‫Agora que temos nossos dados prontos em nosso caderno de laboratório e no Google Drive, vamos limpar nosso caderno e
‫configurá-lo mais de acordo com nossas etapas do que assumimos em um novo sistema de projeto.
‫Então, o que fizemos, temos o CoLab.
‫Criamos uma nova pasta de projeto.
‫Colocamos nossos dados lá.
‫Na verdade, não precisamos criar um ambiente de ferramentas porque o CoLab já tem muitas delas
‫instaladas para nós.
‫Vamos tentar importar mesmo assim, porque o que estamos fazendo?
‫Estamos trabalhando com Tensor Flow.
‫E é isso que estamos fazendo para colocar nossos dados em tempos.
‫Sim, vamos usar densify para isso e vamos usar o Tensor Flow Hub para escolher um modelo.
‫Que tal configurarmos nosso notebook para aqueles dois neste vídeo?
‫Parece uma boa ideia.
‫Voltamos ao CoLab.
‫O que podemos fazer, podemos prever isso porque não precisamos executar este comando.
‫Podemos deletar a célula ou vamos apenas comentar por agora.
‫Então execute isso.
‫Podemos fechar isso, nos livrar disso realmente, apenas arrumando nosso nopal, deixando-o pronto ou podemos fazer isso
‫em um Texel.
‫E vamos mover isso para cima e vou colocar o título lá, então vamos colocar um
‫pequeno emoji porque é bom e divertido.
‫Então, vamos de ponta a ponta.
‫Classificação multiclasse de raças de cães.
‫Vai.
‫Aí está esse notebook que constrói de ponta a ponta.
‫Classificador de imagem multiclasse usando Tenzer Flow 2. 0 e Tancer Flow Hub.
‫Maravilhoso.
‫E então vamos colocar nossos pequenos cabeçalhos aqui, então problema.
‫Avaliação de dados e recursos.
‫Então, isso é, novamente, do nosso fluxo de trabalho de seis etapas, então podemos incluir aqui um para.
‫Três.
‫Por.
‫Portanto, o problema é identificar a raça de um cachorro dada a imagem de um cachorro.
‫Agora existem cento e vinte cães diferentes.
‫Eu sei se você pode identificar tantas raças, mas eu certamente não posso.
‫Então imagine que tudo isso aconteceu comigo outro dia, enquanto estava sentado no café e um cachorro
‫passa e eu nem consigo lembrar o nome da marca, mas alguém ao meu lado disse, ah, vamos inventar um.
‫Esse é um terrier australiano.
‫Bem, isso faz sentido porque sou australiano.
‫Esse é um terrier australiano.
‫Eu fico tipo, uau, como eu sabia disso?
‫E então percebi que só conheço três raças de cães, como pastor alemão, labrador e beagle.
‫Só peguei esse porque estou lendo.
‫E isso é o que a visão do cachorro poderia ser útil se estivéssemos tentando construir algo que pudesse identificar se eu estivesse
‫sentado naquele café e tirasse uma foto daquele cachorro, poderia o meu modelo de aprendizado de máquina, aquele que vamos
‫construir .
‫Diga-me que raça era.
‫Então esse é o nosso problema.
‫É como se essa fosse a nossa declaração.
‫Quando estou sentado no café e tiro a foto de um cachorro, quero saber de que raça ele é.
‫Esse é o nosso problema.
‫Estamos colocando em termos da vida real.
‫Direito.
‫E agora onde estão nossos dados?
‫Podemos obter nossos dados.
‫Vamos apenas colocar um link aqui de Kagle.
‫Portanto, os dados que estamos usando são da competição de identificação de raças de cães de Cagle.
‫E vamos colocar um link aqui.
‫Avaliação, qual é a nossa avaliação?
‫Então, em nossa cabeça, quero que você pense sobre isso antes mesmo de olharmos para Kagle, porque
‫estamos trabalhando na classificação.
‫Qual é uma boa métrica de avaliação para o desempenho da visão do nosso cão?
‫Bem, uma das métricas padrão para classificação é a precisão.
‫Portanto, se pudéssemos obter bastante precisão na previsão do cachorro que está em uma foto, essa é uma métrica muito boa.
‫Mas vamos ver o que Kagle diz.
‫Portanto, se formos para a avaliação geral.
‫As inscrições são avaliadas quanto à perda de log multiclasse.
‫Hmm, o que é isso entre a probabilidade prevista e o alvo observado?
