‫これで､ CoLabノートとGoogle Driveにデータが準備できました｡
‫手帳を片付けて､ 手に入れよう｡
‫新しいプロジェクトシステムで行う私たちのステップに向け､ よりセットアップしてください｡
‫CoLabを導入し､ 新しいプロジェクトフォルダを作成し､ そこにデータを配置しました｡
‫CoLabにはすでに多くのツールがインストールされているので､ 実はツールの環境を作る必要はないんです｡
‫どうせなら輸入してみようよ､ 何してるんだろう？
‫TensorFlowを使って､ データを時制に落とし込んでいるところです｡
‫はい､ そのためにTensorFlowを使い､ TensorFlow Hubでモデルを選びます｡
‫このビデオでは､ そのためのノートブックもセットアップしてみるのはどうでしょう？
‫それはいいアイデアだと思う｡
‫CoLabに戻ります｡
‫このZIPコマンドを実行する必要がないので､ これをきれいにすることができるのです｡
‫セルを削除してもいいし､ とりあえずコメントアウトしておこう｡
‫だからそれを実行してください｡
‫これを閉鎖することができます｡
‫それを解消してください｡
‫手帳を整理して､ 準備を整えるだけです｡
‫私たちがやりそうなことは､ テキストセルを追加することです｡
‫そして､ それを上に移動して､ この中にタイトルを入れるんです｡
‫だから､ 私たちは行きます......素敵で楽しいから､ 小さな絵文字を付けますね｡
‫だから､ 端から端まで行くんです｡
‫多品種犬種分類と行く｡
‫このノートブックでは､ エンド・トゥ・エンドを構築しています｡
‫TensorFlowを用いたマルチクラス画像分類器 2. 0とTensorFlowハブ｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ ここに小さな見出しをつけましょう｡
‫だから問題｡
‫データ評価､ そして機能｡
‫これも6ステップのワークフローからです｡
‫だから､ ここに一つ入れてもいいかもしれませんね｡
‫3つです｡
‫のために｡
‫そこで問題は､ 犬の画像から犬種を特定することです｡
‫今は120種類の犬がいます｡
‫そんなにたくさんの品種を識別できるのか､ 確かに無理ですね｡
‫では､ 先日､ こんなことがあったと想像してみてください｡
‫カフェで座っていたら､ 犬が通りすぎて､ 犬種名も覚えていないのですが､ 隣の人が､ あ､
‫それ､ 作ろうよ､ と言っていました｡
‫それはオーストラリアン・テリアです｡
‫なるほど､ オーストラリア人だから納得ですね｡
‫それはオーストラリアン・テリアです｡
‫うわーって感じです｡
‫なぜ､ そんなことがわかったのだろう？
‫そして､ ジャーマンシェパード､ ラブラドール､ ビーグルといった3種類の犬種しか知らないことに気づきました｡
‫それを読んでいるからこそ､ あれを手に入れたんです｡
‫このように､ ドッグビジョンは､ 識別できるものを作ろうとすると､ その用途が広がるのです｡
‫もし私がカフェに座っていて､ その犬の写真を撮ったとしたら､ これから構築する機械学習モデルで､
‫その犬の品種を知ることができるでしょうか｡
‫それが私たちの問題なんですね｡
‫それが私たちの主張のようなものです｡
‫カフェで犬の写真を撮ったとき､ その犬の犬種を知りたくなる｡
‫それが私たちの問題なのです｡
‫実生活に置き換えて考えているんですよね？
‫さて､ 私たちのデータはどこにあるのでしょうか？
‫データを取得することができます｡
‫ここにKaggleからのリンクを貼っておきます｡
‫そこで､ 今回使用するのは､ カイルの犬種判別競技のデータです｡
‫そして､ ここにリンクを貼ります｡
‫評価する｡
‫私たちの評価とは？
‫ですから､ 私たちの頭の中では､ 分類の作業をしているので､ Kaggleを見る前に考えてほしいのです｡
‫ドッグビジョンの性能がどの程度なのか､ 良い評価指標は何でしょうか？
‫分類の基準として､ 精度があるのは当然ですよね｡
‫ですから､ 写真に写っているのがどんな犬なのか､ かなり正確に予測できるようになれば､ かなり良い指標になると思います｡
‫しかし､ Kaggleの言うことを聞いてみよう｡
‫そこで､ 概要評価に踏み切ると
‫投稿作品は､ 多クラス対数損失で評価されます｡
‫うーん｡
‫それは何ですか？
‫予測された確率と観測された的の間？
‫まあ､ ここにリンクがあるから､ それをクリックしよう｡
‫マルテ まあ､ オチ､ まあ､ こういうのは実生活でどうにかなるもんでしょう｡
‫o4のために常に正しい道を歩むことはないだろう｡
‫そして､ それをデータで実現したところがいい｡
‫さて､ マルチクラスログロス｡
‫例を見てみましょう｡
‫IDというのがあって､ これはこの長い文字列なんです｡
‫ここに犬種があるんです｡
‫イーサン・ピンチャー
‫アフガン・ハンドの発音ができないからって､ バカにしないでください｡
‫その方が発音しやすいですね｡
‫そして､ 0. 0083.
