‫Şimdi verilerimizi CoLab not defterimizde ve Google Drive'da hazır hale getirdik.
‫Defterimizi temizleyelim ve onu alalım.
‫Yeni bir proje sisteminde attığımız adımlara daha uygun hale getirin.
‫Yani yaptığımız şey, CoLab'i aldık, yeni bir proje klasörü oluşturduk, verilerimizi oraya koyduk.
‫Aslında bir araç ortamı yaratmamıza gerek yok çünkü CoLab zaten bunların çoğunu bizim
‫için yüklemiş durumda.
‫Yine de biraz ithal etmeye çalışalım, çünkü ne yapıyoruz?
‫TensorFlow ile çalışıyoruz ve verilerimizi zamanlara dönüştürmek için yaptığımız şey bu.
‫Evet, bunun için TensorFlow kullanacağız ve bir model seçmek için TensorFlow Hub'ı kullanacağız.
‫Bu videoda not defterlerimizi onlar için de hazırlamaya ne dersiniz?
‫Bu iyi bir fikre benziyor.
‫CoLab'e geri dönüyoruz.
‫Yapabileceğimiz şey, bunu güzelleştirebiliriz çünkü bu zip komutunu çalıştırmamıza gerek yok.
‫Hücreyi silebiliriz ya da şimdilik sadece yorum yapacağız.
‫Şunu çalıştır.
‫Bunu kapatabiliriz.
‫Kurtul şundan.
‫Sadece defterimizi toparlayıp hazır hale getiriyoruz.
‫Yapabileceğimiz şey bir metin hücresi eklemektir.
‫Bunu oraya taşıyacağız ve başlığı buraya koyacağım.
‫Bu yüzden küçük bir emoji koyacağım çünkü hoş ve eğlenceli.
‫Sondan başa doğru gideceğiz.
‫Çok sınıflı köpek ırkı sınıflandırması ve git.
‫Bu defter uçtan uca bir yapı oluşturuyor.
‫TensorFlow 2 kullanarak çok sınıflı görüntü sınıflandırıcı. 0 ve TensorFlow hub.
‫Harika.
‫Şimdi küçük başlıklarımızı buraya koyalım.
‫Yani sorun.
‫Veri değerlendirme ve ardından özellikler.
‫Bu da yine altı adımlı iş akışımızdan.
‫Bu yüzden buraya bir tane koyabiliriz.
‫Üç.
‫İçin.
‫Yani sorun, bir köpek resmi verildiğinde köpeğin cinsini belirlemektir.
‫Şimdi 120 farklı köpek var.
‫Bu kadar çok cinsi tanımlayabilir misiniz bilmiyorum, ama ben kesinlikle tanımlayamam.
‫Bunun geçen gün başıma geldiğini hayal edin, değil mi?
‫Kafede oturuyordum ve yanımdan bir köpek geçti, cins ismini bile hatırlayamıyorum ama yanımdaki
‫biri "Hadi bir tane uyduralım" dedi.
‫Bu bir Avustralya teriyeri.
‫Bu mantıklı çünkü ben bir Avustralyalıyım.
‫Bu bir Avustralya teriyeri.
‫Vay be dedim.
‫Bunu nereden biliyorlardı?
‫Sonra Alman Çoban Köpeği, Labrador, Beagle gibi sadece üç köpek cinsini bildiğimi fark ettim.
‫Bunu sadece okuduğum için aldım.
‫Dolayısıyla, tanımlama yapabilecek bir şey inşa etmeye çalışıyor olsaydık, köpek görüşü bu amaçla kullanılabilirdi.
‫Eğer o kafede oturuyor olsaydım ve o köpeğin fotoğrafını çekseydim, oluşturacağımız makine öğrenimi modelim
‫bana köpeğin hangi cinsten olduğunu söyleyebilir miydi?
‫İşte sorunumuz bu.
‫Bu bizim ifademiz gibi.
‫Kafede otururken bir köpeğin fotoğrafını çektiğimde, hangi cins köpek olduğunu bilmek istiyorum.
