‫Ora, questo è esattamente ciò di cui stavo parlando, se torniamo alle cose principali che potresti vedere in CoLab, questa
‫è una di quelle.
‫Quindi significa che mi sono presa una piccola pausa proprio ora.
‫E se torniamo a CoLab a causa della quantità limitata di risorse che Google è in grado di fornire, se
‫lasci il tuo notebook in CoLab per un tempo abbastanza lungo, alla fine si disconnetterà da un runtime, che è
‫di nuovo un runtime è solo un computer sul server di Google che alimenta, lo sai.
‫Quindi questo è quello che fai.
‫Se devi fare una pausa e dovresti fare una pausa.
‫Ogni tanto non passi troppo tempo seduto.
‫Fare una passeggiata.
‫La bella corsa della natura.
‫Bene, è quello che ho appena fatto.
‫Ho appena portato i miei cani a fare una passeggiata.
‫Quindi, se ottieni questo piccolo pop-up, dovrai riconnetterti.
‫Ma vedrai quassù, il runtime si sta ricollegando.
‫Quindi sta inizializzando Mt. Google Drive, che è dove si trovano i nostri file.
‫Forse ci vuole un po' per apparire.
‫Ci siamo.
‫Unità.
‫Riavremo Google Drive.
‫C'è Dog Vision, la nostra bella cartella di progetti.
‫Eccellente.
‫Possiamo chiudere questo.
‫Non ne abbiamo bisogno.
‫Ma quello che dovremo fare è, oh, è meglio che si tolga questi.
‫Destra.
‫Presta attenzione ai miei appunti e metterò una piccola emoji green tech.
‫Abbiamo importato tonnellate di HUBB assicurandoci di utilizzare una GPU ora.
‫La cosa bella è che il notebook stesso salverà il fatto che stiamo usando una GPU.
‫Quindi, quando si ricarica, non dovremo cambiare l'hardware accelerato in GPU.
‫Lo caricherà automaticamente come GPU.
‫Ma dobbiamo rieseguire tutte le celle che potremmo aver eseguito prima.
‫Quindi ci siamo.
‫Controlla che l'importazione della GPU tenda a scorrere, assicurati di utilizzare due punti X intensificati.
‫E cancellerò questo meraviglioso.
‫OK, ora abbiamo il nostro spazio di lavoro pronto e potresti pensare, Daniel, che ci sia voluto un po' di
‫tempo per essere configurato.
‫Ma come sempre, una persona vale solo quanto lo strumento che usa.
‫Destra.
‫O gli strumenti che usano.
‫Ecco perché abbiamo impiegato un po' di tempo a preparare il nostro spazio di lavoro CoLab, a mettere insieme la nostra nuova cartella di
‫progetto, a portare lì i nostri dati.
‫Quindi ora se torniamo indietro, che passo stiamo facendo?
‫Dovrebbe esserci uno zero qui per preparare il nostro spazio di lavoro.
‫Ma ora passiamo al primo passaggio, che consiste nel preparare i nostri dati e trasformarli in Tensas.
‫Ora, questa è la premessa di tende a fluire in se stessa.
‫Ecco perché si chiama tendono a scorrere.
‫La premessa è di mettere i tuoi dati in tempi verbali, a. K. un. marimba o apprendimento automatico.
‫Alle modelle piace avere a che fare con i numeri.
‫Quindi dobbiamo mettere i nostri dati in tempi, che è solo una parola di fantasia per Matrix, come un arbitro
‫con alcune dimensioni, ma un Tensas.
‫La cosa fondamentale qui è che può essere eseguito su una GPU.
‫Quindi, se torniamo qui alle 10:00, il flusso è trasformare i tuoi dati in tempi e poi scorre attraverso un flusso di lavoro
‫come questo.
‫Lo ottieni flusso tensoriale.
‫So che fai un corso di apprendimento automatico e ottieni uno spettacolo comico gratis.
‫Va bene.
‫Quindi, passo uno, accederemo ai dati.
‫Quindi in questo momento, è qui nel drive-in.
‫La visione del cane, quindi ora dobbiamo portarla in qualche modo da questo foda in questo spazio di codice, quindi facciamolo.
‫Ne usciremo, faremo una piccola intestazione, in realtà, possiamo andare a preparare i nostri dati.