‫0. 0.
‫うーん｡
‫これらは､ モデルの出力予測確率のように見えるが､ どのようなものであるか｡
‫それでは､ どうぞ｡
‫これを読めれば
‫疑わしい場合は､ ドキュメントを読むか､ コードを実行するか､ またはテストセットの各画像について､ 異なる品種のそれぞれの確率を予測する必要があることを忘れないでください｡
‫ファイルはヘッダーを含み､ 以下のフォーマットである必要があります｡
‫なるほど､ これが私たちの目指すところなんですね｡
‫提出するのであれば
‫このコンペはクローズドなので､ 遊びの予想コンペになります｡
‫でも､ まだ提出は可能です｡
‫それに向かって頑張ろう｡
‫そして､ それが必要なファイルタイプなのです｡
‫さて､ 話を戻すと､ どこまで話したかな？
‫犬の視力検査｡
‫評価内容は､ hテスト画像の犬種ごとの予測確率を記載したファイルである｡
‫そして､ ここに行くのです｡
‫それをコピーして､ ドッグビジョンに入れるんです｡
‫だから､ もしまた戻ってくる必要があったとしても､ 大丈夫です｡
‫そして､ データの特徴をいくつか｡
‫まあ､ 画像は分かっているので､ 構造化されていないんですけどね｡
‫でも､ データを見てみましょう｡
‫120種類の犬種がいるので､ 120種類のクラスがあるんです｡
‫それを真似するんです｡
‫データに関するいくつかの情報｡
‫私たちが扱っているのは映像です｡
‫そして､ こうしてさまざまな企画を考えることから始めてほしいのです｡
‫そうですね｡
‫問題演習を重ねるうちに､ 形式的なものである必要はないんですね｡
‫書き出す必要はないでしょう｡
‫しかし､ これは良い習慣です｡ 自分の仕事を他人だけに伝えるのではなく､ 自分も伝えるということです｡
‫このノートを共有するとしたら､ みたいな｡
‫そこがCoLabのいいところでもあります｡
‫共有するのもいいですが､ 自分自身に伝えることで､ 自分が何を目指しているのかがわかるのです｡
‫非構造化データ｡
‫非構造化データとは､ データフレームにないものすべてを指します｡
‫だから､ 行も列もない｡
‫私たちは､ 画像や非構造化データを扱っています｡
‫ですから､ ディープラーニングとトランスファラーニングを併用するのがベストでしょう｡
‫データについては､ 他に何かあるのでしょうか？
‫犬の品種は120種類あり､ マルチクラス分類なので､ 120種類のクラスがあるということです｡
‫さて､ もし犬種が2つしかなかったら､ 二元的な分類になります｡
‫心臓病のプロジェクトを覚えていらっしゃる方は､ あれは二値分類でしたね｡
‫だから､ 誰かが心臓病であろうとなかろうと｡
‫だから､ 戻ってくれば｡
‫ラベルCSBなので10,222ユニーク値OC｡
‫ということは､ 10,222種類の画像があるんでしょうね｡
‫なるほど｡
‫だから､ 1万枚のトレーニング画像｡
‫もし､ 地元にこのようなものがあれば､ 私たちはそれを使ってコマンドIを行うことができるかもしれません｡
‫爆弾
‫あれを見てください｡
‫マックさん､ ありがとうございます｡
‫OSは､ windowsでできるかもしれません｡
‫まったくわかりません｡
‫10,358点あります｡ 私の推理が正しかったかどうか､ 見てみましょう｡
‫電車で10,223円｡
‫ふむ｡
‫それは何だろう｡
‫ちょっとしたズレはどこからなのか｡
‫大丈夫です｡
‫何とかなるさ｡
‫今はその心配はない｡
‫私たちは料理人であって､ 化学者ではありません｡
‫1万人くらいいますね｡
‫トレーニングセット内のプラス画像
‫テストセットには､ 約1万枚以上の画像が含まれています｡
‫これらの画像にはラベルが貼られています｡
‫これらの画像は､ 予測したいのでラベルはありません｡
‫素晴らしい｡
‫これは私たちのプロジェクトスペースを設定しているところです｡
‫冒頭でTensorFlowをインポートすると言いましたが､ もっと重要なのは､
‫ツールを導入する前に､ 実際に解決しようとしている問題を理解することなのです｡
‫ここで､ Google Driveにアップロードされたデータを解凍すると､ 素晴らしい｡
‫そこで､ このセルを削除することにします｡