‫Bizim sorunumuz da bu.
‫Bunu gerçek hayat terimleriyle ifade ediyoruz, değil mi?
‫Peki şimdi verilerimiz nerede?
‫Verilerimizi alabiliriz.
‫Kaggle'dan buraya bir bağlantı koyacağız.
‫Kullandığımız veriler Kyle'ın köpek cinsi belirleme yarışmasından.
‫Ve buraya bir link koyacağız.
‫Değerlendirme.
‫Değerlendirmemiz nedir?
‫Kaggle'a bakmadan önce bunu düşünmenizi istiyorum çünkü sınıflandırma üzerinde
‫çalışıyoruz.
‫Köpek vizyonumuzun ne kadar iyi performans gösterdiğine dair iyi bir değerlendirme ölçütü nedir?
‫Sınıflandırma için varsayılan ölçütlerden biri doğruluktur, değil mi?
‫Yani bir fotoğrafta hangi köpeğin olduğunu doğru bir şekilde tahmin edebilirsek, bu oldukça iyi bir ölçüt olur.
‫Ama bakalım Kaggle ne diyecek.
‫Eğer genel değerlendirmeye gidersek.
‫Başvurular çok sınıflı log kaybına göre değerlendirilir.
‫Hmm.
‫O da ne?
‫Tahmin edilen olasılık ile gözlemlenen hedef arasında?
‫Burada bir link var, o yüzden ona tıklayalım.
‫Malte Peki, bunlar gerçek hayatta başa çıkmak zorunda kalacağınız şeyler, değil mi?
‫O4 için asla her zaman doğru yoldan gitmeyeceksiniz.
‫Bunu verilerle yapmaları da çok hoşuma gitti.
‫Çok sınıflı kütük kaybı.
‫Örneğe bir göz atalım.
‫Elimizde uzun bir dize olan ID var.
‫Burada bir köpek cinsi var.
‫Ethan Pincher.
‫Afgan elini telaffuz edemediğim için benimle alay etmeyin.
‫Bunu telaffuz etmek daha kolay.
‫Ve 0. 0083.
‫0. 0.
‫Hmm.
‫Bunlar bir modelin çıktı tahmin olasılıkları gibi görünür ve öyledirler.
‫İşte başlıyoruz.
‫Keşke bunu okuyabilseydim.
‫Unutmayın, şüpheniz varsa, belgeleri okuyun veya kodu çalıştırın ya da test setindeki her görüntü için, farklı ırkların
‫her biri için bir olasılık tahmin etmeniz gerekir.
‫Dosya bir başlık içermeli ve aşağıdaki formata sahip olmalıdır.
‫Tamam, işte bunun için çalışıyoruz.
‫Eğer bir başvuru yapmak isteseydik.
‫Bu yarışma kapalıdır, yani bir oyun alanı tahmin yarışmasıdır.
‫Ama yine de bir başvuru yapabiliriz.
‫Bunun için çalışalım.
‫İhtiyacımız olan dosya türü de bu.
‫Pekala, geri dönersek, nerede kalmıştık?
‫Köpek görme değerlendirmesi.
‫Değerlendirme, h test görüntüsünün her bir köpek cinsi için tahmin olasılıklarını içeren bir dosyadır.
‫Ve sonra buraya gidiyoruz.
‫Bunu kopyalayıp köpek vizyonuna koyacağız.
‫Yani eğer geri dönmemiz gerekirse, dönebiliriz.
‫Ve sonra verilerin bazı özellikleri.
‫Görüntülerin yapılandırılmamış olduğunu biliyoruz.
‫Ama verilerimize bir göz atalım.
‫120 farklı cins köpeğimiz var, dolayısıyla 120 farklı sınıf var.
‫Bunu kopyalayacağım.
‫Veriler hakkında bazı bilgiler.
‫Görüntülerle uğraşıyoruz.
‫Farklı projeler hakkında düşünmeye bu şekilde başlamanızı istiyorum.
‫Doğru.
‫Problemlerle ilgili biraz pratik yaptığınızda bunun resmi bir şey olması gerekmez.