‫Trasformandolo in Tensas.
‫Ricorda, stiamo comunicando con noi stessi qui, qui con tutti i modelli di apprendimento automatico.
‫I nostri dati devono essere in formato numerico.
‫Quindi è quello che faremo prima, trasformando le nostre immagini in Tensas.
‫Numerico.
‫Rappresentazione.
‫OK.
‫E ora questa è una cella di codice e in CoLab, un modo speciale per trasformare qualcosa in blocco è tenere premuto il comando e toccarlo due
‫volte se vuoi vedere un elenco di tutte le scorciatoie in attesa di comando, M. H..
‫Ci siamo, dai un'occhiata.
‫Lontano, c'è molto lì, quindi questo richiede di nuovo un po' di pratica, perché alcuni dei comandi che abbiamo
‫usato e Giove sono leggermente diversi se hai bisogno di cercarne uno.
‫Dai un'occhiata qui.
‫Altrimenti, continuerò a utilizzarlo se ho bisogno di aggiungere un codice in modo da poter semplicemente premere
‫questo piccolo pulsante più qui o quassù.
‫E quello principale che utilizzerà si sta spostando in.
‫Destra.
‫Solo per eseguire il codice.
‫Controlliamo le etichette.
‫Che aspetto ha.
‫Quindi se torniamo.
‫Iniziamo accedendo ai nostri dati e controllando le etichette.
‫Quindi, per farlo, è in un formato CSV, quindi se vogliamo verificarlo, potremmo dover o
‫dovremo importare i panda perché è molto più facile guardare le cose che una società formatta usando i panda.
‫Quindi controlla le etichette dei nostri dati.
‫Importeremo i panda che le nostre etichette preferite considerano uguali.
‫Quindi quello che faremo è semplicemente passare.
‫Forse potremmo creare un piccolo percorso, ma lo digiteremo per cominciare.
‫Potremmo semplicemente copiare questo percorso di copia.
‫Ma faremo pratica.
‫Come sarebbe?
‫Qualcosa del genere.
‫Esercitiamoci digitandolo.
‫Ricorda, non hai bisogno di contenuti.
‫Guida la mia guida.
‫Visione da cane slash.
‫Oh, sì, questo è ciò che progetta natron di cui ho bisogno nomi in codice, etichette, punto, CSB.
‫Va bene.
‫E lo scannerizzeremo.
‫E poi quello che potremmo controllare è che avremo Leibel CSFI.
‫Abbiamo voluto descriverlo.
‫Descrivere aiuterebbe se potessi parlare a tempo pieno, fortunato che andrebbero a stampare.
‫Otterremo anche le teste delle prime cinque righe, controlliamo di nuovo, rimuoveremo questo spazio in
‫più.
‫Meraviglioso.
‫Cosa abbiamo qui?
‫Conta diecimiladuecentoventidue, io leggerei diecimiladuecentoventidue valori univoci.
‫Quindi, ok, ci sono diecimiladuecentoventidue ID univoci e centoventi univoci.
‫Grande.
‫E poi ecco come appare la colonna ID.
‫Di nuovo, sembra un po' diverso perché l'abbiamo stampato, quindi se abbiamo appena fatto le etichette non vediamo ASV.
‫Ma ha detto che questo è ciò a cui potresti essere abituato a guardare qualcosa del genere.
‫Ora, ragazzi, li identificherete, che sono i nomi dei file, credo, delle nostre immagini.
‫Quindi questo è di treno.
‫E il brade associato a questo è ora un piccolo bocconcino qui, se hai molti file in una delle tue
‫cartelle in Google Drive, in realtà ci vuole abbastanza tempo per caricarsi qui.
‫Quindi, piuttosto che aspettare quello, torniamo a Kagle lo tratterà come il nostro.
‫Modo di vedere le cose.
‫Ci siamo.
‫Quindi, se andiamo a etichettare kesby diecimiladuecentoventidue valori univoci.
‫Sì, è corretto.
‫Unico e poi allenati, abbiamo idee uniche, così sembra.
‫Quello che abbiamo dentro, sì, lo fa, meraviglioso.
‫OK, ora quello che possiamo controllare, abbiamo centoventi tariffe diverse.
