‫Nah, inilah tepatnya yang saya bicarakan, jika kita kembali ke hal-hal utama yang mungkin Anda lihat di CoLab, ini
‫adalah salah satunya.
‫Jadi itu artinya aku baru saja istirahat sebentar.
‫Dan jika kami kembali ke CoLab karena terbatasnya jumlah sumber daya yang dapat disediakan oleh Google, jika
‫Anda meninggalkan notebook Anda di CoLab untuk waktu yang cukup lama, pada akhirnya akan terputus dari runtime,
‫yang lagi-lagi runtime hanyalah sebuah komputer di server Google yang berkuasa, Anda tahu.
‫Jadi inilah yang Anda lakukan.
‫Jika Anda harus istirahat dan Anda harus istirahat.
‫Sering kali Anda tidak menghabiskan terlalu banyak waktu untuk duduk.
‫Jalan-jalan.
‫Lari alam yang indah.
‫Nah, itulah yang baru saja saya lakukan.
‫Saya hanya mengajak anjing saya jalan-jalan.
‫Jadi jika Anda mendapatkan pop up kecil ini, Anda harus menyambungkan kembali.
‫Tapi Anda akan melihat di sini, runtime terhubung kembali.
‫Jadi inisialisasi Mt. Google Drive, tempat file kita berada.
‫Mungkin butuh sedikit waktu untuk muncul.
‫Di sana kita pergi.
‫Menyetir.
‫Kami akan memiliki Google Drive kembali.
‫Ada Dog Vision, folder proyek kecil kami yang indah.
‫Bagus sekali.
‫Kita bisa menutup ini.
‫Kami tidak membutuhkan itu.
‫Tapi yang harus kita lakukan adalah, oh, lebih baik lepaskan ini.
‫Benar.
‫Perhatikan catatan saya sendiri dan saya akan menaruh sedikit emoji teknologi hijau.
‫Kami telah mengimpor banyak HUBB untuk memastikan kami menggunakan GPU sekarang.
‫Hal yang indah adalah notebook itu sendiri akan menyimpan fakta bahwa kita menggunakan GPU.
‫Jadi saat reload, kita tidak perlu mengganti hardware yang diakselerasi ke GPU.
‫Ini akan secara otomatis memuatnya sebagai GPU.
‫Tetapi kita harus menjalankan kembali sel yang mungkin telah kita jalankan sebelumnya.
‫Jadi di sana kita pergi.
‫Periksa apakah impor GPU cenderung mengalir, pastikan kita menggunakan dua titik X yang diintensifkan.
‫Dan saya akan menghapus yang satu ini luar biasa.
‫Oke, jadi sekarang kita sudah menyiapkan ruang kerja kita, dan Anda mungkin berpikir, Daniel, butuh waktu yang cukup
‫lama untuk menyiapkannya.
‫Tapi seperti biasa, seseorang hanya sebaik alat yang mereka gunakan.
‫Benar.
‫Atau alat yang mereka gunakan.
‫Jadi itulah mengapa kami menghabiskan sedikit waktu untuk menyiapkan ruang kerja CoLab kami, mengumpulkan folder proyek baru kami,
‫mengumpulkan data kami di sana.
‫Jadi sekarang jika kita kembali, langkah apa yang kita lakukan?
‫Harus ada nol di sini untuk menyiapkan ruang kerja kita.
‫Tapi sekarang kita sampai pada langkah pertama, yaitu menyiapkan data kita dan mengubahnya menjadi Tensas.
‫Nah, inilah premis dari tendensi mengalir itu sendiri.
‫Makanya disebut cenderung mengalir.
‫Premisnya adalah untuk mendapatkan data Anda ke dalam tenses, a. k. A. marimba atau pembelajaran mesin.
‫Model suka berurusan dengan angka.
‫Jadi kita harus memasukkan data kita ke dalam tenses, yang hanya merupakan kata mewah untuk Matrix, seperti wasit
‫dengan beberapa dimensi, tetapi Tensa.
‫Kuncinya di sini adalah dapat dijalankan di GPU.
‫Jadi jika kita kembali ke sini pada pukul 10:00, flow adalah mengubah data Anda menjadi tenses dan kemudian mengalir melalui alur kerja seperti
‫ini.
‫Anda mendapatkannya aliran tensor.
‫Saya tahu melakukan kursus pembelajaran mesin dan Anda mendapatkan acara komedi gratis.
‫Baiklah.
‫Jadi langkah pertama, kita akan mengakses data.
‫Jadi sekarang, itu di sini di drive in.
‫Visi anjing, jadi sekarang kita entah bagaimana harus mendapatkannya dari foda ini ke dalam ruang kode ini, jadi mari kita lakukan itu.
‫Kami akan keluar dari itu, kami akan membuat sedikit heading, sebenarnya, kami bisa menyiapkan data kami.
