‫الآن لدينا بياناتنا جاهزة في دفتر CoLab الخاص بنا وفي Google Drive.
‫دعونا ننظف دفتر ملاحظاتنا ونحصل عليه.
‫احصل عليه أكثر استعدادًا لخطواتنا التي نتخذها في نظام مشروع جديد.
‫ما فعلناه ، لدينا CoLab ، أنشأنا مجلد مشروع جديد ، لدينا بياناتنا هناك.
‫لا نحتاج حقًا إلى إنشاء بيئة من الأدوات لأن CoLab لديه بالفعل الكثير
‫منها مثبتًا لنا.
‫دعنا نحاول استيراد بعضها على أي حال ، لأن ماذا نفعل؟
‫نحن نعمل مع TensorFlow وهذا ما نفعله لجعل بياناتنا في أزمنة.
‫نعم ، سنستخدم TensorFlow لذلك وسنستخدم TensorFlow Hub لاختيار نموذج.
‫ماذا لو قمنا بإعداد دفاتر الملاحظات الخاصة بنا لهؤلاء أيضًا في هذا الفيديو؟
‫تبدو فكرة جيدة.
‫نعود إلى CoLab.
‫ما يمكننا القيام به ، يمكننا تحسين هذا لأننا لسنا بحاجة إلى تشغيل هذا الأمر المضغوط.
‫يمكننا حذف الخلية أو سنعلق عليها الآن.
‫لذا قم بتشغيل ذلك.
‫يمكننا إغلاق هذا.
‫التخلص من هذا.
‫لقد قمنا بالفعل بترتيب دفتر الملاحظات لدينا ، وتجهيزه.
‫ما يمكننا فعله هو إضافة خلية نصية.
‫وسننقل ذلك إلى هناك وسأضع العنوان في هذا.
‫لذلك سنذهب وسأضع القليل من الرموز التعبيرية لأنها لطيفة وممتعة.
‫لذلك سنذهب من النهاية إلى النهاية.
‫تصنيف سلالة الكلاب متعدد الطبقات والذهاب.
‫هذا الكمبيوتر الدفتري يبني من النهاية إلى النهاية.
‫مصنف الصور متعدد الفئات باستخدام TensorFlow 2. 0 ومحور TensorFlow.
‫رائع.
‫لذا دعونا نضع عناويننا الصغيرة هنا.
‫لذا مشكلة.
‫تقييم البيانات ثم الميزات.
‫إذن هذا مرة أخرى من سير العمل المكون من ست خطوات.
‫لذلك قد نضع هنا واحدًا ل.
‫ثلاثة.
‫إلى عن على.
‫لذا فإن المشكلة تكمن في تحديد سلالة الكلب على صورة كلب.
‫يوجد الآن 120 كلبًا مختلفًا.
‫لا أعرف ما إذا كان يمكنك تحديد العديد من السلالات ، لكنني بالتأكيد لا أستطيع.
‫تخيلوا أن هذا حدث لي في ذلك اليوم ، أليس كذلك؟
‫كنت جالسًا في المقهى وكان كلب يمشي بجواره ولا يمكنني حتى تذكر اسم السلالة ، لكن شخصًا
‫بجواري قال ، أوه ، هذا دعونا نصنع واحدة.
‫هذا جحر أسترالي.
‫حسنًا ، هذا منطقي لأنني أسترالية.
‫هذا جحر أسترالي.
‫أنا مثل ، واو.
‫كيف عرفوا ذلك؟
‫ثم أدركت أنني أعرف فقط ثلاث سلالات من الكلاب مثل الراعي الألماني ، ولابرادور ، وبيجل.
‫حصلت على هذا فقط لأنني أقرأ ذلك.
‫وهذا ما يمكن استخدام رؤية الكلب من أجله إذا كنا نحاول بناء شيء يمكن التعرف عليه.
‫إذا كنت جالسًا في ذلك المقهى والتقطت صورة لذلك الكلب ، فهل يمكنني نموذج التعلم الآلي
‫الخاص بي الذي سنبنيه ، ويخبرني ما هو سلالة.
‫إذن هذه هي مشكلتنا.
‫إنه مثل هذا بياننا.
‫عندما أجلس في المقهى وألتقط صورة لكلب ، أريد أن أعرف ما هو سلالة الكلاب.
