‫今すぐ
‫まさにその通りです｡
‫CoLabで見られるかもしれない基調的なものに戻れば､ これもその一つです｡
‫つまり､ 今ちょっと休憩して､ CoLabに戻ると､ Googleが提供できるリソースは限られているので､
‫ノートブックをCoLabに長時間放置すると､ いずれランタイムから切断されます｡ ランタイムとは､
‫やはりGoogle Server上のコンピュータで､ ノートブックに電力を供給しているだけなのです｡
‫だから､ こうするんだ｡
‫もし休憩を取る必要があるなら､ 頻繁に休憩を取るべきで､ 座っている時間が長すぎるということはないでしょう｡
‫散歩に行く｡
‫自然は美しいよね｡
‫まあ､ それは私が今やったことなんですけどね｡
‫犬を散歩に連れて行っただけなのに｡
‫この小さなポップアップが表示された場合は､ 再接続する必要があります｡
‫しかし､ ここでランタイムが再接続されているのがわかると思います｡
‫つまり､ 初期化中なんですね｡
‫Google Driveをマウントして､ ファイルがあるところ｡
‫もしかしたら､ 表示されるまでに少し時間がかかるかもしれません｡
‫これでよしとしよう｡
‫駆動させる｡
‫Google Driveを取り戻そう｡
‫そこにドッグビジョン､ 私たちの美しい小さなプロジェクトフォルダーがあります｡
‫素晴らしい｡
‫これを閉じればいいんです｡
‫それは必要ない｡
‫しかし､ 私たちがやらなければならないことは
‫あ､ これにはチェックを入れたほうがいいですね｡
‫そうですね｡
‫私自身のノートに注意を払うことは､ 私は小さな緑のダニの絵文字を置くでしょう｡
‫TensorFlowのハブをインポートしました｡
‫GPUを使っていることを確認すること｡
‫さて､ 美しいのは､ ノートブック自体が､ CPUを使っていることをセーブしてくれることです｡
‫そのため､ 再読み込みの際に､ ハードウェアアクセラレーションをCPUに変更する必要はなく､ 自動的にGPUとして読み込まれることになります｡
‫しかし､ 以前に実行した可能性のあるセルは再実行する必要があります｡
‫そうそう､ そうなんです｡
‫GPUインポートのTensorFlowをチェックします｡
‫TensorFlowの2点xを使っていることを確認する｡
‫そして､ これは削除します｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ これでワークスペースの準備が整いました｡ 「ダニエル､ セットアップにかなり時間がかかった」と思うかもしれませんが､
‫いつものように､ 人は使う道具次第でどうにでもなります｡
‫あるいは､ 使っている道具でしょうか｡
‫そのため､ CoLabのワークスペースを準備し､ 新しいプロジェクトフォルダを作成し､ データを配置するのに少し時間を費やしました｡
‫では､ 今､ 戻ってみると､ どの段階まで進んでいるのでしょうか？
‫ワークスペースの準備のために､ ここにゼロがあるはずです｡
‫しかし､ 今はステップ1､ つまりデータを準備するところまで来ていますa｡ k. 時制に変換する｡
‫さて､ これ自体がTensorFlowの前提です｡
‫だからTensorFlowと呼ばれているのです｡
‫前提は､ データを時制にすることです｡ すべての機械学習モデルは数字を扱うのが好きなので､ データを時制にする必要があります｡
‫これは､ 行列､ aの単なる空想の言葉です｡ k. ある次元のアンパイヤ光線であるが､
‫テンソルである｡
‫ここで重要なのは､ GPUで動作させることができることです｡
‫ここで話を戻すと､ TensorFlowはデータを時制に変換し､ このようなワークフローで流れていきます｡
‫TensorFlowを手に入れるのです｡
‫機械学習のコースをやっていると､ お笑い番組がタダで見られるんですよね｡
‫わかりました｡
‫そこでステップ1では､ データにアクセスすることにします｡
‫だから今､ ドライブインでこっちなんです｡
‫ドッグビジョンです｡
‫そこで今度は､ このフォルダからこのコードスペースにどうにかして取り込まなければなりません｡
‫では､ そうしましょう｡
‫そこから脱却する｡
‫ちょっとしたヘディングをする｡
