‫Dit is precies waar ik het over had, als we teruggaan naar de keynote-dingen die je in CoLab zou kunnen zien, dit
‫is er een van.
‫Dus wat het betekent is dat ik zojuist een kleine pauze heb genomen.
‫En als we terugkomen op CoLab vanwege de beperkte hoeveelheid bronnen die Google kan bieden, en als
‫u uw notebook lang genoeg in CoLab laat, zal deze uiteindelijk de verbinding met een runtime verbreken, wat
‫een runtime is, opnieuw slechts een computer op Google-server die aanstuurt, weet je.
‫Dit is dus wat je doet.
‫Als u een pauze moet nemen en u moet een pauze nemen.
‫Af en toe breng je niet te veel tijd zittend door.
‫Gaan wandelen.
‫De mooie loop van de natuur.
‫Nou, dat is wat ik net deed.
‫Ik heb net mijn honden uitgelaten.
‫Dus als je deze kleine pop-up krijgt, moet je opnieuw verbinding maken.
‫Maar je zult zien dat de runtime opnieuw verbinding maakt.
‫Dus het initialiseert Mt. Google Drive, waar onze bestanden zich bevinden.
‫Misschien duurt het even voordat het verschijnt.
‫Daar gaan we.
‫Rit.
‫We hebben Google Drive terug.
‫Daar is Dog Vision, onze mooie kleine projectmap.
‫Excellent.
‫We kunnen dit afsluiten.
‫Dat hebben we niet nodig.
‫Maar wat we moeten doen is, oh, deze kunnen we maar beter afdoen.
‫Rechts.
‫Let op mijn eigen aantekeningen en ik zal een kleine groene tech-emoji plaatsen.
‫We hebben tonnen van HUBB geïmporteerd om ervoor te zorgen dat we nu een GPU gebruiken.
‫Het mooie is dat de notebook zelf het feit zal redden dat we een GPU gebruiken.
‫Dus wanneer het opnieuw wordt geladen, hoeven we de hardware die is versneld naar GPU niet te veranderen.
‫Het laadt het automatisch als een GPU.
‫Maar we moeten alle cellen die we eerder hebben uitgevoerd opnieuw uitvoeren.
‫Dus daar gaan we.
‫Controleer of de GPU-import de neiging heeft om te stromen, zorg ervoor dat we geïntensiveerde tweepunts X gebruiken.
‫En ik zal deze prachtig verwijderen.
‫OK, dus nu hebben we onze werkruimte klaar, en je zou kunnen denken, Daniel, dat het vrij lang duurde om
‫op te zetten.
‫Maar zoals altijd is een mens slechts zo goed als de tool die hij gebruikt.
‫Rechts.
‫Of de tools die ze gebruiken.
‫Daarom hebben we wat tijd besteed aan het gereedmaken van onze CoLab-werkruimte, het samenstellen van onze nieuwe projectmap en het
‫daar krijgen van onze gegevens.
‫Dus als we nu teruggaan, welke stap zijn we dan aan het doen?
‫Er zou hier een nul moeten zijn om onze werkruimte klaar te maken.
‫Maar nu zijn we bij stap één, namelijk het gereedmaken van onze gegevens en het omzetten ervan in Tensas.
‫Dit is het uitgangspunt van de neiging om op zichzelf te stromen.
‫Dat is waarom het de neiging heeft om te stromen.
‫Het uitgangspunt is om uw gegevens in tijden te krijgen, a. k. A. marimba of machine learning.
‫Modellen gaan graag met cijfers om.
‫Dus we moeten onze gegevens in tijden zetten, wat gewoon een mooi woord is voor Matrix, zoals een scheidsrechter
‫met enige afmetingen, maar een Tensas.
‫Het belangrijkste hier is dat het op een GPU kan worden uitgevoerd.
‫Dus als we hier om 10.00 uur teruggaan, zet de stroom je gegevens om in tijden en dan stroomt het door een workflow
‫als deze.
‫Je krijgt het tensorstroom.
‫Ik weet dat ik een cursus machine learning doe en je krijgt gratis een comedyshow.
‫Oke.
‫Dus stap één, we gaan toegang krijgen tot de gegevens.
‫Dus nu is het hier in drive-in.
‫De hondenvisie, dus nu moeten we het op de een of andere manier van deze foda in deze coderuimte krijgen, dus laten we dat doen.
‫We komen daar uit, we maken een kleine kop, eigenlijk kunnen we onze gegevens gereedmaken.
‫Verander het in Tensas.
‫Onthoud dat we hier met onszelf communiceren, hier met alle machine learning-modellen.
