‫Sekarang kita telah menyiapkan data di buku catatan lab dan di Google Drive, mari bersihkan buku catatan
‫kita dan siapkan lebih banyak untuk langkah-langkah yang kita ambil pada sistem proyek baru.
‫Jadi apa yang telah kami lakukan, kami memiliki CoLab.
‫Kami telah membuat folder proyek baru.
‫Kami punya data kami di sana.
‫Kami sebenarnya tidak perlu membuat lingkungan alat karena CoLab sudah memiliki banyak alat yang
‫diinstal untuk kami.
‫Mari kita coba mengimpor beberapa, karena apa yang kita lakukan?
‫Kami sedang bekerja dengan Tensor Flow.
‫Dan inilah yang kami lakukan dengan memasukkan data kami ke dalam tenses.
‫Ya, kami akan menggunakan densify untuk itu dan kami akan menggunakan Tensor Flow Hub untuk memilih model.
‫Bagaimana kalau kita menyiapkan notebook untuk keduanya di video ini?
‫Kedengarannya seperti ide yang bagus.
‫Kami kembali ke CoLab.
‫Apa yang bisa kita lakukan, kita bisa memprediksi ini karena kita tidak perlu menjalankan perintah ini.
‫Kami dapat menghapus sel atau kami hanya akan berkomentar untuk saat ini.
‫Jadi jalankan itu.
‫Kita bisa menutup ini, menyingkirkan yang benar-benar hanya merapikan nopal kita, menyiapkannya atau mungkin kita lakukan
‫di Texel.
‫Dan kita akan memindahkannya ke atas dan saya akan meletakkan judul di sana, jadi kita akan pergi, saya akan
‫menaruh sedikit emoji karena itu bagus dan menyenangkan.
‫Jadi kita akan pergi ujung ke ujung.
‫Klasifikasi ras anjing multiclass.
‫Pergi.
‫Ada notebook ini membangun ujung ke ujung.
‫Pengklasifikasi gambar multiclass menggunakan Tenzer Flow 2. 0 dan Tancer Flow Hub.
‫Hebat.
‫Jadi mari kita bahas judul kecil kita di sini, jadi masalah.
‫Evaluasi data dan kemudian fitur.
‫Jadi ini, sekali lagi, dari alur kerja enam langkah kami, jadi kami dapat memasukkan satu ke.
‫Tiga.
‫Untuk.
‫Jadi masalahnya adalah mengidentifikasi jenis anjing yang diberikan gambar anjing.
‫Sekarang ada seratus dua puluh anjing yang berbeda.
‫Saya tahu jika Anda dapat mengidentifikasi banyak ras, tetapi saya pasti tidak bisa.
‫Jadi bayangkan semua ini terjadi pada saya tempo hari, tepat saat duduk di kafe dan seekor anjing
‫lewat dan saya bahkan tidak dapat mengingat nama mereknya, tetapi seseorang di sebelah saya berkata, oh, ayo kita buat satu.
‫Itu adalah anjing terrier Australia.
‫Yah, itu masuk akal karena saya orang Australia.
‫Itu adalah anjing terrier Australia.
‫Saya seperti, wow, bagaimana saya tahu itu?
‫Dan kemudian saya menyadari bahwa saya hanya tahu tentang tiga ras anjing seperti German Shepherd, Labrador, Beagle.
‫Saya hanya mendapatkan yang itu karena saya sedang membaca itu.
‫Jadi inilah yang dapat berguna dari dog vision jika kita mencoba membangun sesuatu yang dapat mengidentifikasi apakah saya sedang duduk
‫di kafe itu dan mengambil foto anjing itu, dapatkah model pembelajaran mesin saya, yang akan kita
‫buat .
‫Katakan padaku apa jenisnya.
‫Jadi itu masalah kita.
‫Seperti itu pernyataan kami.
‫Ketika saya sedang duduk di kafe dan saya mengambil foto seekor anjing, saya ingin tahu jenis anjing apa itu.