‫Bunu yazmanıza gerek yok.
‫Ancak bu, sahip olunması gereken iyi bir alışkanlıktır, çalışmanızı sadece başkalarına iletmiyorsunuz.
‫Bu defteri paylaşmamız gibi.
‫Bu da CoLab ile ilgili gerçekten harika bir şey.
‫Bunları paylaşabilirsiniz, ancak neye doğru çalıştığınızı bilmeniz için bunu kendinize iletmelisiniz.
‫Yapılandırılmamış veriler.
‫Dolayısıyla yapılandırılmamış veri, bir veri çerçevesi içinde olmayan her şeydir.
‫Yani satır ve sütun yok.
‫Görüntülerle, yapılandırılmamış verilerle uğraşıyoruz.
‫Bu yüzden muhtemelen en iyisi derin öğrenme ve transfer öğrenmeyi kullanmamızdır ki bu proje de tamamen bununla ilgilidir.
‫Veriler hakkında başka neler var?
‫120 köpek cinsi vardır ve çok sınıflı sınıflandırma olduğu için bu 120 farklı sınıf
‫olduğu anlamına gelir.
‫Eğer sadece iki köpek ırkı olsaydı, bu ikili bir sınıflandırma olurdu.
‫Kalp hastalığı ile ilgili projemizi hatırlarsanız, bu ikili sınıflandırmaydı.
‫Yani bir kişide kalp hastalığı olsun ya da olmasın.
‫Eğer geri dönersek.
‫CSB'yi etiketleyin, böylece 10.222 benzersiz değer OC.
‫Bu da 10.222 farklı resim olduğunu tahmin ettiğim anlamına geliyor.
‫Tamam.
‫Yani 10.000 eğitim görüntüsü.
‫Biliyorsunuz, eğer bunu yerel olarak yapabiliyorsak, yapabileceğimiz şey bu konuda emir vermektir.
‫Bomba.
‫Şuna bak.
‫Teşekkürler, Mac.
‫İşletim sistemi, bunu Windows'ta yapabilirsiniz.
‫Tam olarak emin değilim.
‫Elimizde 10.358 madde var ve bakalım teorim doğru mu?
‫10,223 trende.
‫Hmm.
‫Ne olduğunu merak ediyorum.
‫Küçük tutarsızlık buradan kaynaklanıyor.
‫Sorun değil.
‫Bir yolunu buluruz.
‫Artık bunun için endişelenmiyoruz.
‫Biz aşçıyız, kimyager değil.
‫Yaklaşık 10,000 tane var.
‫Ayrıca eğitim setindeki görüntüler.
‫Test setinde yaklaşık 10.000'den fazla görüntü bulunmaktadır.
‫Bu resimlerin etiketleri vardır.
‫Bu görüntülerin etiketleri yok çünkü onları tahmin etmek isteyeceğiz.
‫Harika.
‫İşte proje alanımızı kuruyoruz.
‫Başlangıçta TensorFlow'u içe aktaracağımızı söylediğimizi biliyorum, ancak daha önemli
‫olan, araçlarımızı getirmeye başlamadan önce aslında hangi sorunu çözmeye çalıştığımızı anlamamızdır.
‫Buraya gidip yüklenen verileri Google Drive'a açarsak harika olur.
‫Bu yüzden bu hücreyi sileceğim.
‫Şimdi ne yapmalıyız?
‫TensorFlow'u da içe aktarabiliriz çünkü çalıştığımız şey bu, değil mi?
‫Açılış konuşmamıza geri dönüyoruz.
‫Bu bizim iş akışımız.
‫Yapılandırılmamış verilerle çalışıyoruz.
‫Verilerimizi hazırlayın.
‫Google Drive'a yükledik.
‫Doğru.
‫Zaman kiplerine sok.
‫Bunun için TensorFlow'u ve TensorFlow hub'ını kullanacağız.
‫İşte biz de bunu yapmaya çalışacağız.
‫TensorFlow'u içe aktarmayı da deneyebiliriz.
