‫حاليا.
‫هذا بالضبط ما كنت أتحدث عنه.
‫إذا عدنا إلى الأشياء الرئيسية التي قد تراها في CoLab ، فهذا أحدها.
‫ما يعنيه ذلك هو أنني أخذت استراحة قصيرة الآن ، وإذا عدنا إلى CoLab ، نظرًا لمحدودية
‫الموارد التي تستطيع Google توفيرها ، إذا تركت دفتر ملاحظاتك في CoLab لفترة طويلة بما يكفي ، سيتم
‫قطع الاتصال في النهاية من وقت التشغيل ، وهو وقت التشغيل مرة أخرى مجرد جهاز كمبيوتر على خادم Google
‫يعمل على تشغيل الكمبيوتر الدفتري.
‫لذلك هذا ما تفعله.
‫إذا كان عليك أن تأخذ قسطًا من الراحة ويجب أن تأخذ قسطًا من الراحة بين الحين والآخر ، فأنت لا تقضي وقتًا طويلاً
‫في الجلوس.
‫يذهب للمشي.
‫الطبيعة جميلة ، أليس كذلك؟
‫حسنًا ، هذا ما فعلته للتو.
‫أنا فقط أخذت كلبي في نزهة على الأقدام.
‫لذلك إذا ظهرت لك هذه المنبثقة الصغيرة ، فسيتعين عليك إعادة الاتصال.
‫لكنك سترى هنا أن وقت التشغيل يعيد الاتصال.
‫لذلك يتم التهيئة.
‫تركيب Google Drive ، حيث توجد ملفاتنا.
‫ربما يستغرق الأمر بعض الوقت للظهور.
‫هناك نذهب.
‫قائد.
‫سنعيد Google Drive.
‫هناك رؤية للكلاب ، مجلد مشروعنا الصغير الجميل.
‫ممتاز.
‫يمكننا إغلاق هذا.
‫لسنا بحاجة لذلك.
‫لكن ما علينا فعله هو.
‫أوه ، من الأفضل وضع علامة على هذه.
‫الصحيح.
‫انتبه لملاحظاتي الخاصة وهي أنني سأضع رمزًا تعبيريًا لعلامة خضراء صغيرة.
‫لقد قمنا باستيراد محور TensorFlow.
‫التأكد من أننا نستخدم وحدة معالجة الرسومات (GPU).
‫الآن ، الشيء الجميل هو أن الكمبيوتر الدفتري نفسه سيوفر حقيقة أننا نستخدم وحدة المعالجة المركزية.
‫لذلك عند إعادة التحميل ، لن نضطر إلى تغيير الأجهزة المسرَّعة إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) ، وسوف يتم تحميلها تلقائيًا
‫كوحدة معالجة رسومات (GPU).
‫لكن يتعين علينا إعادة تشغيل أي خلايا ربما كنا قد ركضناها من قبل.
‫لذا ها نحن ذا.
‫تحقق من استيراد GPU TensorFlow.
‫تأكد من أننا نستخدم TensorFlow نقطتين x.
‫وسأحذف هذا.
‫رائع.
‫حسنًا ، لقد جهزنا مساحة العمل لدينا الآن ، وربما تفكر يا دانيال ، أن ذلك استغرق وقتًا طويلاً إلى
‫حد ما للإعداد ، ولكن كما هو الحال دائمًا ، يكون الشخص جيدًا مثل الأداة التي يستخدمها ، أليس كذلك؟
‫أو هي الأدوات التي يستخدمونها.
‫لهذا السبب قضينا بعض الوقت في تجهيز مساحة عمل CoLab لدينا ، وتجهيز مجلد مشروعنا الجديد معًا
‫، والحصول على بياناتنا هناك.
‫إذا عدنا الآن ، ما هي الخطوة التي نحن بصدد القيام بها؟
‫يجب أن يكون هناك صفر هنا لتجهيز مساحة العمل لدينا.
‫لكننا الآن بصدد الخطوة الأولى ، وهي تجهيز بياناتنا. ك. وهو تحويله إلى أزمنة.
