‫Nu hebben we onze gegevens klaar in ons lab-notebook en in Google Drive, laten we onze notebook
‫opschonen en het meer opzetten voor onze stappen die we nemen op een nieuw projectsysteem.
‫Dus wat we hebben gedaan, we hebben CoLab.
‫We hebben een nieuwe projectmap gemaakt.
‫We hebben onze gegevens erin.
‫We hoeven eigenlijk niet echt een omgeving met tools te creëren, omdat CoLab er al veel
‫voor ons heeft geïnstalleerd.
‫Laten we proberen er toch een paar te importeren, want wat zijn we aan het doen?
‫We werken met Tensor Flow.
‫En dit is wat we doen door onze gegevens in tijden te zetten.
‫Ja, daar gaan we densify voor gebruiken en we gaan Tensor Flow Hub gebruiken om een model te kiezen.
‫Zullen we onze notebook instellen voor die twee in deze video?
‫Dat klinkt als een goed idee.
‫We gaan terug naar CoLab.
‫Wat we kunnen doen, we kunnen dit voorspellen omdat we deze opdracht niet hoeven uit te voeren.
‫We kunnen de cel verwijderen of we zullen voor nu alleen commentaar geven.
‫Dus voer dat uit.
‫We kunnen dit afsluiten, dat wegwerken eigenlijk gewoon onze nopal opruimen, klaarmaken of we doen het op
‫een Texel.
‫En we gaan dat naar boven verplaatsen en ik ga de titel daar plaatsen, dus we gaan een kleine
‫emoji plaatsen omdat het leuk en leuk is.
‫Dus we gaan van begin tot eind.
‫Classificatie van hondenrassen in meerdere klassen.
‫Gaan.
‫Er is deze notebook bouwt een end-to-end.
‫Multiclass afbeeldingsclassificatie met behulp van Tenzer Flow 2. 0 en Tancer Flow Hub.
‫Prachtig.
‫En laten we hier wat koppen naar voren halen, dus probleem.
‫Gegevensevaluatie en vervolgens functies.
‫Dus dit is, nogmaals, van onze workflow in zes stappen, dus we kunnen hier een toevoegen aan.
‫Drie.
‫Voor.
‫Dus het probleem is om het ras van een hond te identificeren op basis van een afbeelding van een hond.
‫Nu zijn er honderdtwintig verschillende honden.
‫Ik weet of je zoveel rassen kunt identificeren, maar dat kan ik zeker niet.
‫Dus stel je voor dat dit me onlangs is overkomen, terwijl ik in het café zit en een
‫hond voorbij loopt en ik kan me de merknaam niet eens herinneren, maar iemand naast me zei: oh, laten we er een verzinnen.
‫Dat is een Australische terriër.
‫Dat is logisch, want ik ben Australisch.
‫Dat is een Australische terriër.
‫Ik heb zoiets van, wauw, hoe wist ik dat?
‫En toen realiseerde ik me dat ik maar drie hondenrassen ken, zoals Duitse herder, Labrador, Beagle.
‫Ik heb die alleen omdat ik dat lees.
‫Dit is dus wat hondenvisie nuttig zou kunnen zijn als we probeerden iets te bouwen dat zou kunnen identificeren of ik in
‫dat café zat en een foto van die hond nam, zou mijn machine learning-model, degene die we gaan
‫bouwen .
‫Vertel me welk ras het was.
‫Dus dat is ons probleem.
‫Het is alsof dat onze verklaring is.
‫Als ik in het café zit en een foto van een hond maak, wil ik weten welk hondenras het is.
‫Dat is ons probleem.
‫We zetten het in real life termen.
‫Rechts.
‫En waar zijn onze gegevens nu?
‫We kunnen onze gegevens ophalen.
‫We plaatsen hier gewoon een link van Kagle.
‫Dus de gegevens die we gebruiken zijn afkomstig van Cagle's Dog Breed Identification Competition.
‫En we plaatsen hier een link.
‫Evaluatie, wat is onze evaluatie?
‫Dus in ons hoofd, wil ik dat je hierover nadenkt voordat we zelfs naar Kagle kijken, omdat
‫we aan classificatie werken.
‫Wat is een goede evaluatiemaatstaf voor hoe goed onze hondenvisie presteert?
‫Welnu, een van de standaardstatistieken voor classificatie is nauwkeurigheid.
‫Dus als we het vrij nauwkeurig zouden kunnen krijgen om te voorspellen welke hond op een foto staat, is dat een redelijk goede maatstaf.
‫Maar laten we eens kijken wat Kagle zegt.
‫Dus als we naar overzichtsevaluatie gaan.
‫Inzendingen worden beoordeeld op logboekverlies van meerdere klassen.
‫Hmm, wat is dat tussen de voorspelde kans en het waargenomen doel?
‫Nou, er is een link hier, dus laten we erop klikken.
