‫Maintenant, c'est exactement ce dont je parlais, si nous revenons aux choses principales que vous pourriez voir dans CoLab,
‫c'est l'une d'entre elles.
‫Donc ça veut dire que j'ai fait une petite pause tout à l'heure.
‫Et si nous revenons à CoLab en raison de la quantité limitée de ressources que Google est capable de
‫fournir, si vous laissez votre notebook dans CoLab assez longtemps, il finira par se déconnecter d'un runtime, qui est
‫un runtime n'est à nouveau qu'un ordinateur sur le serveur Google qui alimente, vous savez.
‫C'est donc ce que vous faites.
‫Si vous devez faire une pause et que vous devriez faire une pause.
‫De temps en temps, vous ne passez pas trop de temps à vous asseoir.
‫Aller se promener.
‫La belle course de la nature.
‫Eh bien, c'est ce que je viens de faire.
‫Je viens de promener mes chiens.
‫Donc, si vous obtenez cette petite fenêtre contextuelle, vous devrez vous reconnecter.
‫Mais vous verrez ici, le runtime se reconnecte.
‫Il initialise donc le mont. Google Drive, où se trouvent nos fichiers.
‫Peut-être que cela prend un peu de temps à apparaître.
‫On y va.
‫Conduire.
‫Nous récupérerons Google Drive.
‫Il y a Dog Vision, notre beau petit dossier de projet.
‫Excellent.
‫On peut clore ça.
‫Nous n'avons pas besoin de ça.
‫Mais ce que nous allons devoir faire, c'est, oh, mieux vaut les enlever.
‫À droite.
‫Faites attention à mes propres notes et je mettrai un petit emoji de technologie verte.
‫Nous avons importé des tonnes de ce que HUBB nous assure d'utiliser un GPU maintenant.
‫La belle chose est que le portable lui-même sauvera le fait que nous utilisons un GPU.
‫Ainsi, lors du rechargement, nous n'aurons pas à changer le matériel accéléré en GPU.
‫Il le chargera automatiquement en tant que GPU.
‫Mais nous devons réexécuter toutes les cellules que nous avons pu exécuter auparavant.
‫Alors on y va.
‫Vérifiez que l'importation GPU a tendance à circuler, assurez-vous que nous utilisons deux points X intensifiés.
‫Et je vais supprimer celui-ci merveilleux.
‫OK, alors maintenant nous avons notre espace de travail prêt, et vous pensez peut-être, Daniel, que cela a pris assez de temps
‫à mettre en place.
‫Mais comme toujours, une personne n'est aussi bonne que l'outil qu'elle utilise.
‫À droite.
‫Ou les outils qu'ils utilisent.
‫C'est pourquoi nous avons passé un peu de temps à préparer notre espace de travail CoLab, à rassembler notre nouveau dossier de
‫projet, à y placer nos données.
‫Alors maintenant, si nous revenons en arrière, à quelle étape en sommes-nous ?
‫Il devrait y avoir un zéro ici pour préparer notre espace de travail.
‫Mais maintenant, nous en sommes à la première étape, qui consiste à préparer nos données et à les transformer en Tensas.
‫Maintenant, c'est la prémisse de tend à couler en soi.
‫C'est pourquoi on l'appelle tendance à couler.
‫Le principe est de mettre vos données dans les temps, a. k. une. marimba ou apprentissage automatique.
‫Les mannequins aiment gérer les chiffres.
‫Nous devons donc mettre nos données en temps, ce qui n'est qu'un mot fantaisiste pour Matrix, comme un arbitre
‫avec certaines dimensions, mais un Tensas.
‫L'essentiel ici est qu'il peut être exécuté sur un GPU.
‫Donc, si nous revenons ici à 10h00, le flux consiste à transformer vos données en temps, puis à suivre un flux de travail
‫comme celui-ci.
‫Vous obtenez le flux tenseur.
‫Je sais suivre un cours d'apprentissage automatique et vous obtenez un spectacle d'humour gratuitement.
‫Très bien.
‫Donc, première étape, nous allons accéder aux données.
‫Donc en ce moment, c'est ici en drive-in.
‫La vision du chien, alors maintenant nous devons la faire passer d'une manière ou d'une autre de ce foda dans cet espace de code, alors
‫faisons-le.
‫On va sortir de ça, on va faire un petit cap, en fait, on peut aller préparer nos données.