‫الآن هذا هو أساس TensorFlow في حد ذاته.
‫لهذا السبب يطلق عليه TensorFlow.
‫الفرضية هي تحويل بياناتك إلى أزمنة وتذكر أيضًا جميع نماذج التعلم الآلي مثل التعامل مع الأرقام ، لذلك يتعين علينا تحويل بياناتنا
‫إلى أزمنة ، وهي مجرد كلمة رائعة للمصفوفة ، أ. ك. شعاع حكم مع بعض
‫الأبعاد لكن موتر.
‫الشيء الرئيسي هنا هو أنه يمكن تشغيله على وحدة معالجة الرسومات.
‫لذلك إذا عدنا إلى هنا ، فإن TensorFlow يحول بياناتك إلى أزمنة ثم يتدفق عبر سير عمل
‫مثل هذا.
‫تحصل عليه TensorFlow.
‫أعرف أنني أقوم بدورة تعلم الآلة وتحصل على عرض كوميدي مجانًا.
‫حسنا.
‫الخطوة الأولى ، سنصل إلى البيانات.
‫حتى الآن ، هنا في القيادة.
‫رؤية الكلب.
‫لذا علينا الآن أن نحصل عليه بطريقة ما من هذا المجلد إلى مساحة الرمز هذه.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫سنخرج من ذلك.
‫سنقوم بتوجيه صغير.
‫في الواقع ، يمكننا الذهاب إلى هنا لتجهيز بياناتنا.
‫تحويلها إلى أزمنة.
‫تذكر ، نحن نتواصل مع أنفسنا هنا.
‫سنذهب هنا مع جميع نماذج التعلم الآلي.
‫يجب أن تكون بياناتنا بصيغة رقمية ، وهذا ما سنفعله أولاً.
‫تحويل صورنا إلى أزمنة.
‫عددي.
‫التمثيل OC.
‫الآن هذه خلية رمز وفي CoLab ، هناك طريقة خاصة لتحويل شيء ما إلى تخفيض السعر وهي الاحتفاظ بالأمر والنقر
‫المزدوج.
‫M إذا كنت تريد رؤية قائمة بجميع الاختصارات في CoLab.
‫عقد الأمر م ح.
‫هناك نذهب.
‫الق نظرة على ذلك.
‫بعيد.
‫هناك الكثير هناك.
‫هذا يتطلب بعض الممارسة مرة أخرى ، لأن بعض الأوامر التي استخدمناها في كوكب المشتري مختلفة
‫قليلاً.
‫إذا كنت بحاجة إلى البحث عن أحدها ، فقم بإلقاء نظرة هنا.
‫بخلاف ذلك ، سأستمر في العمل معه إذا كنت بحاجة إلى إضافة رمز حتى أتمكن من الضغط على زر
‫الإضافة الصغير هذا هنا أو في الأعلى هنا وسيستخدم الزر الرئيسي هو shift and enter ، أليس كذلك؟
‫فقط لتشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بنا.
‫دعنا نتحقق من الملصقات.
‫كيف يبدو ذلك؟
‫لذلك إذا عدنا.
‫لنبدأ بالوصول إلى بياناتنا والتحقق من الملصقات.
‫للقيام بذلك ، يكون بتنسيق CSV.
‫لذلك إذا أردنا التحقق من ذلك ، فقد نضطر أو سنضطر إلى استيراد الباندا لأنه من الأسهل كثيرًا
‫النظر إلى الأشياء بتنسيق CSV باستخدام الباندا.
‫لذا تحقق من تسميات بياناتنا.
‫سنقوم باستيراد Pandas كـ PD تسمياتنا المفضلة CSV تساوي.
‫لذا ما سنفعله هو مجرد المرور.
‫ربما يمكننا إعداد مسار صغير ، لكننا سنكتبه في البداية.
‫يمكننا فقط نسخ مسار النسخ هذا.
‫لكننا سنتدرب.
‫ماذا سيكون هذا يشبه؟
‫شئ مثل هذا.
‫دعونا نتدرب على تصدرتها.
‫تذكر أنك لست بحاجة إلى محتوى.
