‫Maintenant que nos données sont prêtes dans notre bloc-notes de laboratoire et dans Google Drive, nettoyons notre bloc-notes
‫et préparons-le davantage vers nos étapes que nous prenons sur un nouveau système de projet.
‫Donc ce que nous avons fait, nous avons CoLab.
‫Nous avons créé un nouveau dossier de projet.
‫Nous avons nos données là-dedans.
‫En fait, nous n'avons pas vraiment besoin de créer un environnement d'outils car CoLab en a déjà
‫installé beaucoup pour nous.
‫Essayons d'en importer quand même, car qu'est-ce qu'on fait ?
‫Nous travaillons avec Tensor Flow.
‫Et c'est ce que nous faisons pour mettre nos données en temps.
‫Oui, nous allons utiliser densify pour cela et nous allons utiliser Tensor Flow Hub pour choisir un modèle.
‫Et si nous préparions notre ordinateur portable pour ces deux-là dans cette vidéo ?
‫Ça a l'air d'être une bonne idée.
‫Nous retournons à CoLab.
‫Ce que nous pouvons faire, nous pouvons le prévoir car nous n'avons pas besoin d'exécuter cette commande.
‫Nous pourrions supprimer la cellule ou nous allons simplement commenter pour le moment.
‫Alors lancez ça.
‫On peut fermer ça, se débarrasser de ça, juste ranger notre nopal, le préparer ou nous pourrions le faire
‫dans un Texel.
‫Et nous allons déplacer ça là-haut et je vais mettre le titre là-dedans, donc nous allons y aller, je vais mettre
‫un petit emoji parce que c'est sympa et amusant.
‫Alors nous irons bout à bout.
‫Classification multiclasse des races de chiens.
‫Aller.
‫Il y a ce bloc-notes construit d'un bout à l'autre.
‫Classificateur d'images multiclasses utilisant Tenzer Flow 2. 0 et Tancer Flow Hub.
‫Merveilleux.
‫Et donc allons un peu plus haut ici, donc problème.
‫Évaluation des données puis fonctionnalités.
‫C'est donc, encore une fois, de notre flux de travail en six étapes, nous pourrions donc en mettre une ici.
‫Trois.
‫Pour.
‫Le problème est donc d'identifier la race d'un chien à partir d'une image de chien.
‫Maintenant, il y a cent vingt chiens différents.
‫Je sais si vous pouvez identifier autant de races, mais je ne peux certainement pas.
‫Alors imaginez que tout cela m'est arrivé l'autre jour, alors que j'étais assis au café et qu'un chien passe devant et
‫je ne me souviens même pas du nom de la marque, mais quelqu'un à côté de moi a dit, oh, c'est parti pour en inventer
‫un.
‫C'est un terrier australien.
‫Eh bien, c'est logique parce que je suis australien.
‫C'est un terrier australien.
‫Je me dis, wow, comment j'ai su ça ?
‫Et puis j'ai réalisé que je ne connaissais que trois races de chiens comme le berger allemand, le labrador, le beagle.
‫Je n'ai que celui-là parce que je suis en train de le lire.
‫Et c'est donc ce que la vision du chien pourrait être utile si nous essayions de construire quelque chose qui pourrait identifier si j'étais
‫assis dans ce café et que je prenais une photo de ce chien, mon modèle d'apprentissage automatique, celui que nous allons
‫construire .
‫Dis-moi de quelle race c'était.
‫C'est donc notre problème.
‫C'est comme si c'était notre déclaration.
‫Quand je suis assis au café et que je prends une photo d'un chien, je veux savoir de quelle race il s'agit.
‫C'est notre problème.
‫Nous le mettons en termes réels.
‫À droite.
‫Et maintenant, où sont nos données ?
‫Nous pouvons obtenir nos données.
‫Nous allons juste mettre un lien ici de Kagle.
‫Les données que nous utilisons proviennent donc du concours d'identification des races de chiens de Cagle.
‫Et nous mettrons un lien ici.
‫Évaluation, quelle est notre évaluation?
‫Donc dans notre tête, je veux que vous y réfléchissiez avant même de regarder Kagle parce que nous
‫travaillons sur la classification.
‫Quelle est une bonne mesure d'évaluation de la performance de la vision de notre chien ?
‫Eh bien, l'une des métriques par défaut pour la classification est la précision.
‫Donc, si nous pouvions être assez précis pour prédire quel chien est sur une photo, c'est une assez bonne mesure.
‫Mais voyons ce que dit Kagle.
‫Donc, si nous passons à l'évaluation d'ensemble.
‫Les soumissions sont évaluées sur la perte de journal multiclasse.
‫Hmm, qu'est-ce qu'il y a entre la probabilité prédite et la cible observée ?
‫Eh bien, il y a un lien ici, alors cliquons dessus.