‫今､ 私たちは何をすべきなのか？
‫TensorFlowをインポートしたほうがいいかもしれませんね｡
‫基調講演に戻ります｡
‫これが私たちのワークフローです｡
‫私たちは､ 非構造化データを扱っています｡
‫だから､ データを用意するんだ｡
‫Google Driveにアップロードしています｡
‫正解です｡
‫時制にする｡
‫そのためにTensorFlowを使い､ TensorFlow hubを使うことになりました｡
‫だから､ 私たちはそれをやってみようと思うのです｡
‫TensorFlowをインポートしてみるのもいいかもしれませんね｡
‫そしてTensorFlowハブ｡
‫どうすればいいのでしょうか｡
‫だから､ こうすればいいんです｡
‫不明な点は､ TensorFlowのインポート方法をご覧ください｡
‫もう知っています｡
‫だから､ 見せるだけでいいんです｡
‫でも､ それはあくまで一例です｡
‫実は私たちはCoLabで仕事をしているので､ Google CoLabでもう少し具体的に説明したほうがいいんです｡
‫それこそGoogleで検索するとか｡
‫見てみるよ｡
‫素晴らしい映像です｡
‫あ､ これ､ 昔のTensorFlowのロゴですね｡
‫だから､ このロゴが見えたら､ それは旧TensorFlowのロゴです｡
‫TensorFlow 2を扱っています｡ 0.
‫だから､ 私たちは望んでいるのです｡
‫CoLabにTensorFlowをインポートします｡
‫そこで､ ここにちょっとした見出しを付けてみましょう｡
‫ワークスペースを整備する
‫さて､ CoLabの素晴らしいところは､ ちょっとしたことですが､ 見出しをそれぞれのセルに設定すると､
‫ここに小さなセクションができ､ すぐにトップに行くことも､ このセクションに戻ることもできることです｡
‫だから､ 私たちは､ このようなことをナビゲートしていくのです｡
‫そこで､ ワークスペースの準備をしたいと思います｡
‫インポートは､ numpyがNP pandasがPD tfがtensorflowの略であるように､ CTFを持っていればTFとしてtensorflowをインポートするのが簡単で良い｡
‫TF版を印刷したい｡
‫そして今､ これはどのバージョンかを教えてくれます｡ なぜなら､ 私たちはTensorFlow 2の後､ このGoogle code
‫lab autocomplete on tapを見るからです｡
‫ありがとうございます｡
‫しかし､ 今回は自分でコードを書く練習をしたいので､ オートコンプリートは使わないようにしようと思います｡
‫どうなるか見てみましょう｡
‫ああ｡
‫テキストを読む
‫アンダースコアが多すぎる｡
‫それが最初の間違いです｡
‫あ､ あの赤文字を見逃していました｡
‫それでいいんです｡
‫見せてあげます｡
‫ランタイムを再起動する
‫もし､ 今やったようなことが起きたら､ ランタイムを開き､ ランタイムを再起動する必要があるかもしれないことを覚えておいてください｡
‫でも､ そんな心配はいらないということを､ これからお見せします｡
‫すでに解凍されているので､ この赤い文字が表示されます｡
‫また出てくることを期待します｡
‫ブームです｡
‫それが､ 私たちの目指すところです｡
‫そのため､ TensorFlowとco labのデフォルトバージョンは､ まもなくTensorFlow two point Xに切り替わります｡
‫それが私たちの願いです｡
‫TensorFlowの新バージョンです｡
‫ほらね｡
‫このビデオをこれからご覧になる方は､ すでにTensorFlowの2ポイントXや2ポイント何でも持っているかもしれませんね｡
‫何かを指摘する必要がある｡
‫これを実行しているからです｡
‫CoLabではまだ切り替わってないので､ TF1を使っています｡ 15､ これは私たちが望んでいるものではありません｡
‫2が欲しい｡ 0バージョンです｡
‫次の動画でお会いしましょう｡
‫TensorFlow 2を持っていない人のために､ ちょっとしたコツを紹介します｡ 0まだです｡
‫その場合は､ 次の動画をスキップして､ そのまま進んでください｡
‫でも､ 次のビデオを見なければ｡