‫Mengubahnya menjadi Tensas.
‫Ingat, kami berkomunikasi dengan diri kami sendiri di sini, di sini dengan semua model pembelajaran mesin.
‫Data kami harus dalam format numerik.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan pertama, mengubah gambar kita menjadi Tensas.
‫numerik.
‫Perwakilan.
‫OKE.
‫Dan sekarang ini adalah sel kode dan di CoLab, cara khusus untuk mengubah sesuatu menjadi penguncian adalah dengan menahan perintah dan ketuk dua
‫kali jika Anda ingin melihat daftar semua pintasan di perintah tahan, M. H..
‫Di sana kita pergi, lihat.
‫Jauh di luar sana, ada banyak, jadi ini membutuhkan latihan lagi, karena beberapa perintah yang telah
‫kita gunakan dan Jupiter sedikit berbeda jika Anda perlu mencarinya.
‫Lihat di sini.
‫Jika tidak, saya akan terus menjalankannya jika saya perlu menambahkan kode sehingga saya dapat menekan tombol plus
‫kecil ini di sini atau di atas sini.
‫Dan yang utama akan digunakan adalah beralih ke.
‫Benar.
‫Hanya untuk kehabisan kode.
‫Mari kita periksa labelnya.
‫Seperti apa itu.
‫Jadi jika kita kembali.
‫Mari kita mulai dengan mengakses data kita dan memeriksa labelnya.
‫Jadi untuk melakukan itu, itu dalam format CSV, jadi jika kita ingin memeriksanya, kita mungkin
‫harus atau kita harus mengimpor panda karena jauh lebih mudah untuk melihat hal-hal yang diformat oleh masyarakat menggunakan panda.
‫Jadi periksa label data kami.
‫Kami akan mengimpor panda sebagai label favorit kami melihat sebagai sama.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan adalah hanya lewat.
‫Mungkin kita bisa mengatur sedikit jalan, tapi kita akan mengetiknya untuk memulai.
‫Kami hanya bisa menyalin jalur penyalinan ini.
‫Tapi kita akan berlatih.
‫Terlihat seperti apa?
‫Sesuatu seperti itu.
‫Mari berlatih mengetik.
‫Ingat, Anda tidak membutuhkan konten.
‫Drive drive saya.
‫Memotong visi anjing.
‫Oh ya, ini proyek natron yang saya butuhkan nama kode, label, titik, CSB.
‫Baiklah.
‫Dan kita akan memindai itu.
‫Dan kemudian yang mungkin kita periksa adalah kita akan mendapatkan Leibel CSFI.
‫Kami ingin menggambarkannya.
‫Untuk menggambarkan akan membantu jika saya bisa berbicara penuh waktu, beruntung mereka akan pergi dan mencetak.
‫Kami juga akan mendapatkan kepala dari lima baris pertama, mari kita periksa lagi, kami akan menghapus lebih banyak ruang
‫ini.
‫Hebat.
‫Apa yang kita miliki di sini?
‫Hitung sepuluh ribu dua ratus dua puluh dua, saya telah membaca sepuluh ribu dua ratus dua puluh dua nilai
‫unik.
‫Jadi, oke, jadi ada sepuluh ribu dua ratus dua puluh dua ID unik dan seratus dua puluh unik.
‫Besar.
‫Dan seperti inilah tampilan kolom ID.
‫Sekali lagi, terlihat sedikit berbeda karena kami telah mencetaknya, jadi jika kami hanya melakukan label tidak melihat ASV.
‫Tapi dia mengatakan ini adalah apa yang Anda mungkin digunakan untuk melihat sesuatu seperti itu.
‫Sekarang, kalian akan mengidentifikasi mereka, yang merupakan nama file, saya percaya, dari gambar kami.
‫Jadi ini dari kereta api.
‫Dan brade yang terkait dengan itu sekarang sedikit berita gembira di sini, jika Anda memiliki banyak file di salah satu folder
‫Anda di Google Drive, itu sebenarnya membutuhkan waktu yang cukup lama untuk dimuat di sini.
‫Jadi daripada menunggu untuk itu, mari kita kembali ke Kagle yang akan memperlakukan ini sebagai milik kita.
‫Cara melihat sesuatu.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi jika kita pergi ke label kesby sepuluh ribu dua ratus dua puluh dua nilai unik.
‫Ya, itu benar.
‫Unik lalu melatih, kita punya ide unik, begitu juga kelihatannya.
‫Apa yang kita miliki di dalamnya, ya, memang, luar biasa.
‫Oke, sekarang apa yang bisa kami periksa, kami mendapat seratus dua puluh tarif yang berbeda.
‫Jadi itu berarti ada sekitar sepuluh ribu gambar.
‫Mudah-mudahan itu sekitar 100 atau lebih gambar per kelas.