‫Bon, ok, eh bien, ce sont des choses que vous allez devoir gérer dans la vraie vie, n'est-ce pas ?
‫Vous n'allez jamais toujours sur la bonne voie pour l'œil pour un j'aime la façon dont ils ont fait cela avec les données
‫là-bas.
‫Eh bien, les loglines multiclasses, regardons l'exemple.
‫Nous avons moi. RÉ. , qui est cette longue chaîne, nous avons une race de chien ici, Affan Pinscher.
‫Ne vous moquez pas de moi pour ne pas être à court d'imprimés à la main afghane, c'est facile à prononcer
‫et zéro virgule zéro huit trois zéro virgule zéro.
‫Celles-ci ressemblent aux probabilités de prédiction de sortie d'un modèle et à ce qu'elles sont.
‫Alors on y va.
‫Si je pouvais juste lire ceci, n'oubliez pas, en cas de doute, lisez la documentation ou exécutez le code soit pour chaque image
‫de l'ensemble de test, vous devez prédire une probabilité pour chacune des différentes races.
‫Le fichier doit contenir un en-tête et avoir le format suivant.
‫OK, c'est donc ce vers quoi nous travaillons si nous voulions faire une soumission.
‫Ce concours est fermé, il s'agit donc d'un concours de pronostics sur le terrain de jeu, mais nous pouvons toujours faire une soumission.
‫Travaillons dans ce sens.
‫Et c'est le type de fichier dont nous avons besoin.
‫Très bien.
‫Alors si on y retourne, où en étions-nous ?
‫Évaluation de la vision du chien.
‫L'évaluation est un fichier avec des probabilités de prédiction pour chaque race de chien de chaque image de test.
‫Et puis nous allons ici.
‫Nous allons copier cela, le mettre dans la vision du chien, donc si jamais nous avons besoin de revenir, nous pouvons le faire et ensuite
‫certaines caractéristiques des données.
‫Eh bien, nous savons que les images, donc le déstructuré.
‫Mais regardons nos données.
‫Nous avons cent vingt races différentes de chiens, donc il y a cent vingt classes
‫différentes, je vais copier ça.
‫Quelques informations sur les données.
‫Nous avons affaire à des images, et c'est ainsi que je veux que vous commenciez à penser à différents projets, n'est-ce pas ?
‫Vous n'avez pas besoin d'être formel au moment où vous vous êtes entraîné avec les problèmes, vous n'aurez
‫pas besoin de l'écrire.
‫Mais c'est une bonne habitude à avoir, c'est que vous ne communiquez pas seulement votre travail aux autres.
‫Comme si vous deviez partager ce cahier, c'est aussi une chose vraiment cool à propos de CoLab.
‫Vous pouvez les partager, mais c'est vous le communiquer.
‫Vous savez donc sur quoi vous travaillez pour les données non structurées.
‫Les données non structurées sont donc tout ce qui ne se trouve pas dans un bloc de données.
‫Donc pas de lignes et de colonnes.
‫Nous avons affaire à des images, des données non structurées.
‫Il est donc probablement préférable d'utiliser l'apprentissage par transfert d'apprentissage en profondeur, c'est l'objet de ce projet.
‫Qu'y a-t-il d'autre à propos des données ?
‫Il existe cent vingt races de chiens, et parce qu'il
‫s'agit d'une classification multiclasse, cela signifie qu'il existe cent vingt classes différentes.
‫Maintenant, s'il n'y avait que deux races de chiens, ce serait une classification binaire.
‫Si vous vous souvenez de notre projet sur les maladies cardiaques, c'était une classification binaire.
‫Donc si quelqu'un a une maladie cardiaque ou non.
‫Donc si nous revenons.
‫Label, CSFI, donc dix mille deux cent vingt deux valeurs uniques.
‫D'ACCORD.
‫Cela signifie donc que je suppose qu'il y a dix mille deux cent vingt deux images différentes.
‫OK, donc dix mille images d'entraînement, vous savez, ce que nous pourrions faire, c'est si nous avons ceci
‫localement, c'est d'aller commander I là-dessus.
‫Boom.
‫Regardez ça, merci, Mac OS, vous pourrez peut-être le faire sous Windows, je ne suis pas tout à fait sûr.
‫Nous avons dix mille trois cent cinquante huit éléments et voyons si ma théorie est correcte, dix
‫mille deux cent vingt trois entraînement.
‫Hmm.
‫Je me demande ce que c'est, d'où vient ce petit écart.
‫C'est vrai.
‫Nous allons le découvrir.
‫Nous ne sommes pas inquiets à ce sujet maintenant.
‫Nous sommes des cuisiniers, pas des chimistes.
‫Il y en a environ dix mille.
‫De plus, les images dans l'ensemble d'entraînement, il y a environ 10 000 images et plus dans l'ensemble de test.