‫Nou, oké, dit zijn dingen waar je in het echte leven mee te maken zult krijgen, toch?
‫Je gaat nooit altijd het juiste pad voor oog inslaan en ik vind het leuk hoe ze dat hebben gedaan met gegevens
‫daar.
‫Nou, multiclass loglines, laten we eens naar het voorbeeld kijken.
‫We hebben ik. D. , wat deze lange reeks is, we hebben hier een hondenras, Affan Pinscher.
‫Bespot me niet omdat ik geen afdrukken heb van Afghaanse hand, dat is gemakkelijk uit te spreken en
‫nul punt nul acht drie nulpunt nul.
‫Deze zien eruit als uitvoervoorspellingskansen van een model en wat ze zijn.
‫Hier gaan we.
‫Als ik dit net zou kunnen lezen, denk eraan, als je twijfelt, lees dan de documentatie of voer de code uit, of voor elke
‫afbeelding in de testset, je moet een waarschijnlijkheid voorspellen voor elk van de verschillende rassen.
‫Het bestand moet een koptekst bevatten en de volgende indeling hebben.
‫OK, dus dit is waar we naartoe werken als we een inzending willen doen.
‫Deze wedstrijd is gesloten, dus het is een wedstrijd voor het voorspellen van speelplaatsen, maar we kunnen nog steeds een inzending doen.
‫Laten we daar naartoe werken.
‫En dat is het bestandstype dat we nodig hebben.
‫Oke.
‫Dus als we teruggaan, waar waren we dan?
‫Evaluatie van het gezichtsvermogen van de hond.
‫De evaluatie is een bestand met voorspellingskansen voor elk hondenras van elk testbeeld.
‫En dan gaan we hierheen.
‫We zullen dat kopiëren, het in hondenvisie plaatsen, dus als we ooit terug moeten komen, kunnen we en dan enkele
‫kenmerken van de gegevens.
‫Nou, we weten dat de beelden, dus de ongestructureerde.
‫Maar laten we eens kijken naar onze gegevens.
‫We hebben honderdtwintig verschillende hondenrassen, dus er zijn honderdtwintig verschillende klassen, ik
‫ga dat kopiëren.
‫Wat informatie over de gegevens.
‫We hebben te maken met afbeeldingen, en dit is de manier waarop ik wil dat je gaat nadenken over verschillende projecten, toch?
‫Dit hoeft niet zo formeel te zijn tegen de tijd dat je wat oefening met problemen hebt gehad, je hoeft dit
‫niet op te schrijven.
‫Maar dit is een goede gewoonte om te hebben, is dat je je werk niet alleen aan anderen communiceert.
‫Alsof je dit notitieboek zou delen, dat is ook heel cool aan CoLab.
‫Je kunt ze delen, maar het communiceert het naar jezelf.
‫Zodat u weet waar u aan werkt naar ongestructureerde data.
‫Dus ongestructureerde data is gewoon alles wat zich niet in een dataframe bevindt.
‫Dus geen rijen en kolommen.
‫We hebben te maken met afbeeldingen, ongestructureerde gegevens.
‫Het is dus waarschijnlijk het beste om deep learning transfer learning te gebruiken, waar dit project om draait.
‫Wat is er nog meer aan de gegevens?
‫Er zijn honderdtwintig hondenrassen en omdat het een classificatie met
‫meerdere klassen is, betekent dit dat er honderdtwintig verschillende klassen zijn.
‫Als er maar twee hondenrassen waren, zou het een binaire classificatie zijn.
‫Als je je ons project over hartziekten herinnert, was dat binaire classificatie.
‫Dus of iemand een hartziekte heeft of niet.
‫Dus als we terugkomen.
‫Label, CSFI, dus tienduizend tweehonderdtweeëntwintig unieke waarden.
‫OKE.
‫Dus dat betekent dat ik gok dat er tienduizend tweehonderdtweeëntwintig verschillende afbeeldingen zijn.
‫Oké, dus tienduizend trainingsafbeeldingen, weet je, wat we zouden kunnen doen, is als we dit lokaal
‫hebben, geef ik het commando.
‫Boom.
‫Kijk eens aan, bedankt, Mac OS, misschien kun je dit in Windows doen, ik weet het niet helemaal zeker.
‫We hebben tienduizend driehonderd achtenvijftig items en laten we eens kijken of mijn theorie
‫correct was, tienduizend tweehonderddrieëntwintig meeslepen.
‫Hm.
‫Ik vraag me af wat dat is, waar die kleine discrepantie vandaan komt.
‫Dat klopt.
‫We komen er wel uit.
‫Daar maken we ons nu geen zorgen over.
‫We zijn koks, geen scheikundigen.
‫Het zijn er ongeveer tienduizend.