‫Bem, há um link aqui, então vamos clicar nele.
‫Bem, ok, bem, essas são coisas com as quais você terá que lidar na vida real, certo?
‫Você nunca vai sempre seguir o caminho certo por olho para um Gosto de como eles fizeram isso com os dados
‫lá.
‫Bem, loglines multiclasse, vamos dar uma olhada no exemplo.
‫Nós pegamos eu. D. , que é esta longa corda, temos uma raça de cachorro aqui, Affan Pinscher.
‫Não zombe de mim por não estar sem impressões nas mãos do Afeganistão, essa é fácil de pronunciar e
‫zero vírgula zero oito três zero vírgula zero.
‫Elas se parecem com as probabilidades de previsão de saída de um modelo e são.
‫Aqui vamos nos.
‫Se eu pudesse apenas ler isso, lembre-se, em caso de dúvida, leia a documentação ou execute o código ou para cada imagem no
‫conjunto de teste, você deve prever uma probabilidade para cada uma das diferentes raças.
‫O arquivo deve conter um cabeçalho e ter o seguinte formato.
‫OK, então é nisso que estamos trabalhando se quisermos fazer um envio.
‫Esta competição está fechada, então é uma competição de previsão de playground, mas ainda podemos fazer uma finalização.
‫Vamos trabalhar nisso.
‫E esse é o tipo de arquivo de que precisamos.
‫Tudo bem.
‫Então, se voltarmos, onde estávamos?
‫Avaliação da visão do cão.
‫A avaliação é um arquivo com probabilidades de previsão para cada raça de cão de cada imagem de teste.
‫E então vamos aqui.
‫Vamos copiar isso, colocá-lo na visão do cão, então, se precisarmos voltar, podemos e, em seguida, alguns
‫recursos dos dados.
‫Bem, sabemos que as imagens, por isso não estruturadas.
‫Mas vamos dar uma olhada em nossos dados.
‫Temos cento e vinte raças diferentes de cães, então há cento e vinte classes
‫diferentes, vou copiar isso.
‫Algumas informações sobre os dados.
‫Estamos lidando com imagens, e é assim que quero que você comece a pensar em diferentes projetos, certo?
‫Você não precisa que isso não seja formal no momento em que você tiver alguma prática com problemas, você
‫não precisará escrever isso.
‫Mas esse é um bom hábito de se ter, é que você está comunicando seu trabalho não apenas para outras pessoas.
‫Como se você fosse compartilhar este notebook, isso é uma coisa muito legal sobre o CoLab também.
‫Você pode compartilhá-los, mas é comunicá-los a você mesmo.
‫Assim, você sabe o que está trabalhando em relação aos dados não estruturados.
‫Portanto, dados não estruturados são apenas qualquer coisa que não esteja em um quadro de dados.
‫Portanto, sem linhas e colunas.
‫Estamos lidando com imagens, dados não estruturados.
‫Portanto, é provavelmente melhor usar o aprendizado de transferência de aprendizado profundo, que é o objetivo deste projeto.
‫O que mais há sobre os dados?
‫Existem cento e vinte raças de cães e, por ser
‫uma classificação multiclasse, isso significa que existem cento e vinte classes diferentes.
‫Agora, se houvesse apenas duas raças de cães, seria uma classificação binária.
‫Se você se lembra do nosso projeto sobre doenças cardíacas, era uma classificação binária.
‫Portanto, independentemente de alguém ter uma doença cardíaca ou não.
‫Então, se voltarmos.
‫Label, CSFI, então dez mil duzentos e vinte e dois valores únicos.
‫OK.
‫Isso significa que estou supondo que haja dez mil duzentos e vinte e duas imagens diferentes.
‫OK, então, dez mil imagens de treinamento, você sabe, o que podemos fazer é se tivermos isso localmente,
‫vá para o comando I sobre isso.
‫Estrondo.
‫Olha só, obrigado, Mac OS, talvez você consiga fazer isso no Windows, não tenho certeza.
‫Temos dez mil trezentos e cinquenta e oito itens e vamos ver se minha teoria estava correta, dez
‫mil duzentos e vinte e três entrantes.
‫Hum.
‫Eu me pergunto o que é isso, de onde está essa pequena discrepância a partir daí.
‫Está certo.
‫Nós vamos descobrir.
‫Não estamos preocupados com isso agora.
‫Somos cozinheiros, não químicos.
‫São cerca de dez mil.
‫Além disso, imagens no conjunto de treinamento, existem cerca de 10.000 imagens positivas no conjunto de teste.
