‫Ahora que tenemos nuestros datos listos en nuestro cuaderno de laboratorio y en Google Drive, limpiemos nuestro cuaderno
‫y configurémoslo más para seguir los pasos que tomamos en un nuevo sistema de proyectos.
‫Entonces, lo que hemos hecho, tenemos CoLab.
‫Hemos creado una nueva carpeta de proyecto.
‫Tenemos nuestros datos ahí.
‫En realidad, no necesitamos crear un entorno de herramientas porque CoLab ya tiene muchas de ellas
‫instaladas para nosotros.
‫Intentemos importar algunos de todos modos, porque ¿qué estamos haciendo?
‫Estamos trabajando con Tensor Flow.
‫Y esto es lo que estamos haciendo para poner nuestros datos en tiempos verbales.
‫Sí, usaremos densificar para eso y usaremos Tensor Flow Hub para elegir un modelo.
‫¿Qué tal si configuramos nuestra computadora portátil para esos dos en este video?
‫Eso suena como una buena idea.
‫Volvemos a CoLab.
‫Lo que podemos hacer, podemos predecirlo porque no necesitamos ejecutar este comando.
‫Podríamos eliminar la celda o solo comentaremos por ahora.
‫Así que ejecuta eso.
‫Podemos cerrar esto, deshacernos de eso simplemente ordenando nuestro nopal, preparándolo o podríamos hacerlo en
‫un Texel.
‫Y vamos a mover eso hacia arriba y voy a poner el título allí, así que vamos a poner
‫un pequeño emoji porque es agradable y divertido.
‫Así que iremos de un extremo a otro.
‫Clasificación de razas de perros multiclase.
‫Ir.
‫Este portátil se construye de principio a fin.
‫Clasificador de imágenes multiclase con Tenzer Flow 2. 0 y Tancer Flow Hub.
‫Maravilloso.
‫Así que vamos a poner nuestros pequeños encabezados aquí, así que problema.
‫Evaluación de datos y luego características.
‫Así que esto es, nuevamente, de nuestro flujo de trabajo de seis pasos, por lo que podríamos poner aquí uno para.
‫Tres.
‫Para.
‫Entonces, el problema es identificar la raza de un perro dada la imagen de un perro.
‫Ahora hay ciento veinte perros diferentes.
‫Sé si puedes identificar tantas razas, pero ciertamente no puedo.
‫Así que imagina que me pasó todo esto el otro día, justo mientras estaba sentado en el café y
‫pasaba un perro y ni siquiera recuerdo el nombre de la marca, pero alguien a mi lado dijo, oh, eso es, inventemos uno.
‫Eso es un terrier australiano.
‫Bueno, eso tiene sentido porque soy australiano.
‫Eso es un terrier australiano.
‫Estoy como, wow, ¿cómo lo supe?
‫Y luego me di cuenta de que solo conozco tres razas de perros como el pastor alemán, el labrador y el beagle.
‫Solo obtuve ese porque lo estoy leyendo.
‫Y esto es lo que la visión del perro podría ser útil si estuviéramos tratando de construir algo que pudiera identificar si estaba sentado
‫en ese café y tomé una foto de ese perro, ¿podría mi modelo de aprendizaje automático, el que vamos a
‫construir? .
‫Dime de qué raza era.
‫Entonces ese es nuestro problema.
‫Es como si esa fuera nuestra declaración.
‫Cuando estoy sentado en el café y tomo una foto de un perro, quiero saber qué raza de perro es.
‫Ese es nuestro problema.
‫Lo estamos expresando en términos de la vida real.
‫Derecha.
‫¿Y ahora dónde están nuestros datos?
‫Podemos obtener nuestros datos.
‫Solo pondremos un enlace aquí desde Kagle.
‫Entonces, los datos que estamos usando son del Concurso de identificación de razas de perros de Cagle.
‫Y pondremos un enlace aquí.
‫Evaluación, ¿cuál es nuestra evaluación?
‫Entonces, en nuestra cabeza, quiero que piensen en esto antes incluso de mirar a Kagle porque estamos
‫trabajando en la clasificación.
‫¿Cuál es una buena métrica de evaluación de qué tan bien se está desempeñando la visión de nuestro perro?
‫Bueno, una de las métricas predeterminadas para la clasificación es la precisión.
‫Entonces, si pudiéramos ser bastante precisos para predecir qué perro hay en una foto, esa es una métrica bastante buena.
‫Pero veamos qué dice Kagle.
‫Entonces, si vamos a la evaluación general.
‫Los envíos se evalúan en función de la pérdida de registros multiclase.
