‫Jetzt haben wir unsere Daten in unserem Lab-Notebook und in Google Drive bereit. Bereinigen wir unser Notebook
‫und bereiten wir es auf unsere Schritte vor, die wir für ein neues Projektsystem unternehmen.
‫Also, was wir getan haben, wir haben CoLab.
‫Wir haben einen neuen Projektordner erstellt.
‫Wir haben unsere Daten drin.
‫Wir müssen eigentlich nicht wirklich eine Umgebung mit Tools erstellen, da CoLab bereits viele davon für
‫uns installiert hat.
‫Versuchen wir trotzdem, einige zu importieren, denn was machen wir?
‫Wir arbeiten mit Tensor Flow.
‫Und genau das machen wir, indem wir unsere Daten in Zeiten setzen.
‫Ja, wir werden dafür Verdichten verwenden und Tensor Flow Hub verwenden, um ein Modell auszuwählen.
‫Wie wäre es, wenn wir in diesem Video unser Notebook für diese beiden einrichten?
‫Das klingt nach einer guten Idee.
‫Wir gehen zurück zu CoLab.
‫Was wir tun können, können wir vorhersagen, da wir diesen Befehl nicht ausführen müssen.
‫Wir könnten die Zelle löschen oder auskommentieren.
‫Also lass das laufen.
‫Wir können das schließen, das wirklich loswerden, indem wir einfach unseren Nopal aufräumen, ihn fertig machen, oder wir tun es
‫vielleicht auf Texel.
‫Und wir werden das nach oben verschieben und ich werde den Titel dort einfügen, also gehen wir, ich werde ein kleines
‫Emoji einfügen, weil es nett ist und Spaß macht.
‫Also gehen wir Ende zu Ende.
‫Klassifizierung von Hunderassen in mehreren Klassen.
‫Gehen.
‫Es gibt dieses Notebook baut ein Ende zu Ende.
‫Mehrklassenbildklassifikator mit Tenzer Flow 2. 0 und Tancer Flow Hub.
‫Wunderbar.
‫Also lasst uns hier unsere kleinen Überschriften nach oben bringen, also Problem.
‫Datenauswertung und dann Features.
‫Dies ist also wieder von unserem sechsstufigen Workflow, also könnten wir hier einen einfügen.
‫Drei.
‫Für.
‫Das Problem besteht also darin, die Rasse eines Hundes anhand eines Bildes eines Hundes zu identifizieren.
‫Jetzt gibt es einhundertzwanzig verschiedene Hunde.
‫Ich weiß, wenn Sie so viele Rassen identifizieren können, aber ich kann es sicherlich nicht.
‫Stellen Sie sich vor, das alles ist mir neulich passiert, als ich im Café saß und ein
‫Hund vorbeiging und ich mich nicht einmal an den Markennamen erinnere, aber jemand neben mir sagte, oh, das machen wir uns aus.
‫Das ist ein australischer Terrier.
‫Das macht Sinn, weil ich Australier bin.
‫Das ist ein australischer Terrier.
‫Ich denke, wow, woher weiß ich das?
‫Und dann wurde mir klar, dass ich nur drei Hunderassen wie Deutscher Schäferhund, Labrador, Beagle kenne.
‫Ich habe das nur, weil ich das lese.
‫Und das ist es, was die Hundevision nützlich sein könnte, wenn wir versuchen würden, etwas zu bauen, das erkennen könnte, ob ich in
‫diesem Café sitze und ein Foto von diesem Hund mache, könnte mein Modell für maschinelles Lernen, das wir bauen werden,
‫sein? .
‫Sag mir, welche Rasse es war.
‫Das ist also unser Problem.
‫Es ist, als ob das unsere Aussage wäre.
‫Wenn ich im Café sitze und einen Hund fotografiere, möchte ich wissen, um welche Hunderasse es sich handelt.
‫Das ist unser Problem.
‫Wir formulieren es in realen Begriffen.
‫Richtig.