‫قائد.
‫قيادتي.
‫سلاش رؤية الكلب.
‫أوه نعم.
‫هذا ما تحتاجه المشاريع ، صحيح؟
‫إنهم بحاجة إلى أسماء رائعة ، وملصقات ، و CSV.
‫حسنا.
‫وسنقوم بذلك.
‫ثم ما قد نتحقق منه هو أننا سنحصل على تصنيف CSV.
‫أردنا وصفه.
‫يصف.
‫سوف أساعد إذا كان بإمكاني الكتابة.
‫أراهن.
‫وقت كامل.
‫سعيد الحظ.
‫هناك نذهب.
‫وطباعة.
‫وسنحصل أيضًا على الرأس.
‫إذن أول خمسة صفوف.
‫دعنا نتحقق من ذلك مرة أخرى.
‫سنقوم بإزالة هذه المساحة الأكبر.
‫رائع.
‫ماذا لدينا هنا؟
‫عد 10222 معرف تولد 10222 قيمة فريدة.
‫لذا.
‫حسنًا ، هناك 10222 معرفًا فريدًا و 120 سلالة فريدة.
‫وبعد ذلك هذا ما يبدو عليه عمود المعرف.
‫مرة أخرى ، يبدو مختلفًا بعض الشيء لأننا طبعناه.
‫لذلك إذا قمنا للتو بعمل تسميات بتنسيق CSV.
‫رأس نقطة.
‫هذا ما قد تعتاد النظر إليه في شيء من هذا القبيل.
‫ها نحن ذا.
‫إذن لدينا عمود معرف ، وهو أسماء الملفات ، على ما أعتقد ، لصورنا.
‫إذن هذا قطار.
‫والسلالة المرتبطة بهذا المعرف.
‫الآن ، قليل من الحكاية هنا.
‫إذا كان لديك الكثير من الملفات في أحد مجلداتك في Google Drive ، فسيستغرق التحميل هنا وقتًا
‫طويلاً إلى حد ما.
‫لذا بدلاً من انتظار ذلك ، دعنا نعود إلى Kaggle.
‫تعامل مع هذا على أنه ملف.
‫طريقة النظر إلى الأشياء.
‫هناك نذهب.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى تسمية CSV 10222 قيمة فريدة.
‫نعم هذا صحيح.
‫هنا.
‫فريد ثم تدريب.
‫لدينا هوية فريدة.
‫فهل هذا يبدو.
‫ما لدينا فيه.
‫نعم إنها كذلك.
‫رائع.
‫حسنًا ، الآن ما قد نتحقق منه.
‫لدينا 120 سلالة مختلفة.
‫إذن هذا يعنى.
‫أن هناك 10000 صورة أو نحو ذلك.
‫نأمل أن يكون هناك حوالي 100 صورة أو نحو ذلك لكل فصل.
‫حسنًا ، في الواقع ، دعنا نكتشف ذلك.
‫دعنا نحدد عدد الصور الموجودة لكل فصل أولاً ، ثم سنرى سبب أهمية ذلك.
‫كم عدد الصور الموجودة لكل سلالة؟
‫ويمكننا على الأرجح القيام بذلك بسهولة تامة من خلال الانتقال إلى التصنيفات.
‫انظر ، إنه V Braid.
‫لذا أقوم بالوصول إلى عمود Braid ثم سأذهب إلى عدد القيم.
‫لذا احسب القيم الموجودة في هذا العمود.
‫في الواقع ، دعنا نرى فقط ما يفعله ذلك.
‫هذا هو سلالة الكلاب ، كلب صيد الغزلان الاسكتلندي ، متعدد الكلاب في جزار.
‫لست متأكدا حتى ما هذا.
‫اصرخ إذا كان كلبك موجودًا هنا ، كلب الأسكيمو.
‫نعم ، إنه رائع حقًا.
‫والآن دعونا نتخيل هذا.
‫من المحتمل أن تبدو أفضل قليلاً إذا تصورنا حجم هذا التين ويساوي 2010.
‫قف.