‫Ces images ont des étiquettes.
‫Ces images n'ont pas d'étiquette parce que nous voulons les prédire merveilleusement, alors c'est nous qui préparons notre espace de projet et maintenant je sais qu'au début nous avons
‫en quelque sorte dit que nous allions importer, tendance à couler.
‫Mais ce qui est plus important, c'est de se faire une idée du problème que nous essayons réellement
‫de résoudre avant de commencer à apporter notre outillage.
‫Donc, si nous allons ici, décompressez les données téléchargées dans Google Drive.
‫Merveilleux.
‫Je vais donc supprimer cette cellule.
‫Que devons-nous faire maintenant?
‫L'importance émotionnelle de la vie, parce que c'est ce avec quoi nous travaillons, n'est-ce pas ?
‫Nous revenons à notre keynote.
‫C'est notre flux de travail, travaillant avec des données non structurées.
‫Alors préparez nos données, nous les avons téléchargées dans Google Drive, correct, en entrant dans le Tensas, nous
‫allons utiliser Ted pour voler pour cela et avons tendance à circuler en hub.
‫C'est donc ce que nous allons essayer de faire.
‫Autant essayer d'importer le flux Tenzer.
‫Hub de flux intensif, comment pourrions-nous faire cela pour que vous puissiez le faire, si vous avez des questions, vous savez comment
‫importer a tendance à circuler.
‫Je sais déjà.
‫Alors je vais juste vous montrer.
‫Mais ce n'est qu'un exemple.
‫En fait, nous travaillons dans CoLab, il vaut donc mieux être un peu plus précis dans Google CoLab, c'est exactement ce que
‫je ferais sur Google.
‫Oh, regarde ça, une super vidéo.
‫Oh, c'est l'ancien logo qui a tendance à suivre.
‫Donc si vous voyez ce logo, c'est l'ancien logo densify.
‫Nous avons affaire à Tenafly 2. 0.
‫Alors on a envie.
‫Les importations ont tendance à
‫affluer vers CoLab.
‫Mettons un petit cap ici.
‫Sortez, les espaces de travail sont prêts.
‫Maintenant, la belle chose à propos de CoLab aussi, petite friandise, c'est qu'une fois que vous avez créé des en-têtes dans
‫leurs propres cellules, vous obtenez cette petite section ici afin que nous puissions aller tout en haut ou revenir à
‫cette section.
‫C'est donc ce que nous allons faire tout au long, c'est simplement naviguer à travers cela.
‫Nous voulons donc préparer notre espace de travail.
‫L'importation, belle et simple, a tendance à couler comme T. F..
‫Si vous aimez juste le PDA Ted T. de Numpties ENPI Panda. F. est l'abréviation de flux tensoriel.
‫Nous voulons aller imprimer T. F. version.
‫Et maintenant, cela va nous dire quelle version parce que nous voulons passer à oh, et regardez cette
‫saisie semi-automatique de Google CoLab au toucher.
‫Merci.
‫Mais nous allons essayer d'éviter d'utiliser la saisie semi-automatique car nous voulons nous entraîner à écrire le code nous-mêmes.
‫Voyons ce qui se passe.
‫Oh.
‫Lire le texte.
‫Trop de traits de soulignement, c'est la première erreur.
‫Oh, nous avons raté ce texte rouge.
‫C'est vrai, je vais vous montrer que je vais redémarrer mon temps d'exécution.
‫Rappelez-vous, si jamais vous voyez ce que je viens de faire, si jamais vous voyez cela arriver, vous devrez
‫peut-être aller à l'exécution, redémarrer l'exécution.
‫Mais je vais juste vous montrer, nous n'avons pas à nous soucier de cette cellule car nous avons déjà NZF et vous
‫montrons ce texte rouge.
‫Espérons que cela revienne.
‫Boom.
‫C'est ce que nous recherchons.
‫Ainsi, la version par défaut de Tenzer flow CoLab passera bientôt à Tensor flow deux points X.
‫C'est ce que nous voulons.
‫La nouvelle version de 10 à couler.
‫Supposons que si vous regardez cette vidéo à l'avenir, vous pourriez déjà avoir un flux vers le point X ou deux points
‫peu importe.
‫Nous devons signaler quelque chose que je suis en train d'exécuter, il n'a pas encore basculé dans CoLab,
‫donc j'utilise T. F. un virgule un cinq, ce qui n'est pas ce que nous voulons.
‫Nous voulons le 2. 0 version.
‫Je verrai dans la prochaine vidéo.
‫Je vais vous montrer une petite astuce si vous n'avez pas encore besoin de voler pour le signaler.
‫Si vous continuez, passez la vidéo suivante.
‫Mais si vous ne regardez pas la prochaine vidéo.