‫Onze gegevens moeten in numeriek formaat zijn.
‫Dat gaan we dus eerst doen, onze afbeeldingen omzetten in Tensas.
‫Numeriek.
‫Vertegenwoordiging.
‫OKE.
‫En nu is dit een codecel en in CoLab is een speciale manier om iets in lockdown te zetten, het commando ingedrukt te houden en erop te
‫dubbeltikken als je een lijst wilt zien van alle snelkoppelingen in het wachtcommando, M. H..
‫Daar gaan we, kijk maar.
‫Ver weg, er is daar veel, dus dit vergt weer wat oefening, omdat sommige van de commando's die we
‫hebben gebruikt en Jupiter iets anders zijn als je er een moet opzoeken.
‫Kijk hier eens binnen.
‫Anders blijf ik er gewoon mee doorgaan als ik een code moet toevoegen, zodat ik op deze
‫kleine plus-knop hier of hierboven kan drukken.
‫En de belangrijkste die zal worden gebruikt, is verschuiven naar.
‫Rechts.
‫Gewoon om de code op te raken.
‫Laten we eens kijken naar de etiketten.
‫Hoe ziet dat eruit.
‫Dus als we terugkomen.
‫Laten we beginnen met toegang te krijgen tot onze gegevens en de labels te bekijken.
‫Dus om dat te doen, is het in CSV-formaat, dus als we het willen bekijken, moeten we misschien of
‫zullen we panda's moeten importeren, omdat het een stuk gemakkelijker is om naar dingen te kijken die een samenleving opmaakt met panda's.
‫Bekijk dus de labels van onze data.
‫We gaan panda's importeren zoals onze favoriete labels als gelijken beschouwen.
‫Dus wat we gaan doen is gewoon binnenlopen.
‫Misschien kunnen we een klein pad uitstippelen, maar we zullen het om te beginnen uittypen.
‫We kunnen dit kopieerpad gewoon kopiëren.
‫Maar we gaan oefenen.
‫Hoe zou dat eruit zien?
‫Zoiets.
‫Laten we oefenen met typen.
‫Onthoud dat je geen inhoud nodig hebt.
‫Rijd mijn rit.
‫Slash hondenvisie.
‫Oh, ja, dit is welke projecten natron ik nodig heb codenamen, labels, punt, CSB.
‫Oke.
‫En dat gaan we scannen.
‫En dan kunnen we kijken of we Leibel CSFI krijgen.
‫We wilden het beschrijven.
‫Om te beschrijven zou helpen als ik fulltime kon praten, gelukkig zouden ze gaan printen.
‫We krijgen ook de koppen van de eerste vijf rijen, laten we het nog eens bekijken, we zullen deze meer ruimte
‫verwijderen.
‫Prachtig.
‫Wat hebben we hier?
‫Tel tienduizendtweehonderdtweeëntwintig, ik zou tienduizendtweehonderdtweeëntwintig unieke waarden lezen.
‫Dus, oké, dus er zijn tienduizend tweehonderdtweeëntwintig unieke ID's en honderdtwintig unieke.
‫Geweldig.
‫En dan ziet de ID-kolom er zo uit.
‫Nogmaals, het ziet er een beetje anders uit omdat we het hebben afgedrukt, dus als we dat deden, zien labels geen ASV.
‫Maar hij zei dat je misschien gewend bent om naar zoiets te kijken.
‫Nu gaan jullie ze identificeren, wat de bestandsnamen zijn, geloof ik, van onze afbeeldingen.
‫Dit is dus van de trein.
‫En de brade die daarmee gepaard gaat, is hier een klein beetje, als je veel bestanden in een van je
‫mappen in Google Drive hebt, duurt het eigenlijk vrij lang om hier te laden.
‫Dus in plaats van daarop te wachten, laten we gewoon teruggaan naar Kagle en dit als ons behandelen.
‫Manier van kijken naar dingen.
‫Daar gaan we.
‫Dus als we Kesby tienduizend tweehonderdtweeëntwintig unieke waarden gaan noemen.
‫Ja dat is correct.
‫Uniek en dan trainen, we hebben unieke ideeën, zo ziet dat er ook uit.
‫Wat we erin hebben, ja, dat doet het, geweldig.
‫Oké, wat we nu kunnen bekijken, we hebben honderdtwintig verschillende tarieven.
‫Dus dat betekent dat er ongeveer tienduizend afbeeldingen zijn.
‫Hopelijk zijn dat ongeveer 100 afbeeldingen per klas.