‫هذه مشكلتنا.
‫نحن نضعها في شروط الحياة الواقعية ، أليس كذلك؟
‫والآن أين بياناتنا؟
‫يمكننا الحصول على بياناتنا.
‫سنضع رابطًا هنا من Kaggle.
‫لذا فإن البيانات التي نستخدمها مأخوذة من مسابقة كايل لتحديد سلالات الكلاب.
‫وسنضع رابطًا هنا.
‫تقييم.
‫ما هو تقييمنا؟
‫لذا في رأسنا ، أريدكم أن تفكروا في هذا قبل أن ننظر حتى إلى Kaggle ، لأننا
‫نعمل على التصنيف.
‫ما هو مقياس التقييم الجيد لمدى جودة أداء رؤيتنا للكلاب؟
‫حسنًا ، أحد المقاييس الافتراضية للتصنيف هو الدقة ، أليس كذلك؟
‫لذلك إذا تمكنا من الحصول عليها بدقة كبيرة في التنبؤ بما هو الكلب في الصورة ، فهذا مقياس جيد جدًا.
‫لكن دعونا نرى ما يقوله Kaggle.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى التقييم العام.
‫يتم تقييم عمليات الإرسال بناءً على فقدان السجل متعدد الفئات.
‫همم.
‫ما هذا؟
‫بين الاحتمال المتوقع والهدف المرصود؟
‫حسنًا ، يوجد رابط هنا ، لذا دعنا نضغط عليه.
‫مالتي حسنًا ، حسنًا ، هذه أشياء سيتعين عليك التعامل معها في الحياة الواقعية ، أليس كذلك؟
‫لن تسلك دائمًا الطريق الصحيح لـ o4.
‫وأحب كيف فعلوا ذلك بالبيانات هناك.
‫حسنًا ، فقدان سجل متعدد الطبقات.
‫دعونا نلقي نظرة على المثال.
‫لدينا هوية ، وهي هذه السلسلة الطويلة.
‫لدينا سلالة كلاب هنا.
‫إيثان بينشر.
‫لا تسخر مني لعدم قدرتي على نطق تلك اليد الأفغانية.
‫هذا أسهل في النطق.
‫و 0. 0083.
‫0. 0.
‫همم.
‫هذه تبدو مثل احتمالات التنبؤ الناتج لنموذج وما هي عليه.
‫حسنا هيا بنا.
‫إذا كان بإمكاني قراءة هذا فقط.
‫تذكر ، إذا كنت في شك ، اقرأ الوثائق أو قم بتشغيل الكود إما أو لكل صورة في مجموعة الاختبار ، يجب أن تتنبأ
‫باحتمالية لكل من السلالات المختلفة.
‫يجب أن يحتوي الملف على رأس وأن يكون بالتنسيق التالي.
‫حسنًا ، هذا ما نعمل على تحقيقه.
‫إذا أردنا تقديم طلب.
‫تم إغلاق هذه المنافسة ، لذا فهي مسابقة تنبؤ بالملعب.
‫لكن لا يزال بإمكاننا تقديم طلب.
‫دعونا نعمل من أجل ذلك.
‫وهذا هو نوع الملف الذي نحتاجه.
‫حسنًا ، إذا رجعنا ، أين كنا؟
‫تقييم رؤية الكلب.
‫التقييم عبارة عن ملف يحتوي على احتمالات تنبؤ لكل سلالة من الكلاب في صورة اختبار h.
‫ثم نذهب هنا.
‫سنقوم بنسخ ذلك ، ووضعه في رؤية الكلب.
‫لذلك إذا احتجنا إلى العودة ، يمكننا ذلك.
‫ثم بعض ميزات البيانات.
‫حسنًا ، نحن نعلم أن الصور ، لذا فهي غير منظمة.
‫لكن دعونا نلقي نظرة على بياناتنا.
‫لدينا 120 سلالة مختلفة من الكلاب ، لذلك هناك 120 فئة مختلفة.
‫سأقوم بنسخ ذلك.
‫بعض المعلومات عن البيانات.
‫نحن نتعامل مع الصور.
‫وهذه هي الطريقة التي أريدك أن تبدأ بها في التفكير في مشاريع مختلفة.