‫Itu masalah kita.
‫Kami menempatkannya dalam istilah kehidupan nyata.
‫Benar.
‫Dan sekarang di mana data kita?
‫Kita bisa mendapatkan data kita.
‫Kami hanya akan menempatkan link di sini dari Kagle.
‫Jadi data yang kami gunakan adalah dari Kompetisi Identifikasi Ras Anjing Cagle.
‫Dan kami akan menempatkan link di sini.
‫Evaluasi, apa evaluasi kita?
‫Jadi di kepala kami, saya ingin Anda memikirkan hal ini bahkan sebelum kita melihat Kagle karena kami
‫sedang mengerjakan klasifikasi.
‫Apa metrik evaluasi yang baik untuk seberapa baik kinerja penglihatan anjing kita?
‫Nah, salah satu metrik default untuk klasifikasi adalah akurasi.
‫Jadi, jika kita bisa membuatnya cukup akurat dalam memprediksi anjing apa yang ada di foto, itu metrik yang cukup bagus.
‫Tapi mari kita lihat apa yang dikatakan Kagle.
‫Jadi jika kita pergi ke evaluasi tinjauan.
‫Kiriman dievaluasi pada kehilangan log multikelas.
‫Hmm, apa itu antara probabilitas yang diprediksi dan target yang diamati?
‫Nah, ada link di sini, jadi mari kita klik itu.
‫Nah, baiklah, baiklah, ini adalah hal-hal yang harus Anda tangani dalam kehidupan nyata, bukan?
‫Anda tidak akan pernah pergi ke jalan yang benar untuk mata karena saya suka bagaimana mereka melakukannya dengan data di
‫sana.
‫Nah, logline multiclass, mari kita lihat contohnya.
‫Kami punya saya. D. , yang merupakan tali panjang ini, kami memiliki jenis anjing di sini, Affan Pinscher.
‫Jangan mengejek saya karena tidak keluar dari cetakan di tangan Afghanistan, itu mudah diucapkan dan nol koma
‫nol delapan tiga nol koma nol.
‫Ini terlihat seperti probabilitas prediksi keluaran model dan apa adanya.
‫Jadi di sini kita pergi.
‫Jika saya bisa membaca ini, ingat, jika ragu, baca dokumentasi atau jalankan kode baik atau untuk setiap gambar dalam
‫set pengujian, Anda harus memprediksi probabilitas untuk masing-masing ras yang berbeda.
‫File harus berisi header dan memiliki format berikut.
‫Oke, jadi ini yang sedang kami upayakan jika kami ingin membuat kiriman.
‫Kompetisi ini ditutup, jadi ini adalah kompetisi prediksi taman bermain, tetapi kami masih dapat melakukan pengajuan.
‫Mari kita bekerja menuju itu.
‫Dan itulah jenis file yang kita butuhkan.
‫Baiklah.
‫Jadi jika kita kembali, di mana kita?
‫Evaluasi penglihatan anjing.
‫Evaluasi adalah file dengan probabilitas prediksi untuk setiap jenis anjing dari setiap gambar uji.
‫Dan kemudian kita pergi ke sini.
‫Kami akan menyalinnya, memasukkannya ke dalam penglihatan anjing, jadi jika kami perlu kembali, kami dapat dan kemudian
‫beberapa fitur data.
‫Nah, kita tahu bahwa gambar, jadi tidak terstruktur.
‫Tapi mari kita lihat data kita.
‫Kami memiliki seratus dua puluh ras anjing yang berbeda, jadi ada seratus dua puluh kelas
‫yang berbeda, saya akan menyalinnya.
‫Beberapa informasi tentang data.
‫Kita berurusan dengan gambar, dan ini adalah cara saya ingin Anda mulai memikirkan proyek yang berbeda, bukan?
‫Anda tidak harus menjadi seperti formal pada saat Anda memiliki beberapa latihan dengan masalah, Anda tidak
‫perlu menulis ini.
