đã thấy những gì chúng tôi đang làm việc hướng tới mục tiêu này để kết thúc.
‫Tôi đã gọi dự án này là Dog Vision.
‫Tôi thích tên đó vì chúng tôi đang cố gắng xác định các giống chó khác nhau trong hình ảnh.
‫Nhưng mà không làm hỏng quá nhiều.
‫Bắt đầu sổ ghi chép CoLab của riêng bạn trong Google CoLab và tôi sẽ gặp lại bạn trong video tiếp theo.