‫Le transformer en Tensas.
‫N'oubliez pas que nous communiquons avec nous-mêmes ici, ici avec tous les modèles d'apprentissage automatique.
‫Nos données doivent être au format numérique.
‫C'est donc ce que nous allons faire en premier, transformer nos images en Tensas.
‫Numérique.
‫Représentation.
‫D'ACCORD.
‫Et maintenant, il s'agit d'une cellule de code et dans CoLab, un moyen spécial de transformer quelque chose en verrouillage consiste à maintenir la commande et à appuyer deux fois dessus
‫si vous souhaitez voir une liste de tous les raccourcis dans la commande de maintien, M. H..
‫Et voilà, jetez un œil.
‫Au loin, il y en a beaucoup là-bas, donc cela demande encore un peu de pratique, car certaines des commandes que
‫nous avons utilisées et Jupiter sont légèrement différentes si vous devez en rechercher une.
‫Jetez un œil ici.
‫Sinon, je continuerai en quelque sorte à l'utiliser si j'ai besoin d'ajouter un code pour que je puisse simplement
‫appuyer sur ce petit bouton plus ici ou ici.
‫Et le principal sera le passage à.
‫À droite.
‫Juste pour manquer de code.
‫Regardons les étiquettes.
‫A quoi cela ressemble-t-il.
‫Donc si nous revenons.
‫Commençons par accéder à nos données et vérifier les étiquettes.
‫Donc, pour ce faire, c'est au format CSV, donc si nous voulons le vérifier, nous devrons peut-être ou
‫nous devrons importer des pandas car il est beaucoup plus facile de regarder les choses qu'une société formate en utilisant des pandas.
‫Consultez donc les étiquettes de nos données.
‫Nous allons importer des pandas comme nos étiquettes préférées les considèrent comme des égaux.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est simplement passer.
‫Peut-être pourrions-nous créer un petit chemin, mais nous allons le taper pour commencer.
‫Nous pourrions simplement copier ce chemin de copie.
‫Mais on va s'entraîner.
‫A quoi cela ressemblerait-il ?
‫Quelque chose comme ca.
‫Entraînons-nous à le taper.
‫N'oubliez pas que vous n'avez pas besoin de contenu.
‫Conduisez mon lecteur.
‫Slash chien vision.
‫Oh, ouais, c'est ce que projette Natron. J'ai besoin de noms de code, d'étiquettes, de points, de CSB.
‫Très bien.
‫Et nous allons scanner cela.
‫Et puis ce que nous pourrions vérifier, c'est que nous aurons Leibel CSFI.
‫Nous voulions le décrire.
‫Décrire aiderait si je pouvais parler à plein temps, heureusement qu'ils iraient imprimer.
‫Nous aurons également les têtes des cinq premières rangées, vérifions à nouveau, nous supprimerons cet espace
‫supplémentaire.
‫Merveilleux.
‫Qu'avons-nous ici ?
‫Comptez dix mille deux cent vingt deux, j'avais lu dix mille deux cent vingt deux valeurs
‫uniques.
‫Alors, d'accord, il y a donc dix mille deux cent vingt deux identifiants uniques et cent vingt uniques.
‫Super.
‫Et voici à quoi ressemble la colonne ID.
‫Encore une fois, cela semble un peu différent parce que nous l'avons imprimé, donc si nous venons de faire des étiquettes, nous ne voyons pas ASV.
‫Mais il a dit que c'est ce que vous pourriez être habitué à regarder quelque chose comme ça.
‫Maintenant, vous allez les identifier, c'est-à-dire les noms de fichiers, je crois, de nos images.
‫C'est donc du train.
‫Et la brade associée à cela est maintenant une petite friandise ici, si vous avez beaucoup de fichiers dans l'un de
‫vos dossiers dans Google Drive, cela prend en fait assez de temps à charger ici.
‫Alors plutôt que d'attendre cela, revenons à Kagle qui traitera cela comme notre.
‫Manière de voir les choses.
‫On y va.
‫Donc, si nous allons étiqueter kesby dix mille deux cent vingt deux valeurs uniques.
‫Oui c'est correct.
‫Unique et puis train, nous avons des idées uniques, ça y ressemble aussi.
‫Ce que nous avons dedans, oui, c'est merveilleux.