‫Quindi questo significa che ci sono circa diecimila immagini.
‫Si spera che siano circa 100 immagini per classe.
‫Beh, in realtà, cerchiamo di capirlo.
‫Prima cerchiamo di capire quante immagini ci sono per classe e poi vedremo perché è importante.
‫Quante immagini ci sono di ogni treccia?
‫E probabilmente potremmo farlo abbastanza facilmente passando alle etichette dal grado, alcuni accedendo alla colonna della
‫treccia.
‫E poi vado a contare i valori.
‫Quindi conta i valori in questa colonna.
‫In realtà, vediamo solo cosa fa.
‫Questa è una treccia di cane, segugio scozzese, cane maltese.
‫E da macellare, non sono nemmeno sicuro di cosa sia.
‫Grida se se il tuo cane è su Eskimo Dog, è davvero fantastico.
‫OK, e ora visualizziamo che probabilmente avrà un aspetto un po' migliore se visualizziamo questa
‫grande dimensione ed è uguale a ventidieci.
‫Vedremo che la bellezza di CoLab è che non abbiamo nemmeno dovuto importare matplotlib per vederlo, quindi i miei taccuini sono un
‫po' ingranditi.
‫Ma questo è piuttosto bello, se dovessimo tracciare una linea, diciamo, guarda, abbiamo razze di cani qui, tutte le
‫nostre centoventi diverse razze di cani, e questo è il numero di immagini che hanno.
‫Quindi, se dovessimo tracciare una linea da qualche parte qui, diremmo circa settantacinque in media.
‫Possiamo capirlo abbastanza facilmente ovunque.
‫Quindi le etichette vedono come molto.
‫Come si trova il principale di una colonna?
‫In realtà, dobbiamo prima contarli.
‫Perché altrimenti iniziano solo le stringhe principali.
‫Nella media, forse è un po' più robusto nel complesso.
‫Quindi il numero di mezzo, ottantadue suicidio settantacinque, ma è una buona cosa che potresti immaginare, giusto,
‫se avessi, diciamo, scozzese, avresti una mano se avessimo cinquecento immagini di quello.
‫Ma questo ragazzaccio laggiù, cos'è questo cane eschimese?
‫Se avessimo solo tre immagini del cane eschimese, potremmo immaginare che il nostro modello di apprendimento automatico potrebbe fare molto bene
‫a capire che aspetto ha un dehghan scozzese perché ha così tanti esempi.
‫Ma per quanto riguarda un cane eschimese, se ci sono solo tre immagini, probabilmente sarà un
‫po' difficile capire come appare quando ti chiedi quante immagini dovrei avere per classe?
‫Google consiglia un minimo minimo di 10 immagini Google per classe.
‫Preparazione dei dati di allenamento.
‫Eccoci qui.
‫Quindi questo è l'odore automatico di Google, quindi qual è il loro servizio per la creazione automatica di modelli di
‫apprendimento automatico?
‫Questo è un extracurriculare.
‫Se vuoi dare un'occhiata, è piuttosto interessante.
‫Preparando i tuoi dati, ci siamo, per scopi di addestramento del modello.
‫Si consiglia di utilizzare circa 100 annotazioni per Leibel.
‫Quindi, nel nostro caso, sarebbe fantastico se avessi cento esempi di ogni classe di immagini con almeno 10.
‫Quindi cento è fantastico, ma almeno dieci è un buon inizio.
‫Quindi, se vuoi creare il tuo classificatore di immagini, se è una classificazione
‫binaria, dovresti guardare almeno 10 immagini per classe.
‫Quindi il nostro set di dati da circa settantacinque a ottantacinque immagini per classe è abbastanza ben distribuito.
‫Questo è un buon inizio.
‫OK, quindi ho esplorato un po' le etichette.
‫Ora quello che potremmo fare è iniziare a ottenere i percorsi delle immagini in modo che le etichette siano abbastanza facili da gestire in un sondaggio.
‫Ma tutte le nostre immagini, ancora una volta, non possiamo vedere che sono in questo formato qui.
‫Quindi abbiamo bisogno di un modo per inserirli nel nostro quaderno di laboratorio.
‫Diamo un'occhiata a come farlo nel prossimo video.