‫انظر ، جمال CoLab هو أننا لم نضطر حتى إلى استيراد خريطة مخطط lib لرؤية ذلك.
‫لذلك تم تكبير دفتر ملاحظاتي قليلاً ، لكن هذا رائع جدًا إذا أردنا رسم خط.
‫انظروا ، لدينا سلالات كلاب هنا ، كل سلالاتنا الـ 120 المختلفة للكلاب ، ثم هذا هو
‫عدد الصور التي لديهم.
‫لذلك كان علينا أن نرسم خطًا في مكان ما هنا.
‫كنا نقول ربما حوالي 75 في المتوسط.
‫يمكننا معرفة ذلك بسهولة على أي حال.
‫لذا تسميات CSB كيف تجد متوسط العمود؟
‫في الواقع ، نحن بحاجة إلى عدهم أولاً.
‫لأنه بخلاف ذلك فهي مجرد سلاسل نقطية.
‫متوسط ، ربما يكون أكثر قوة في الأساس.
‫إذن العدد الأوسط 82.
‫لذلك قلنا 75 ، لكن هذا شيء جيد.
‫يمكنك أن تتخيل ، حسنًا ، إذا كان لديك ، دعنا نقول ، كلب صيد الغزلان الاسكتلندي ، إذا كان لدينا 500 صورة لذلك.
‫لكن هذا الولد الشرير هنا.
‫ما هذا؟
‫كلب الأسكيمو.
‫إذا كان لدينا ثلاث صور فقط لكلب Eskimo ، فيمكننا أن نتخيل أن نموذج التعلم الآلي الخاص بنا قد يؤدي بشكل جيد للغاية في اكتشاف
‫الشكل الذي يبدو عليه كلب DX الاسكتلندي لأنه يحتوي على العديد من الأمثلة.
‫ولكن بالنسبة لكلب Eskimo ، إذا كان هناك ثلاث صور فقط ، فمن المحتمل أن يكون من الصعب بعض الشيء
‫معرفة كيف يبدو عندما تسأل نفسك ، كم عدد الصور التي يجب أن أحصل عليها لكل فصل؟
‫توصي Google بحد أدنى.
‫عشرة.
‫جوجل الحد الأدنى لعدد الصور لكل فئة.
‫تحضير بيانات التدريب الخاصة بك.
‫ها نحن ذا.
‫إذن هذا هو برنامج AutoML من Google.
‫إذن ما هي الخدمة المتوفرة لبناء نماذج التعلم الآلي تلقائيًا؟
‫هذه بعض المناهج الإضافية.
‫إذا كنت تريد التحقق من ذلك ، فهو رائع جدًا.
‫تجهيز البيانات الخاصة بك.
‫هناك نذهب.
‫لأغراض التدريب على النموذج ، يوصى باستخدام حوالي 100 تعليق توضيحي لكل ملصق.
‫لذلك في حالتنا ، سيكون رائعًا إذا كان لديك 100 مثال لكل فئة صورة مع عشرة أمثلة على الأقل.
‫لذا فإن الرقم 100 شيء رائع ، لكن عشرة على الأقل هي بداية جيدة.
‫لذلك إذا كنت ترغب في إنشاء مصنف الصور الخاص بك ، إذا كان تصنيفًا ثنائيًا
‫، فأنت تريد البحث عن عشر صور على الأقل لكل فصل.
‫لذا فإن مجموعة البيانات الخاصة بنا من 75 إلى 85 صورة لكل فصل موزعة جيدًا.
‫هذه بداية جيدة.
‫تمام.
‫لذلك قمت باستكشاف القليل من الملصقات.
‫الآن ما يمكن أن نفعله هو البدء في الخروج من مسارات الصور.
‫لذا من السهل جدًا التعامل مع الملصقات في ملف CSV ، ولكن كل صورنا ، مرة أخرى ، لا يمكننا رؤية ذلك
‫بهذا التنسيق هنا.
‫لذلك نحن بحاجة إلى طريقة لإدخالها في دفتر CoLab الخاص بنا.
‫دعونا نلقي نظرة على كيفية القيام بذلك في الفيديو التالي.