‫Und wo sind jetzt unsere Daten?
‫Wir können unsere Daten abrufen.
‫Wir werden hier einfach einen Link von Kagle einfügen.
‫Die von uns verwendeten Daten stammen also von Cagles Dog Breed Identification Competition.
‫Und wir werden hier einen Link setzen.
‫Bewertung, wie lautet unsere Bewertung?
‫Ich möchte, dass Sie in unserem Kopf darüber nachdenken, bevor wir uns Kagle ansehen, da wir an
‫der Klassifizierung arbeiten.
‫Was ist eine gute Bewertungsmetrik für die Leistung unseres Hundes?
‫Nun, eine der Standardmetriken für die Klassifizierung ist die Genauigkeit.
‫Wenn wir also ziemlich genau vorhersagen können, welcher Hund auf einem Foto zu sehen ist, ist das eine ziemlich gute Metrik.
‫Aber mal sehen, was Kagle sagt.
‫Gehen wir also zur Übersichtsauswertung.
‫Einsendungen werden auf Multiclass-Log-Loss bewertet.
‫Hmm, was ist das zwischen der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit und dem beobachteten Ziel?
‫Nun, hier ist ein Link, also lasst uns darauf klicken.
‫Nun, gut, OK, gut, das sind Dinge, mit denen Sie sich im wirklichen Leben auseinandersetzen müssen, oder?
‫Sie werden nie immer den richtigen Weg für das Auge gehen, denn ich mag, wie sie das mit den Daten dort gemacht
‫haben.
‫Nun, Multiclass-Loglines, schauen wir uns das Beispiel an.
‫Wir haben ich. D. , das ist diese lange Schnur, wir haben hier eine Hunderasse, Affan Pinscher.
‫Verspotte mich nicht dafür, dass ich bei afghanischer Hand keine Ausdrucke mehr habe, das ist leicht auszusprechen und null
‫Komma null acht drei null Komma null.
‫Diese sehen aus wie Ausgabevorhersagewahrscheinlichkeiten eines Modells und was sie sind.
‫Auf geht's.
‫Wenn ich dies nur lesen könnte, denken Sie daran, im Zweifelsfall die Dokumentation zu lesen oder den Code entweder oder für jedes Bild
‫im Testsatz auszuführen, Sie müssen eine Wahrscheinlichkeit für jede der verschiedenen Rassen vorhersagen.
‫Die Datei sollte einen Header enthalten und das folgende Format haben.
‫OK, darauf arbeiten wir hin, wenn wir einen Beitrag einreichen wollten.
‫Dieser Wettbewerb ist geschlossen, es handelt sich also um einen Spielplatz-Vorhersagewettbewerb, aber wir können trotzdem eine Einreichung vornehmen.
‫Lassen Sie uns darauf hinarbeiten.
‫Und das ist der Dateityp, den wir brauchen.
‫Gut.
‫Wenn wir also zurückgehen, wo waren wir dann?
‫Bewertung des Sehvermögens von Hunden.
‫Die Auswertung ist eine Datei mit Vorhersagewahrscheinlichkeiten für jede Hunderasse jedes Testbildes.
‫Und dann gehen wir hierher.
‫Wir werden das kopieren und in Dog Vision übertragen. Wenn wir also jemals zurückkommen müssen, können wir das und dann
‫einige Merkmale der Daten.
‫Nun, wir wissen, dass die Bilder, also die unstrukturierten.
‫Aber schauen wir uns unsere Daten an.
‫Wir haben einhundertzwanzig verschiedene Hunderassen, also gibt es einhundertzwanzig verschiedene Klassen, das
‫werde ich kopieren.
‫Einige Informationen zu den Daten.
‫Wir haben es mit Bildern zu tun, und ich möchte, dass Sie auf diese Weise anfangen, über verschiedene Projekte nachzudenken, oder?
‫Sie müssen dies nicht formell sein, wenn Sie mit Problemen geübt haben, Sie müssen
‫dies nicht aufschreiben.