‫Tapi ini adalah kebiasaan yang baik untuk dimiliki, adalah bahwa Anda mengomunikasikan pekerjaan Anda tidak hanya kepada orang lain.
‫Seperti jika Anda membagikan buku catatan ini, itu juga hal yang sangat keren tentang CoLab.
‫Anda dapat membagikannya, tetapi itu mengomunikasikannya kepada diri Anda sendiri.
‫Jadi, Anda tahu apa yang sedang Anda kerjakan untuk data tidak terstruktur.
‫Jadi data tidak terstruktur hanyalah segala sesuatu yang tidak ada dalam bingkai data.
‫Jadi tidak ada baris dan kolom.
‫Kita berurusan dengan gambar, data tidak terstruktur.
‫Jadi mungkin sebaiknya kita menggunakan pembelajaran transfer pembelajaran yang mendalam, yang merupakan inti dari proyek ini.
‫Apa lagi yang ada tentang data?
‫Ada seratus dua puluh ras anjing, dan karena itu
‫klasifikasi multikelas, ini berarti ada seratus dua puluh kelas yang berbeda.
‫Sekarang, jika hanya ada dua ras anjing, itu akan menjadi klasifikasi biner.
‫Jika Anda ingat proyek kami tentang penyakit jantung, itu adalah klasifikasi biner.
‫Jadi apakah seseorang mengidap penyakit jantung atau tidak.
‫Jadi jika kita kembali.
‫Label, CSFI, jadi sepuluh ribu dua ratus dua puluh dua nilai unik.
‫OKE.
‫Jadi itu berarti saya menebak ada sepuluh ribu dua ratus dua puluh dua gambar yang berbeda.
‫OK, jadi sepuluh ribu gambar pelatihan, Anda tahu, apa yang mungkin bisa kita lakukan adalah jika kita memiliki ini
‫secara lokal adalah perintah I untuk itu.
‫Ledakan.
‫Lihat itu, terima kasih, Mac OS, Anda mungkin bisa melakukan ini di Windows, saya tidak sepenuhnya yakin.
‫Kami punya sepuluh ribu tiga ratus lima puluh delapan item dan mari kita lihat apakah teori saya benar, sepuluh
‫ribu dua ratus dua puluh tiga entrain.
‫Hmm.
‫Saya bertanya-tanya apa itu, di mana perbedaan kecil itu dari sana.
‫Betul sekali.
‫Kami akan mencari tahu.
‫Kami tidak khawatir tentang itu sekarang.
‫Kami juru masak, bukan ahli kimia.
‫Ada sekitar sepuluh ribu.
‫Plus, gambar di set pelatihan, ada sekitar 10.000 gambar plus di set pengujian.
‫Gambar-gambar ini memiliki label.
‫Gambar-gambar ini tidak memiliki label karena ingin memprediksinya dengan indah, jadi inilah kami menyiapkan ruang proyek kami dan sekarang saya tahu di awal
‫kami semacam mengatakan bahwa kami akan mengimpor, cenderung mengalir.
‫Tetapi yang lebih penting adalah memahami masalah apa yang sebenarnya ingin kita pecahkan
‫sebelum kita mulai membawa peralatan kita.
‫Jadi jika kita pergi ke sini, unzip data yang diunggah ke Google Drive.
‫Hebat.
‫Jadi saya akan menghapus sel ini.
‫Apa yang harus kita lakukan sekarang?
‫Pentingnya kehidupan secara emosional, karena itulah yang sedang kita kerjakan, bukan?
‫Kami kembali ke keynote kami.
‫Ini adalah alur kerja kami, bekerja dengan data tidak terstruktur.
‫Jadi siapkan data kami, kami sudah mengunggahnya ke Google Drive, benar, masuk ke Tensas, kami
‫akan menggunakan Ted untuk terbang untuk itu dan cenderung mengalir ke hub.