‫実は､ ここでデータの準備をすることができるんです｡
‫時制に変える
‫ここで忘れてはいけないのは､ 私たちは自分自身とコミュニケートしているということです｡
‫ここでは､ すべての機械学習モデルで行くことにします｡
‫データは数値形式でなければならないので､ まずそれをやります｡
‫イメージを時制に変える｡
‫数値的なものです｡
‫代理店OC｡
‫これはコードセルですが､ CoLabでは､ 何かをマークダウンに変換する特別な方法として､ コマンドを押しながらダブルタップする方法があります｡
‫M CoLabの全ショートカットの一覧を表示したい場合｡
‫ホールドコマンド m h
‫これでよしとしよう｡
‫見てみてください｡
‫遥か彼方へ｡
‫たくさんあるんですよ｡
‫そのため､ これまでJupiterで使ってきたコマンドとは若干異なるものもあるので､ これにはまた練習が必要です｡
‫もし､ 調べたいことがあったら､ ここを覗いてみてください｡
‫そうでなければ､ コードを追加する必要がある場合は､ この小さなプラスボタンを押すか､
‫またはここにアップして､ 主にシフトとエンターを使用することになりますね？
‫ただ､ 私たちのコードを実行するだけです｡
‫ラベルを確認しよう｡
‫それはどのようなものですか？
‫だから､ 戻ってくれば｡
‫まずはデータにアクセスし､ ラベルを確認してみましょう｡
‫そのために､ CSV形式になっているんですね｡
‫CSV形式のものはpandasを使った方が見やすいので､ チェックしたい場合は､ pandasをインポートする必要があるかもしれませんね｡
‫そこで､ 私たちのデータのラベルをチェックしてみましょう｡
‫PandasをPD大好きなラベルCSVイコールでインポートしてみます｡
‫だから､ これからやることは､ パスインだけです｡
‫少しはパスを設定できるかもしれませんが､ まずはタイプしてみます｡
‫このコピーパスをコピーすればいいんです｡
‫でも､ 練習はするんですよ｡
‫それはどのようなものでしょうか｡
‫そんな感じです｡
‫トッピングの練習をしよう
‫コンテンツは必要ないことを忘れないでください｡
‫駆動させる｡
‫私のドライブ
‫スラッシュドッグビジョン｡
‫ああ､ そうなんだ｡
‫プロジェクトに必要なのはこれでしょう？
‫かっこいい名前､ ラベル､ CSVが必要です｡
‫わかりました｡
‫そして､ それを可能にするのが私たちです｡
‫そして､ チェックするのは､ ラベルCSVを取得することでしょう｡
‫それを表現したかったのです｡
‫記述してください｡
‫文字が打てれば助かるのですが｡
‫そうでしょうね｡
‫フルタイム
‫ラッキー｡
‫これでよしとしよう｡
‫プリントも｡
‫そして､ ヘッドも手に入れる｡
‫つまり､ 最初の5列目ですね｡
‫もう一度確認してみましょう｡
‫このより多くのスペースを削除します｡
‫素晴らしい｡
‫ここに何があるのか？
‫カウント10,222 ID品種10,222ユニーク値｡
‫だから
‫なるほど､ 10,222のユニークIDと120のユニーク品種があるんですね｡
‫そして､ IDカラムはこんな感じです｡
‫今回もプリントしているので､ 見た目は少し変わっています｡
‫だから､ ラベルCSVをするだけなら｡
‫ドットヘッドです｡
‫こんな感じで､ 見慣れたものがあるかもしれません｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫IDカラムは画像のファイル名だと思います｡
‫だから､ これは電車の中なんです｡
‫そして､ そのIDに関連する品種｡
‫さて､ ここでちょっとした豆知識｡
‫Google Driveのフォルダの中にたくさんのファイルがある場合､ 実はここでの読み込みにかなり時間がかかるのです｡
‫だから､ それを待つよりも､ Kaggleに戻ろうよ｡
‫私たちのものとして扱ってください｡
‫物事の見方｡
‫これでよしとしよう｡
‫そこで､ ラベルCSVにすると､ 10,222個のユニークな値があります｡
‫はい､ その通りです｡
‫これです｡
‫ユニークな､ そしてトレーニング｡
‫ユニークIDを取得しました｡
‫では､ そのように見えるのか｡
‫その中に入っているもの