‫Hmm, ¿qué es eso entre la probabilidad predicha y el objetivo observado?
‫Bueno, hay un enlace aquí, así que hagamos clic en él.
‫Bueno, bueno, bueno, estas son cosas con las que tendrás que lidiar en la vida real, ¿verdad?
‫Nunca siempre vas a ir por el camino correcto por ojo y me gusta cómo lo han hecho con los datos
‫allí.
‫Bueno, loglines multiclase, echemos un vistazo al ejemplo.
‫Tenemos yo. D. , que es esta cadena larga, tenemos una raza de perro aquí, Affan Pinscher.
‫No se burlen de mí por no quedarme sin impresiones en mano afgana, es fácil de pronunciar y cero
‫punto cero ocho tres cero punto cero.
‫Parecen las probabilidades de predicción de salida de un modelo y cuáles son.
‫Así que, aquí vamos.
‫Si pudiera leer esto, recuerde, en caso de duda, lea la documentación o ejecute el código o para cada imagen en el conjunto
‫de prueba, debe predecir una probabilidad para cada una de las diferentes razas.
‫El archivo debe contener un encabezado y tener el siguiente formato.
‫Bien, esto es en lo que estamos trabajando si quisiéramos hacer una presentación.
‫Esta competencia está cerrada, por lo que es una competencia de predicción de juegos, pero aún podemos hacer una presentación.
‫Trabajemos para lograrlo.
‫Y ese es el tipo de archivo que necesitamos.
‫Está bien.
‫Entonces, si volvemos, ¿dónde estábamos?
‫Evaluación de la visión del perro.
‫La evaluación es un archivo con probabilidades de predicción para cada raza de perro de cada imagen de prueba.
‫Y luego vamos aquí.
‫Copiaremos eso, lo pondremos en visión de perro, por lo que si alguna vez necesitamos regresar, podemos y luego algunas
‫características de los datos.
‫Bueno, sabemos que las imágenes, por lo que no están estructuradas.
‫Pero echemos un vistazo a nuestros datos.
‫Tenemos ciento veinte razas diferentes de perros, así que hay ciento veinte clases diferentes,
‫voy a copiar eso.
‫Alguna información sobre los datos.
‫Estamos tratando con imágenes, y esta es la forma en que quiero que empieces a pensar en diferentes proyectos, ¿verdad?
‫No tiene que ser tan formal para cuando haya tenido algo de práctica con los problemas, no
‫tendrá que escribir esto.
‫Pero este es un buen hábito, es que estás comunicando tu trabajo no solo a los demás.
‫Como si fuera a compartir este portátil, eso también es algo genial de CoLab.
‫Puedes compartirlos, pero te lo comunica a ti mismo.
‫Para que sepa en qué está trabajando para obtener datos no estructurados.
‫Entonces, los datos no estructurados son cualquier cosa que no esté en un marco de datos.
‫Así que no hay filas ni columnas.
‫Estamos tratando con imágenes, datos no estructurados.
‫Así que probablemente sea mejor que usemos el aprendizaje de transferencia de aprendizaje profundo, que es de lo que se trata este proyecto.
‫¿Qué más hay sobre los datos?
‫Hay ciento veinte razas de perros, y debido a que
‫es una clasificación multiclase, esto significa que hay ciento veinte clases diferentes.
‫Ahora bien, si solo hubiera dos razas de perros, sería una clasificación binaria.
‫Si recuerdas nuestro proyecto sobre enfermedades cardíacas, esa fue una clasificación binaria.
‫Entonces, ya sea que alguien tenga una enfermedad cardíaca o no.
‫Así que si volvemos.
‫Etiqueta, CSFI, por lo que diez mil doscientos veintidós valores únicos.
‫está bien.
‫Eso significa que supongo que hay diez mil doscientas veintidós imágenes diferentes.
‫Bien, entonces diez mil imágenes de entrenamiento, ya sabes, lo que podríamos hacer es si tenemos esto localmente,
‫ir al comando I en eso.
‫Auge.
‫Mire eso, gracias, Mac OS, es posible que pueda hacer esto en Windows, no estoy del todo seguro.
‫Tenemos diez mil trescientos cincuenta y ocho ítems y veamos si mi teoría era correcta,
‫diez mil doscientos veintitrés entra.
‫Mmm.
‫Me pregunto qué es eso, de dónde viene esa pequeña discrepancia.
‫Eso es correcto.
‫Lo resolveremos.
‫No estamos preocupados por eso ahora.
‫Somos cocineros, no químicos.
‫Hay alrededor de diez mil.