‫Jadi itulah yang akan kami coba dan lakukan.
‫Kami mungkin juga mencoba dan mengimpor aliran Tenzer.
‫Hub aliran intensif, bagaimana kami melakukannya sehingga Anda dapat melakukan ini, jika Anda memiliki pertanyaan, Anda tahu
‫cara mengimpor cenderung mengalir.
‫Saya sudah tahu.
‫Jadi saya hanya akan menunjukkan kepada Anda.
‫Tapi itu hanya contoh.
‫Sebenarnya, kami sedang bekerja di CoLab, jadi lebih baik sedikit lebih spesifik di Google CoLab, itulah yang akan saya
‫lakukan di Google.
‫Oh, lihat itu, video yang bagus.
‫Oh, itulah logo lama yang cenderung mengikuti.
‫Jadi jika Anda melihat logo itu, itu adalah logo densify yang lama.
‫Kami sedang berurusan dengan Tenafly 2. 0.
‫Jadi kami ingin.
‫Impor cenderung mengalir
‫ke CoLab.
‫Mari kita beri sedikit judul di sini.
‫Keluar, ruang kerja sudah siap.
‫Sekarang, hal yang indah tentang CoLab juga, sedikit berita menarik, adalah bahwa setelah Anda melakukan heading di sel mereka sendiri,
‫Anda mendapatkan bagian kecil ini di sini sehingga kita bisa langsung ke atas atau kita bisa kembali ke
‫bagian ini.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan sepanjang hanya menavigasi melalui ini.
‫Jadi kami ingin menyiapkan ruang kerja kami.
‫Impor, impor yang bagus dan sederhana, cenderung mengalir seperti T. F..
‫Jika Anda hanya menyukai numpties, PDA Ted T. F. adalah singkatan dari aliran tensor.
‫Kami ingin pergi mencetak T. F. Versi: kapan.
‫Dan sekarang ini akan memberi tahu kami versi apa karena kami ingin melanjutkan ke oh, dan lihat
‫pelengkapan otomatis Google CoLab ini di ketukan.
‫Terima kasih.
‫Tetapi kami akan mencoba dan menghindari penggunaan pelengkapan otomatis karena kami ingin berlatih menulis kode sendiri.
‫Mari lihat apa yang terjadi.
‫Oh.
‫Baca teks.
‫Terlalu banyak menggarisbawahi itu kesalahan pertama.
‫Oh, kami melewatkan teks merah itu.
‫Itu benar, saya akan menunjukkan kepada Anda bahwa saya akan memulai kembali waktu lari saya.
‫Ingat, jika Anda pernah melihat apa yang baru saja saya lakukan, jika Anda pernah melihat ini muncul, Anda mungkin harus
‫pergi ke runtime, restart run time.
‫Tapi saya hanya akan menunjukkan kepada Anda, kita tidak perlu khawatir tentang sel itu karena kita sudah NZF dan
‫menunjukkan teks merah ini.
‫Semoga muncul lagi.
‫Ledakan.
‫Itu yang kita kejar.
‫Jadi versi default Tenzer flow CoLab akan segera beralih ke Tensor flow dua titik X..
‫Itu yang kami inginkan.
‫Versi baru dari 10 mengalir.
‫Katakanlah Anda mungkin jika Anda menonton video ini di masa depan, Anda mungkin sudah mengalir ke titik X atau dua titik
‫apa pun.
‫Kita perlu menunjukkan sesuatu I karena saya menjalankan ini, belum beralih di CoLab, jadi saya
‫menggunakan T. F. satu koma satu lima, yang tidak kita inginkan.
‫Kami ingin 2. 0 versi.
‫Saya akan melihat di video berikutnya.
‫Saya akan menunjukkan sedikit trik jika Anda belum harus terbang untuk menunjukkannya.
‫Jika Anda melanjutkan, lewati video berikutnya.
‫Tetapi jika Anda tidak menonton video berikutnya.