‫Essas imagens têm rótulos.
‫Essas imagens não têm rótulos porque vão querer predizê-las maravilhosas, então somos nós configurando nosso espaço de projeto e agora sei no início que
‫meio que dissemos que vamos importar, tendemos a fluir.
‫Mas o mais importante é entender qual problema estamos tentando resolver antes
‫de começar a trazer nossas ferramentas.
‫Então, se formos aqui, descompacte os dados carregados no Google Drive.
‫Maravilhoso.
‫Vou deletar esta célula.
‫O que devemos fazer agora?
‫Importância emocional da vida, porque é com isso que estamos trabalhando, certo?
‫Voltamos à nossa palestra.
‫Este é o nosso fluxo de trabalho, trabalhando com dados não estruturados.
‫Então prepare nossos dados, nós os carregamos no Google Drive, correto, entrando no Tensas, vamos usar
‫o Ted para voar para isso e tender a hub de fluxo.
‫Então é isso que vamos tentar fazer.
‫Podemos também tentar importar o fluxo Tenzer.
‫Hub de fluxo intensivo, como poderíamos fazer para que você pudesse fazer isso, se você tem alguma dúvida, sabe como
‫importar tende a fluir.
‫Eu já sei.
‫Então, vou apenas mostrar a você.
‫Mas isso é apenas um exemplo.
‫Na verdade, estamos trabalhando no CoLab, então é melhor ser um pouco mais específico no Google CoLab, é exatamente o que eu
‫procuraria no Google.
‫Oh, olhe para isso, um ótimo vídeo.
‫Oh, essa é a velha tendência a seguir o logotipo.
‫Então, se você vir esse logotipo, é o antigo logotipo densify.
‫Estamos lidando com Tenafly 2. 0
‫Então, nós queremos.
‫As importações tendem a fluir
‫para o CoLab.
‫Vamos colocar um pequeno cabeçalho aqui.
‫Saia, espaços de trabalho prontos.
‫Agora, a coisa bonita sobre o CoLab também, pequeno boato, é que uma vez que você faz cabeçalhos em suas
‫próprias células, você obtém esta pequena seção aqui para que possamos ir direto no topo ou poderíamos voltar a
‫esta seção.
‫Então é isso que vamos fazer em todo o tempo, apenas navegar por isso.
‫Portanto, queremos preparar nosso espaço de trabalho.
‫A importação, boa e simples, tende a fluir como T. F ..
‫Se você apenas gosta de entorpecentes ENPI Panda's PDA Ted T. F. é a abreviação de tensor flow.
‫Queremos imprimir T. F. versão.
‫E agora isso vai nos dizer qual versão, porque estamos buscando o fluxo para oh, e olhe para
‫este preenchimento automático do Google CoLab na torneira.
‫Obrigada.
‫Mas vamos tentar evitar o uso do preenchimento automático porque queremos praticar a escrita do código por conta própria.
‫Vamos ver o que acontece.
‫Oh.
‫Leia o texto.
‫Muitos sublinhados, esse é o primeiro erro.
‫Oh, perdemos aquele texto em vermelho.
‫Isso mesmo, vou mostrar que vou reiniciar meu tempo de execução.
‫Lembre-se, se você vir o que eu acabei de fazer, se você ver isso acontecer, pode ser necessário ir para o tempo de
‫execução e reiniciar o tempo de execução.
‫Mas vou apenas mostrar a vocês, não precisamos nos preocupar com essa célula porque já temos NZF e mostramos
‫esse texto em vermelho.
‫Espero que volte a acontecer.
‫Estrondo.
‫É isso que buscamos.
‫Portanto, a versão padrão do Tenzer fluindo CoLab em breve mudará para Tensor flow dois pontos X ..
‫É isso que queremos.
‫A nova versão do 10 para fluir.
‫Digamos que sim, se você estiver assistindo a este vídeo no futuro, já deve ter fluxo para o ponto X ou dois
‫pontos qualquer.
‫Precisamos apontar algo I porque estou executando isso, ainda não mudou no CoLab, então estou
‫usando T. F. um vírgula um cinco, que não é o que queremos.
‫Queremos os 2. Versão 0.
‫Vou ver no próximo vídeo.
‫Vou te mostrar um pequeno truque, se você não tiver que voar para apontar ainda.
‫Se você continuar, pule o próximo vídeo.
‫Mas se você não assistir ao próximo vídeo.