‫Plus, afbeeldingen in de trainingsset, er zijn ongeveer 10000 plus afbeeldingen in de testset.
‫Deze afbeeldingen hebben labels.
‫Deze afbeeldingen hebben geen labels omdat we ze geweldig willen voorspellen, dus dit zijn wij die onze projectruimte opzetten en nu weet ik dat we in het begin zeiden
‫dat we zouden gaan importeren, de neiging hebben om te stromen.
‫Maar wat belangrijker is, is om erachter te komen welk probleem we eigenlijk proberen op
‫te lossen voordat we onze tooling gaan inzetten.
‫Dus als we hierheen gaan, pak de geüploade gegevens dan uit in Google Drive.
‫Prachtig.
‫Dus ik ga deze cel verwijderen.
‫Wat moeten we nu doen?
‫Emotioneel belang van het leven, want daar werken we toch mee?
‫We komen terug op onze keynote.
‫Dit is onze workflow, werken met ongestructureerde data.
‫Dus maak onze gegevens klaar, we hebben het geüpload naar Google Drive, correct, we gaan naar Tensas, we gaan
‫Ted gebruiken om daarvoor te vliegen en hebben de neiging om naar de hub te stromen.
‫Dus dat gaan we proberen en doen.
‫We kunnen net zo goed proberen Tenzer flow te importeren.
‫Intensieve flow hub, hoe kunnen we dat doen zodat u dit kunt doen, als u vragen heeft, u weet hoe u moet importeren heeft
‫de neiging om te stromen.
‫Ik weet het al.
‫Dus ik ga het je gewoon laten zien.
‫Maar dat is slechts een voorbeeld.
‫Eigenlijk werken we in CoLab, dus het is beter om wat specifieker te zijn in Google CoLab, dat is precies wat
‫ik zou Googlen.
‫Kijk eens aan, een geweldige video.
‫Oh, dat is de oude neiging om het logo te volgen.
‫Dus als je dat logo ziet, is dat het oude Densify-logo.
‫We hebben te maken met Tenafly 2. 0.
‫Dus we willen.
‫De invoer vloeit meestal
‫naar CoLab.
‫Laten we hier een kleine kop plaatsen.
‫Ga naar buiten, werkruimtes klaar.
‫Nu, het mooie van CoLab, klein weetje, is dat als je eenmaal koppen in hun eigen cellen doet,
‫je dit kleine gedeelte hier krijgt, zodat we helemaal bovenaan kunnen gaan of we kunnen teruggaan naar
‫dit gedeelte.
‫Dus dat is wat we de hele tijd gaan doen, door hier gewoon doorheen te navigeren.
‫Dus we willen onze werkruimte klaar maken.
‫De import, mooie en eenvoudige import, heeft de neiging om te stromen als T. F..
‫Als je gewoon van numpties houdt, is ENPI Panda's PDA Ted T. F. is een afkorting voor tensorstroom.
‫We willen T gaan printen. F. versie.
‫En nu gaat dit ons vertellen welke versie, want we willen naar oh, en kijk naar deze automatische
‫aanvulling van Google CoLab van de tap.
‫Dank u.
‫Maar we gaan proberen om het gebruik van autocomplete te vermijden, omdat we willen oefenen met het zelf schrijven van de code.
‫Laten we afwachten wat er gebeurt.
‫Oh.
‫Tekst lezen.
‫Te veel onderstrepingen, dat is de eerste fout.
‫Oh, we hebben die rode tekst gemist.
‫Dat klopt, ik ga je laten zien dat ik mijn runtime opnieuw ga starten.
‫Onthoud, als je ooit ziet wat ik net heb gedaan, als je dit ooit ziet verschijnen, moet je misschien
‫naar runtime gaan, runtime opnieuw starten.
‫Maar ik ga je gewoon laten zien dat we ons geen zorgen hoeven te maken over die cel omdat we al NZF hebben en je
‫deze rode tekst laten zien.
‫Hopelijk komt het nog een keer.
‫Boom.
‫Dat is waar we naar op zoek zijn.
‫Dus de standaardversie van Tenzer Flowing CoLab zal binnenkort overschakelen naar Tensor Flow Two Point X..
‫Dat is wat we willen.
‫De nieuwe versie van 10 te stromen.
‫Stel dat je, als je in de toekomst naar deze video kijkt, misschien al stroom hebt naar punt X of
‫punt twee.
‫We moeten iets naar mij wijzen, want ik gebruik dit, het is nog niet overgeschakeld in CoLab, dus
‫ik gebruik T. F. een punt een vijf, dat is niet wat we willen.
‫Wij willen de 2. 0 versie.
‫Ik zie het in de volgende video.
‫Ik zal je een trucje laten zien als je nog niet hoeft te vliegen om je erop te wijzen.
‫Als je toch doorgaat, sla dan de volgende video over.
‫Maar als je de volgende video niet kijkt.