‫الصحيح.
‫لا يجب أن يكون هذا رسميًا بحلول الوقت الذي تمارس فيه بعض التدريبات على حل المشكلات.
‫لن تحتاج إلى كتابة هذا.
‫لكن هذه عادة جيدة ، هي أنك تنقل عملك ليس فقط للآخرين.
‫كما لو كنا سنشارك هذه المفكرة.
‫هذا شيء رائع حقًا في CoLab أيضًا.
‫يمكنك مشاركتها ، لكنها تنقلها إلى نفسك حتى تعرف ما الذي تعمل من أجله.
‫بيانات غير منظمة.
‫وبالتالي ، فإن البيانات غير المهيكلة هي أي شيء غير موجود في إطار البيانات.
‫لذلك لا توجد صفوف وأعمدة.
‫نحن نتعامل مع الصور والبيانات غير المهيكلة.
‫لذلك ربما يكون من الأفضل استخدام التعلم العميق لنقل التعلم ، وهو ما يدور حوله هذا المشروع.
‫ماذا هناك عن البيانات؟
‫هناك 120 سلالة من الكلاب ، ولأنها تصنيف متعدد الطبقات ، فهذا يعني أن هناك
‫120 صنفًا مختلفًا.
‫الآن ، إذا كان هناك سلالتان فقط من الكلاب ، فسيكون تصنيفًا ثنائيًا.
‫إذا كنت تتذكر مشروعنا حول أمراض القلب ، فهذا تصنيف ثنائي.
‫لذلك سواء كان شخص ما يعاني من أمراض القلب أم لا.
‫لذلك إذا عدنا.
‫قم بتسمية CSB حتى 10222 قيمة فريدة OC.
‫هذا يعني أنني أعتقد أن هناك 10222 صورة مختلفة.
‫تمام.
‫لذلك 10000 صورة تدريبية.
‫كما تعلم ، ما قد نكون قادرين على القيام به هو إذا كان لدينا هذا محليًا هو الأمر go على ذلك.
‫قنبلة.
‫انظر إلى ذلك.
‫شكرا لك ماك.
‫نظام التشغيل ، قد تتمكن من القيام بذلك في windows.
‫لست متأكدًا تمامًا.
‫لدينا 10358 عنصرًا ودعونا نرى ما إذا كانت نظريتي صحيحة.
‫10223 في القطار.
‫همم.
‫انا اتعجب ما هذا هو.
‫حيث يكون الاختلاف القليل من هناك.
‫لا بأس.
‫سنجد حلا.
‫نحن لسنا قلقين بشأن ذلك الآن.
‫نحن طهاة ولسنا كيميائيين.
‫هناك حوالي 10000.
‫بالإضافة إلى الصور في مجموعة التدريب.
‫هناك ما يقرب من 10000 صورة في مجموعة الاختبار.
‫هذه الصور لها تسميات.
‫لا تحتوي هذه الصور على تسميات لأننا نريد توقعها.
‫رائع.
‫لذلك هذا هو إعداد مساحة مشروعنا.
‫والآن أعلم أننا في البداية قلنا نوعًا ما أننا سنستورد TensorFlow ، ولكن الأهم
‫من ذلك هو جعل رؤوسنا تدور حول المشكلة التي نحاول حلها بالفعل قبل أن نبدأ في إدخال
‫أدواتنا.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى هنا ، فقم بفك ضغط البيانات التي تم تحميلها إلى Google Drive ، فهذا رائع.
‫لذا سأقوم بحذف هذه الخلية.
‫ماذا يجب أن نفعل الآن؟
‫قد نقوم أيضًا باستيراد TensorFlow لأن هذا ما نعمل معه ، أليس كذلك؟
‫نعود إلى كلمتنا الرئيسية.
‫هذا هو سير العمل لدينا.
‫نحن نعمل مع البيانات غير المهيكلة.
‫لذا جهز بياناتنا.
‫لقد قمنا بتحميله على Google Drive.
‫صحيح.
‫احصل عليه في الأزمنة.
‫سنستخدم TensorFlow لذلك ومركز TensorFlow.
‫لذلك هذا ما قد نحاول القيام به.
‫قد نحاول أيضًا استيراد TensorFlow.