‫Nou, eigenlijk, laten we dat maar uitzoeken.
‫Laten we eerst uitzoeken hoeveel afbeeldingen er per klas zijn en dan zullen we zien waarom dat belangrijk is.
‫Hoeveel afbeeldingen zijn er van elke vlecht?
‫En we zouden dit waarschijnlijk vrij gemakkelijk kunnen doen door labels te gebruiken sinds het cijfer, sommigen hebben toegang tot de
‫vlechtkolom.
‫En dan ga ik waarde tellen.
‫Tel dus de waarden in deze kolom.
‫Laten we eens kijken wat dat doet.
‫Dit is een hondenvlecht, Schotse hond, Maltese hond.
‫En voor de slager, niet eens zeker wat dat is.
‫Schreeuw het uit als je hond op Eskimo Dog zit, dat is echt gaaf.
‫Oké, en laten we ons nu eens voorstellen dat dit er waarschijnlijk een beetje beter uit zal zien als we
‫deze grote omvang visualiseren en gelijk is aan twintig tien.
‫We zullen zien dat het mooie van CoLab is dat we matplotlib niet eens hoefden te importeren om dat te zien, dus mijn notebooks zoomden
‫een beetje in.
‫Maar dit is best cool, als we een lijn zouden trekken, laten we zeggen, kijk, we hebben hier hondenrassen,
‫al onze honderdtwintig verschillende hondenrassen, en dan is dit het aantal afbeeldingen dat ze hebben.
‫Dus als we hier ergens een grens zouden trekken, zouden we gemiddeld ongeveer vijfenzeventig zeggen.
‫Dat kunnen we overal vrij gemakkelijk achterhalen.
‫Dus labels zien als zeer.
‫Hoe vind je de hoofdtekst van een column?
‫Eigenlijk moeten we ze eerst tellen.
‫Omdat ze anders gewoon de snaren beginnen.
‫Gemiddeld, misschien is het in het algemeen waarschijnlijk een beetje robuuster.
‫Dus het middelste getal, tweeëntachtig zelfmoord vijfenzeventig, maar dat is maar goed dat je je kunt voorstellen, als je,
‫laten we zeggen, Schots had, zou je dan weten als we daar vijfhonderd afbeeldingen van hadden.
‫Maar deze stoute jongen hier, wat is die ene Eskimohond?
‫Als we maar drie afbeeldingen van Eskimohonden hadden, zouden we ons kunnen voorstellen dat ons machine learning-model heel goed zou
‫kunnen uitzoeken hoe een Schotse dehghan eruitziet, omdat er zoveel voorbeelden zijn.
‫Maar wat betreft een Eskimohond, als er maar drie afbeeldingen zijn, zal het waarschijnlijk een beetje moeilijk zijn om erachter
‫te komen hoe het eruit ziet als je jezelf afvraagt hoeveel afbeeldingen ik per klas moet hebben?
‫Google raadt een absoluut minimumaantal van 10 Google-afbeeldingen per klas aan.
‫Uw trainingsgegevens voorbereiden.
‫Daar gaan we.
‫Dus dit is de automatische geur van Google, dus wat is hun service voor het automatisch bouwen van
‫machine learning-modellen?
‫Dit is wat buitenschools.
‫Als je dit wilt bekijken, is dat best cool.
‫Uw gegevens voorbereiden, daar gaan we, voor modeltrainingsdoeleinden.
‫Het wordt aanbevolen om ongeveer 100 annotaties per Leibel te gebruiken.
‫Dus in ons geval zou het geweldig zijn als je honderd voorbeelden van elke afbeeldingsklasse had met minstens
‫10.
‫Dus honderd is geweldig, maar minstens tien is een goed begin.
‫Dus als u uw eigen afbeeldingsclassificatie wilt bouwen, als het een binaire classificatie is,
‫wilt u minimaal 10 afbeeldingen per klasse bekijken.
‫Dus onze dataset van ongeveer vijfenzeventig tot vijfentachtig afbeeldingen per klas is redelijk goed verspreid.
‫Dit is een goed begin.
‫OK, dus ik heb een beetje onderzoek gedaan naar de labels.
‫Wat we nu zouden kunnen doen, is beginnen met het verwijderen van afbeeldingspaden, zodat labels vrij eenvoudig te hanteren zijn in een enquête.
‫Maar al onze afbeeldingen, nogmaals, we kunnen niet zien dat ze hier in dit formaat zijn.
‫Dus we hebben een manier nodig om ze in ons lab-notitieboekje te krijgen.
‫Laten we eens kijken hoe je dat kunt doen in de volgende video.