‫Además, las imágenes en el conjunto de entrenamiento, hay alrededor de 10000 imágenes más en el conjunto de prueba.
‫Estas imágenes tienen etiquetas.
‫Estas imágenes no tienen etiquetas porque querrá predecirlas maravillosas, así que estamos configurando nuestro espacio de proyecto y ahora sé que al principio
‫dijimos que vamos a importar, que tienden a fluir.
‫Pero lo que es más importante es entender qué problema estamos tratando de resolver
‫antes de comenzar a incorporar nuestras herramientas.
‫Entonces, si vamos aquí, descomprima los datos cargados en Google Drive.
‫Maravilloso.
‫Entonces voy a borrar esta celda.
‫¿Qué debemos hacer ahora?
‫La importancia emocional de la vida, porque eso es con lo que estamos trabajando, ¿verdad?
‫Volvemos a nuestra nota clave.
‫Este es nuestro flujo de trabajo, trabajar con datos no estructurados.
‫Así que prepara nuestros datos, los hemos subido a Google Drive, correcto, entrando en Tensas, usaremos
‫a Ted para volar para eso y tendemos a concentrar el flujo.
‫Así que eso es lo que intentaremos hacer.
‫También podríamos intentar importar el flujo de Tenzer.
‫Centro de flujo intensivo, ¿cómo podríamos hacer eso para que usted pueda hacer esto? Si tiene alguna pregunta, sabe cómo
‫importar tiende a fluir.
‫Ya lo se.
‫Así que solo te lo voy a mostrar.
‫Pero eso es solo un ejemplo.
‫De hecho, estamos trabajando en CoLab, así que es mejor ser un poco más específico en Google CoLab, eso es lo que
‫yo haría en Google.
‫Oh, mira eso, un gran video.
‫Oh, ese es el viejo logotipo que tiende a seguir.
‫Entonces, si ve ese logotipo, es el antiguo logotipo de densificar.
‫Estamos tratando con Tenafly 2. 0.
‫Así que queremos.
‫Las importaciones tienden a
‫fluir hacia CoLab.
‫Pongamos un pequeño título aquí.
‫Sal, espacios de trabajo listos.
‫Ahora, lo hermoso de CoLab también, pequeño detalle, es que una vez que haces los títulos en sus propias
‫celdas, obtienes esta pequeña sección aquí para que podamos ir directamente a la parte superior o regresar a
‫esta sección.
‫Así que eso es lo que vamos a hacer en todo momento, es simplemente navegar a través de esto.
‫Por eso queremos preparar nuestro espacio de trabajo.
‫La importación, agradable y simple, tiende a fluir a medida que T. F..
‫Si solo te gustan los numpties, el PDA Ted T. de ENPI Panda, Ted T. F. es la abreviatura de tensor flow.
‫Queremos imprimir T. F. versión.
‫Y ahora esto nos dirá qué versión porque buscamos fluir a oh, y mire este autocompletado
‫de Google CoLab en el grifo.
‫Gracias.
‫Pero intentaremos evitar el uso de autocompletar porque queremos practicar la escritura del código nosotros mismos.
‫Veamos qué pasa.
‫Oh.
‫Lea el texto.
‫Demasiados subrayados, ese es el primer error.
‫Oh, nos perdimos ese texto rojo.
‫Así es, les voy a mostrar que voy a reiniciar mi tiempo de ejecución.
‫Recuerde, si alguna vez ve lo que acabo de hacer, si alguna vez lo ve aparecer, es posible que tenga que ir al tiempo
‫de ejecución, reiniciar el tiempo de ejecución.
‫Pero solo les voy a mostrar, no tenemos que preocuparnos por esa celda porque ya tenemos NZF y les
‫mostraremos este texto rojo.
‫Ojalá vuelva a surgir.
‫Auge.
‫Eso es lo que buscamos.
‫Por lo tanto, la versión predeterminada de Tenzer Flow CoLab pronto cambiará a Tensor flow dos puntos X ..
‫Eso es lo que queremos.
‫La nueva versión de 10 to flow.
‫Supongamos que podría hacerlo si está viendo este video en el futuro, es posible que ya tenga un flujo hacia el punto X o dos puntos
‫lo que sea.
‫Necesitamos señalar algo porque estoy ejecutando esto, aún no ha cambiado en CoLab, así que estoy
‫usando T. F. uno punto cinco, que no es lo que queremos.
‫Queremos el 2. 0 versión.
‫Lo veré en el siguiente video.
‫Te mostraré un pequeño truco si aún no tienes que volar para señalarlo.
‫Si continúa, omita el siguiente video.
‫Pero si no miras el siguiente video.