‫Aber es ist eine gute Angewohnheit, Ihre Arbeit nicht nur anderen mitzuteilen.
‫Wenn Sie beispielsweise dieses Notizbuch teilen würden, ist das auch eine wirklich coole Sache an CoLab.
‫Sie können sie teilen, aber es teilt sie sich selbst mit.
‫Sie wissen also, worauf Sie bei unstrukturierten Daten hinarbeiten.
‫Unstrukturierte Daten sind also einfach alles, was sich nicht in einem Datenrahmen befindet.
‫Also keine Zeilen und Spalten.
‫Wir haben es mit Bildern, unstrukturierten Daten zu tun.
‫Daher ist es wahrscheinlich am besten, wenn wir Deep Learning Transfer Learning verwenden, worum es in diesem Projekt geht.
‫Was steht sonst noch an den Daten?
‫Es gibt einhundertzwanzig Hunderassen, und da es sich um
‫eine Mehrklassenklassifizierung handelt, bedeutet dies, dass es einhundertzwanzig verschiedene Klassen gibt.
‫Wenn es nur zwei Hunderassen gäbe, wäre es eine binäre Klassifizierung.
‫Wenn Sie sich an unser Projekt zu Herzerkrankungen erinnern, war das eine binäre Klassifikation.
‫Egal ob jemand eine Herzkrankheit hat oder nicht.
‫Also wenn wir wiederkommen.
‫Label, CSFI, also zehntausendzweihundertzweiundzwanzig eindeutige Werte.
‫OK.
‫Das heißt also, ich schätze, es gibt zehntausendzweihundertzweiundzwanzig verschiedene Bilder.
‫OK, also zehntausend Trainingsbilder, wissen Sie, was wir vielleicht tun können, ist, wenn wir dies
‫lokal haben, kommandiere ich das.
‫Boom.
‫Sehen Sie sich das an, danke, Mac OS, vielleicht können Sie dies unter Windows tun, ich bin mir nicht ganz sicher.
‫Wir haben zehntausenddreihundertachtundfünfzig Artikel und mal sehen, ob meine Theorie
‫richtig war, zehntausendzweihundertdreiundzwanzig Mitschleppen.
‫Hmm.
‫Ich frage mich, was das ist, woher diese kleine Diskrepanz kommt.
‫Stimmt.
‫Wir werden es herausfinden.
‫Darüber machen wir uns jetzt keine Sorgen.
‫Wir sind Köche, keine Chemiker.
‫Es sind ungefähr zehntausend.
‫Außerdem sind Bilder im Trainingsset enthalten, im Testset befinden sich über 10000 Bilder.
‫Diese Bilder haben Etiketten.
‫Diese Bilder haben keine Labels, weil wir sie wunderbar vorhersagen wollen, also richten wir unseren Projektraum ein und jetzt weiß ich, dass wir am
‫Anfang gesagt haben, dass wir importieren werden, tendenziell fließen.
‫Aber was noch wichtiger ist, ist, sich zu vergegenwärtigen, welches Problem wir tatsächlich zu
‫lösen versuchen, bevor wir unsere Werkzeuge einbringen.
‫Wenn wir also hierher gehen, entpacken Sie die hochgeladenen Daten in Google Drive.
‫Wunderbar.
‫Also werde ich diese Zelle löschen.
‫Was sollen wir jetzt tun?
‫Emotionale Bedeutung des Lebens, denn damit arbeiten wir, oder?
‫Wir kommen zurück zu unserer Keynote.
‫Dies ist unser Workflow, der mit unstrukturierten Daten arbeitet.
‫Also halte unsere Daten bereit, wir haben sie in Google Drive hochgeladen, richtig, in Tensas angekommen, werden
‫wir Ted verwenden, um dafür zu fliegen und neigen dazu, Hub zu fließen.
‫Das werden wir also versuchen.
‫Wir könnten genauso gut versuchen, Tenzer Flow zu importieren.