‫Ve TensorFlow merkezi.
‫Bunu nasıl yapabiliriz?
‫Yani bunu yapabilirsin.
‫Herhangi bir sorunuz varsa, TensorFlow'u nasıl içe aktaracağınıza gidin.
‫Ben zaten biliyorum.
‫O yüzden size göstereceğim.
‫Ama bu sadece bir örnek.
‫Aslında CoLab'de çalışıyoruz, bu yüzden Google CoLab'de biraz daha spesifik olmak daha iyi.
‫Ben olsam Google'da bunu arardım.
‫Ona bakacağım.
‫Harika bir video.
‫Bu eski TensorFlow logosu.
‫Bu logoyu görürseniz, bu eski TensorFlow logosudur.
‫TensorFlow 2 ile uğraşıyoruz. 0.
‫Bu yüzden istiyoruz.
‫TensorFlow'u CoLab'a
‫aktarın.
‫Buraya küçük bir başlık koyalım.
‫Çalışma alanımızı hazırlayın.
‫Şimdi, CoLab ile ilgili güzel olan şey, küçük bir bilgi, başlıkları kendi hücrelerinde yaptığınızda,
‫burada bu küçük bölümü elde edersiniz, böylece doğrudan en üste gidebiliriz veya bu bölüme geri
‫dönebiliriz.
‫Bu yüzden baştan sona yapacağımız şey sadece bu konuda yol almak olacak.
‫Bu yüzden çalışma alanımızı hazır hale getirmek istiyoruz.
‫Tıpkı numpy gibi bir CTF'niz varsa tensorflow'u TF olarak içe aktarmak güzel ve basittir, PD tf tensorflow'un
‫kısaltması olduğu için NP pandas'tır.
‫TF versiyonunu basmak istiyoruz.
‫Ve şimdi bu bize hangi sürüm olduğunu söyleyecek çünkü TensorFlow iki'den sonra bu Google kod laboratuvarı
‫otomatik tamamlama dokunuşuna bakıyoruz.
‫Teşekkür ederim.
‫Ancak kodu kendimiz yazma alıştırması yapmak istediğimiz için otomatik tamamlamayı kullanmaktan kaçınacağız.
‫Bakalım neler olacak.
‫Oh.
‫Metni oku.
‫Çok fazla alt çizgi var.
‫Bu ilk hata.
‫Kırmızı yazıyı kaçırdık.
‫Sorun değil.
‫Sana göstereceğim.
‫Çalışma zamanımı yeniden başlatacağım.
‫Unutmayın, az önce yaptığım şeyi görürseniz, bunun karşınıza çıktığını görürseniz, çalışma zamanına gidip çalışma zamanını
‫yeniden başlatmanız gerekebilir.
‫Ama ben size bu konuda endişelenmemize gerek olmadığını göstereceğim.
‫Dosyalarımızı zaten açtığımız için, size bu kırmızı metni gösteriyoruz.
‫Umarım tekrar gündeme gelir.
‫Bum.
‫Biz de bunun peşindeyiz.
‫Dolayısıyla, TensorFlow ve co lab'ın varsayılan sürümü yakında TensorFlow two point X'e geçecektir.
‫Biz de bunu istiyoruz.
‫TensorFlow'un yeni sürümü.
‫Gördün mü?
‫Bu videoyu gelecekte izliyorsanız, TensorFlow iki nokta X veya iki nokta her neyse
‫zaten sahip olabilirsiniz.
‫Bir şeye işaret etmeliyiz.
‫Çünkü bunu ben yönetiyorum.
‫CoLab'de henüz geçiş yapılmadı, bu yüzden TF 1'i kullanıyorum. 15, ki bu istediğimiz bir şey değil.
‫İkisini istiyoruz. 0 versiyon.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.
‫TensorFlow 2'ye sahip değilseniz size küçük bir numara göstereceğim. Henüz 0.
‫İstiyorsanız devam edin, sonraki videoyu atlayın.
‫Ama eğer bir sonraki videoyu izlemezseniz.