‫OK, maintenant ce que nous pourrions vérifier, nous avons obtenu cent vingt tarifs différents.
‫Donc ça veut dire qu'il y a une dizaine de milliers d'images.
‫Espérons que cela représente environ 100 images par classe.
‫Eh bien, en fait, essayons de comprendre cela.
‫Voyons d'abord combien d'images il y a par classe, puis nous verrons pourquoi c'est important.
‫Combien y a-t-il d'images de chaque tresse ?
‫Et nous pourrions probablement le faire assez facilement en allant des étiquettes depuis le grade, certains accédant à la colonne de
‫tresse.
‫Et puis je vais passer aux comptes de valeur.
‫Comptez donc les valeurs dans cette colonne.
‫En fait, voyons ce que cela fait.
‫Ceci est une tresse de chien, chien écossais, chien maltais.
‫Et au boucher, même pas sûr de ce que c'est.
‫Criez si votre chien est sur Eskimo Dog, c'est vraiment cool.
‫OK, et maintenant visualisons que cela va probablement être un peu mieux si nous
‫visualisons cette grande taille et égale vingt-dix.
‫Nous verrons que la beauté de CoLab est que nous n'avons même pas eu à importer matplotlib pour voir cela, alors mes cahiers ont un
‫peu zoomé.
‫Mais c'est plutôt cool, si nous devions tracer une ligne, disons, regardez, nous avons des races de chiens ici,
‫toutes nos cent vingt races de chiens différentes, et puis c'est le nombre d'images qu'ils ont.
‫Donc, si nous devions tracer une ligne quelque part ici, nous dirions environ soixante-quinze en moyenne.
‫Nous pouvons comprendre cela assez facilement n'importe où.
‫Donc les étiquettes voient comme très.
‫Comment trouvez-vous le principal d'une colonne?
‫En fait, nous devons d'abord les compter.
‫Parce que sinon, les chaînes commencent simplement par main.
‫Moyen, peut-être que c'est probablement un peu plus robuste dans l'ensemble.
‫Donc le nombre du milieu, quatre-vingt-deux suicide soixante-quinze, mais c'est une bonne chose que vous pourriez imaginer, n'est-ce
‫pas, si vous aviez, disons, écossais, donnez-vous si nous avions cinq cents images de cela.
‫Mais ce mauvais garçon ici, quel est ce chien esquimau ?
‫Si nous n'avions que trois images de chien esquimau, nous pourrions imaginer que notre modèle d'apprentissage automatique pourrait très bien comprendre
‫à quoi ressemble un dehghan écossais, car il contient de nombreux exemples.
‫Mais comme pour un chien esquimau, s'il n'y a que trois images, ça va probablement être un peu difficile
‫de savoir à quoi il ressemble quand on se demande combien d'images dois-je avoir par classe ?
‫Google recommande un minimum de 10 Google minimum d'images par classe.
‫Préparation de vos données d'entraînement.
‫Nous y voilà.
‫C'est donc l'odeur automatique de Google, alors quel est leur service pour créer automatiquement des modèles d'apprentissage
‫automatique ?
‫Il s'agit de certains parascolaires.
‫Si vous voulez vérifier cela, c'est plutôt cool.
‫Préparation de vos données, c'est parti, à des fins de formation de modèle.
‫Il est recommandé d'utiliser environ 100 annotations par Leibel.
‫Donc, dans notre cas, ce serait formidable si vous aviez cent exemples de chaque classe d'images avec au moins
‫10.
‫Donc cent c'est bien, mais au moins dix c'est un bon début.
‫Donc, si vous souhaitez créer votre propre classificateur d'images, s'il s'agit d'une classification binaire, vous
‫devriez examiner au moins 10 images par classe.
‫Donc, notre ensemble de données à environ soixante-quinze à quatre-vingt-cinq images par classe est assez bien réparti.
‫C'est un bon début.
‫OK, j'ai donc fait un peu d'exploration des étiquettes.
‫Maintenant, ce que nous pourrions faire, c'est commencer à sortir les chemins d'images afin que les étiquettes soient assez faciles à gérer dans une enquête.
‫Mais toutes nos images, encore une fois, nous ne pouvons pas voir qu'elles sont dans ce format ici.
‫Nous avons donc besoin d'un moyen de les mettre dans notre cahier de laboratoire.
‫Voyons comment procéder dans la prochaine vidéo.