‫Intensiver Flow-Hub, wie können wir das tun, damit Sie dies tun können? Wenn Sie Fragen haben, wissen Sie, wie der Import
‫tendenziell zum Flow führt.
‫Ich weiß schon.
‫Also werde ich es dir nur zeigen.
‫Aber das ist nur ein Beispiel.
‫Tatsächlich arbeiten wir in CoLab, daher ist es besser, in Google CoLab etwas spezifischer zu sein, genau das würde
‫ich Google geben.
‫Oh, schau dir das an, ein tolles Video.
‫Oh, das ist die alte Tendenz, dem Logo zu folgen.
‫Wenn Sie also dieses Logo sehen, ist das das alte Verdichtungslogo.
‫Wir haben es mit Tenafly 2 zu tun. 0.
‫Also wollen wir.
‫Importe fließen in der
‫Regel in CoLab.
‫Lassen Sie uns hier eine kleine Überschrift setzen.
‫Raus, Arbeitsplätze fertig.
‫Nun, das Schöne an CoLab, kleiner Leckerbissen, ist, dass Sie, sobald Sie Überschriften in ihren eigenen Zellen
‫erstellen, diesen kleinen Abschnitt hier drüben bekommen, damit wir ganz oben oder zurück zu diesem Abschnitt
‫gehen können.
‫Das ist, was wir durchgehend tun werden, indem wir einfach durch dieses navigieren.
‫Also wollen wir unseren Arbeitsplatz vorbereiten.
‫Der Import, netter und einfacher Import, tendiert dazu, als T zu fließen. F..
‫Wenn Sie nur numpties mögen ENPI Pandas PDA Ted T. F. ist die Abkürzung für Tensorfluss.
‫Wir wollen T drucken. F. Ausführung.
‫Und jetzt wird uns dies sagen, welche Version wir wollen, um zu oh zu fließen, und sehen Sie
‫sich diese Google CoLab-Autovervollständigung vom Fass an.
‫Danke schön.
‫Wir werden jedoch versuchen, die Verwendung von Autocomplete zu vermeiden, da wir das Schreiben des Codes selbst üben möchten.
‫Mal sehen was passiert.
‫Oh.
‫Text lesen.
‫Zu viele Unterstriche, das ist der erste Fehler.
‫Oh, wir haben diesen roten Text verpasst.
‫Das ist richtig, ich werde Ihnen zeigen, dass ich meine Laufzeit neu starte.
‫Denken Sie daran, wenn Sie jemals sehen, was ich gerade getan habe, wenn Sie dies jemals sehen, müssen Sie möglicherweise zur Laufzeit
‫wechseln und die Laufzeit neu starten.
‫Aber ich werde es Ihnen nur zeigen, wir müssen uns um diese Zelle keine Sorgen machen, da wir bereits NZF haben und Ihnen
‫diesen roten Text zeigen.
‫Hoffentlich kommt es wieder.
‫Boom.
‫Das ist, was wir suchen.
‫Daher wird die Standardversion von Tenzer flow CoLab bald auf Tensor flow two point X umgestellt.
‫Das ist, was wir wollen.
‫Die neue Version von 10 soll fließen.
‫Angenommen, Sie könnten, wenn Sie sich dieses Video in Zukunft ansehen, möglicherweise bereits einen Flow zu Punkt X oder zwei
‫Punkt haben.
‫Wir müssen auf etwas I hinweisen, weil ich dies ausführe, es wurde noch nicht in CoLab umgeschaltet, also
‫verwende ich T. F. eins Komma eins fünf, was wir nicht wollen.
‫Wir wollen die 2. 0-Version.
‫Ich werde im nächsten Video sehen.
‫Ich zeige Ihnen einen kleinen Trick, wenn Sie noch nicht fliegen müssen, um darauf hinzuweisen.
‫Wenn Sie weitermachen, überspringen Sie das nächste Video.
‫Aber wenn Sie das nächste Video nicht sehen.