‫ومحور TensorFlow.
‫كيف يمكننا فعل ذلك؟
‫لذلك يمكنك فعل هذا.
‫إذا كان لديك أي سؤال ، يمكنك الانتقال إلى كيفية استيراد TensorFlow.
‫اعرف ذلك مسبقا.
‫لذا سأريكم فقط.
‫لكن هذا مجرد مثال.
‫في الواقع ، نحن نعمل في CoLab ، لذا من الأفضل أن تكون أكثر تحديدًا في Google CoLab.
‫هذا فقط ما أريده في Google.
‫سوف أنظر إلى ذلك.
‫فيديو رائع.
‫أوه ، هذا هو شعار TensorFlow القديم.
‫لذا إذا رأيت هذا الشعار ، فهذا هو شعار TensorFlow القديم.
‫نحن نتعامل مع TensorFlow 2. 0.
‫لذلك نريد.
‫قم باستيراد TensorFlow
‫إلى CoLab.
‫لذلك دعونا نضع عنوانًا صغيرًا هنا.
‫احصل على مساحة العمل لدينا جاهزة.
‫الآن ، الشيء الجميل في CoLab هو ، حسنًا ، القليل من الحكاية هو أنه بمجرد أن تقوم بعمل العناوين في خلاياهم
‫الخاصة ، تحصل على هذا القسم الصغير هنا حتى نتمكن من الانتقال إلى الأعلى مباشرة أو يمكننا العودة
‫إلى هذا القسم.
‫لذلك هذا ما سنفعله طوال الوقت هو مجرد التنقل خلال هذا.
‫لذلك نريد تجهيز مساحة العمل لدينا.
‫إن tensorflow الاستيراد اللطيف والبسيط مثل TF إذا كان لديك CTF تمامًا مثل numpy هو NP pandas
‫لأن PD tf قصير لـ tensorflow.
‫نريد أن نذهب لطباعة نسخة TF.
‫والآن سيخبرنا هذا عن الإصدار لأننا بعد TensorFlow الثاني لنلقي نظرة على الإكمال التلقائي
‫لمختبر كود Google هذا عند النقر.
‫شكرًا لك.
‫لكننا سنحاول ونتجنب استخدام الإكمال التلقائي لأننا نريد التدرب على كتابة الكود بأنفسنا.
‫دعونا نرى ما سيحدث.
‫أوه.
‫إقرا النص.
‫عدد كبير جدًا من الشرطات السفلية.
‫هذا هو الخطأ الأول.
‫أوه ، لقد فوتنا هذا النص الأحمر.
‫هذا صحيح.
‫سأريكم.
‫سأعيد تشغيل وقت التشغيل الخاص بي.
‫تذكر ، إذا رأيت ما فعلته للتو ، إذا رأيت هذا يحدث ، فقد تضطر إلى الانتقال إلى وقت التشغيل
‫، وإعادة تشغيل وقت التشغيل.
‫لكنني سأريكم فقط أنه لا داعي للقلق بشأن ذلك.
‫لذلك لأننا قمنا بالفعل بفك ضغط ملفاتنا ، أظهر لك هذا النص الأحمر.
‫نأمل أن يأتي مرة أخرى.
‫فقاعة.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫لذا فإن الإصدار الافتراضي من TensorFlow and co lab سوف يتحول قريبًا إلى TensorFlow نقطتين X.
‫هذا ما نريده.
‫الإصدار الجديد من TensorFlow.
‫نرى؟
‫ربما إذا كنت تشاهد هذا الفيديو في المستقبل ، فقد يكون لديك بالفعل TensorFlow
‫نقطتان X أو نقطتان أيا كان.
‫نحتاج أن نشير إلى شيء ما.
‫أنا لأنني أدير هذا.
‫لم يتم تبديله بعد في CoLab ، لذلك أنا أستخدم TF 1. 15 ، وهو ليس ما نريده.
‫نريد 2. إصدار 0.
‫سأراك في الفيديو التالي.
‫سأريكم حيلة صغيرة إذا لم يكن لديك TensorFlow 2. 0 حتى الآن.
‫إذا قمت بذلك ، فاستمر ، وتخطى الفيديو التالي.
‫لكن إذا لم تشاهد الفيديو التالي.