‫Sebenarnya, mari kita cari tahu saja.
‫Mari kita cari tahu berapa banyak gambar yang ada per kelas terlebih dahulu dan kemudian kita akan melihat mengapa itu penting.
‫Berapa banyak gambar dari masing-masing kepang?
‫Dan kita mungkin bisa melakukan ini dengan mudah dengan membuka label sejak kelas, beberapa mengakses kolom
‫jalinan.
‫Dan kemudian aku akan pergi nilai penting.
‫Jadi hitung nilai di kolom ini.
‫Sebenarnya, mari kita lihat apa fungsinya.
‫Ini adalah kepang anjing, anjing Skotlandia, anjing Malta.
‫Dan untuk tukang daging, bahkan tidak yakin apa itu.
‫Berteriak jika jika anjing Anda menggunakan Anjing Eskimo, itu sangat keren.
‫OK, dan sekarang mari kita visualisasikan ini mungkin akan terlihat sedikit lebih baik jika kita memvisualisasikan ukuran
‫besar ini dan sama dengan dua puluh sepuluh.
‫Kita akan melihat keindahan CoLab adalah kita bahkan tidak perlu mengimpor matplotlib untuk melihatnya, jadi notebook saya
‫sedikit diperbesar.
‫Tapi ini cukup keren, jika kita menarik garis, katakanlah, lihat, kita punya ras anjing di sini, semua dari seratus
‫dua puluh ras anjing kita yang berbeda, dan ini adalah jumlah gambar yang mereka miliki.
‫Jadi jika kita menggambar garis di suatu tempat di sini, kita akan mengatakan sekitar tujuh puluh lima rata-rata.
‫Kita bisa mengetahuinya dengan mudah di mana saja.
‫Jadi label melihat sebagai sangat.
‫Bagaimana Anda menemukan kolom utama?
‫Sebenarnya, kita perlu menghitungnya terlebih dahulu.
‫Karena jika tidak, mereka hanya string mulai main.
‫Rata-rata, mungkin itu mungkin sedikit lebih kuat di bagian utama.
‫Jadi angka tengah, delapan puluh dua bunuh diri tujuh puluh lima, tetapi itu adalah hal yang baik yang dapat Anda bayangkan,
‫benar, jika Anda memiliki, katakanlah, Skotlandia, apakah Anda menyerahkan jika kami memiliki lima ratus gambar itu.
‫Tapi anak nakal di sini, apa anjing Eskimo yang satu ini?
‫Jika kami hanya memiliki tiga gambar anjing Eskimo, kami dapat membayangkan model pembelajaran mesin kami dapat bekerja dengan sangat baik
‫dalam mencari tahu seperti apa dehghan Skotlandia karena memiliki begitu banyak contoh.
‫Tetapi untuk seekor anjing Eskimo, jika hanya ada tiga gambar, mungkin akan sulit untuk mengetahui seperti apa bentuknya
‫ketika Anda bertanya pada diri sendiri berapa banyak gambar yang harus saya miliki per kelas?
‫Google merekomendasikan minimal 10 jumlah gambar minimum Google per kelas.
‫Mempersiapkan data pelatihan Anda.
‫Ini dia.
‫Jadi ini bau otomatis Google, jadi yang mana layanan mereka untuk membuat model pembelajaran mesin secara
‫otomatis?
‫Ini adalah beberapa ekstrakurikuler.
‫Jika Anda ingin memeriksa ini, itu cukup keren.
‫Mempersiapkan data Anda, ini dia, untuk tujuan pelatihan model.
‫Anda disarankan menggunakan sekitar 100 anotasi per Leibel.
‫Jadi dalam kasus kami, akan sangat bagus jika Anda memiliki seratus contoh dari setiap kelas gambar dengan setidaknya
‫10.
‫Jadi seratus itu bagus, tapi setidaknya sepuluh adalah awal yang baik.
‫Jadi jika Anda ingin membuat pengklasifikasi gambar Anda sendiri, jika itu adalah klasifikasi biner,
‫Anda ingin melihat minimal 10 gambar per kelas.
‫Jadi kumpulan data kami sekitar tujuh puluh lima hingga delapan puluh lima gambar per kelas tersebar dengan cukup baik.
‫Ini adalah awal yang baik.
‫OK, jadi saya sudah melakukan sedikit eksplorasi label.
‫Sekarang yang mungkin kita lakukan adalah mulai mengeluarkan jalur gambar sehingga label cukup mudah ditangani dalam survei.
‫Tetapi semua gambar kami, sekali lagi, kami tidak dapat melihat dalam format ini di sini.
‫Jadi kita perlu cara untuk memasukkannya ke dalam buku catatan lab kita.
‫Mari kita lihat bagaimana melakukannya di video berikutnya.