‫はい､ そうです｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ 次は何をチェックしようかな｡
‫120種類の品種があるんですよ｡
‫ということですね｡
‫1万枚ほどの画像があること｡
‫うまくいけば､ 1クラス100枚くらいの画像があります｡
‫まあ､ 実際､ それを考えてみましょうよ｡
‫まず､ 1クラスあたりの画像の枚数を把握し､ それがなぜ重要なのかを考えてみましょう｡
‫各品種の画像は何枚あるのでしょうか？
‫そして､ これはおそらく､ ラベルにすることでかなり簡単にできるようになります｡
‫ほら､ Vブレイドですよ｡
‫そこで､ Braidカラムにアクセスし､ value countsにアクセスしているところです｡
‫そこで､ この欄の値を数えてみてください｡
‫実際､ どうなるか見てみましょう｡
‫これは､ スコットランドのディアハウンドという犬種で､ 肉屋に入るマルチドッグです｡
‫それが何であるかもわからない｡
‫もし､ あなたの犬がここにいたら､ エスキモー犬に声をかけてください｡
‫ええ､ 本当にかっこいいんですよ｡
‫そして､ 今度はこれを可視化してみましょう｡
‫この図形のサイズとイコール2010を視覚化すると､ もう少し見やすくなるかもしれませんね｡
‫おっと
‫ほら､ CoLabの良さは､ map plot libをインポートしなくても､ それがわかることです｡
‫だから､ 私のノートはちょっと拡大されていますが､ これは線を引くとしたらかなりクールです｡
‫ここにあるのは120種類の犬種で､ その画像枚数はこのようになっています｡
‫だから､ この向こうのどこかで線を引くことになったんです｡
‫平均して75くらいでしょうか｡
‫どうせなら､ 簡単にわかるようにしよう｡
‫では､ CSBのラベルは､ 列の平均をどのように求めるのでしょうか？
‫実は､ まず数える必要があるんです｡
‫そうでなければ､ ただの文字列のドットメインになってしまうからです｡
‫平均すると､ たぶんメインはもう少し頑丈なんでしょうね｡
‫だから､ 真ん中の数字､ 82｡
‫だから75と言ったのですが､ それはそれで良いのです｡
‫例えば､ スコットランドのディアハウンドがあったとして､ その画像が500枚あったとしたら､ 想像がつきますよね｡
‫でも､ こっちの悪ガキは｡
‫これは何でしょう？
‫エスキモー犬｡
‫エスキモー犬の画像が3枚しかなかったとしたら､ 機械学習モデルは多くの例を持っているので､ スコティッシュDXハウンドがどのような犬か､
‫非常によく理解できるかもしれませんね｡
‫でも､ エスキモー犬に関しては､ 画像が3枚しかないと､
‫「1クラス何枚にすればいいんだろう？
‫Googleが推奨するのは､ 必要最低限のものです｡
‫テンです｡
‫1クラスあたりの最低撮影枚数をGoogleで確認する｡
‫学習データを準備する｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫これがGoogleのAutoMLなんですね｡
‫では､ 機械学習モデルを自動で構築するサービスは､ どれになるのでしょうか｡
‫これは何かの課外授業ですね｡
‫もしよろしければ､ ぜひご覧ください｡
‫データを準備する
‫これでよしとしよう｡
‫モデル学習用には､ 1ラベルあたり100個程度のアノテーションを使用することを推奨します｡
‫ですから､ 私たちの場合は､ 各画像クラスが最低でも10個で100例あればいいわけです｡
‫ですから､ 100個もいいですが､ せめて10個からがいいのではないでしょうか｡
‫ですから､ もし自分で画像分類器を作ろうと思ったら､ 2値分類であれば､ 1クラスあたり最低10枚は見ておきたいところです｡
‫そのため､ 1クラスあたり75〜85枚程度のデータセットが､ かなり分散されています｡
‫これは良いきっかけになります｡
‫なるほど｡
‫そこで､ レーベルを少し探ってみました｡
‫さて､ 次は画像パスの取り出しです｡
‫ラベルはCSVで簡単に扱えますが､ 画像はすべてこの形式であるため､ 見ることができません｡
‫だから､ CoLabのノートブックに取り込む方法が必要なんです｡
‫その方法を次のビデオで見てみましょう｡