‫Agora, é exatamente disso que eu estava falando, se voltarmos às coisas principais que você pode ver no CoLab,
‫este é um deles.
‫Isso significa que fiz uma pequena pausa agora mesmo.
‫E se voltarmos ao CoLab por causa da quantidade limitada de recursos que o Google é capaz de fornecer,
‫se você deixar seu notebook no CoLab por um longo tempo, ele acabará se desconectando de um runtime, que é
‫um runtime é novamente apenas um computador no servidor do Google que alimenta, você sabe.
‫Então é isso que você faz.
‫Se você tiver que fazer uma pausa e você deve fazer uma pausa.
‫De vez em quando, você não passa muito tempo sentado.
‫Ir caminhar.
‫A bela corrida da natureza.
‫Bem, foi o que acabei de fazer.
‫Acabei de levar meus cachorros para passear.
‫Portanto, se você abrir este pequeno pop-up, terá que se reconectar.
‫Mas você verá aqui em cima, o tempo de execução está se reconectando.
‫Portanto, ele está inicializando o Mt. Google Drive, que é onde nossos arquivos estão.
‫Talvez demore um pouco para aparecer.
‫Aqui vamos nós.
‫Dirigir.
‫Teremos o Google Drive de volta.
‫Lá está Dog Vision, nossa linda pasta de projetos.
‫Excelente.
‫Podemos fechar isso.
‫Nós não precisamos disso.
‫Mas o que teremos que fazer é, oh, melhor tirar isso.
‫Direito.
‫Preste atenção nas minhas próprias anotações e colocarei um pequeno emoji de tecnologia verde.
‫Importamos toneladas do que HUBB, certificando-se de que estamos usando uma GPU agora.
‫O bonito é que o próprio notebook salvará o fato de estarmos usando uma GPU.
‫Então, quando ele recarregar, não teremos que mudar o hardware acelerado para GPU.
‫Ele irá carregá-lo automaticamente como uma GPU.
‫Mas temos que executar novamente todas as células que executamos antes.
‫Então vamos lá.
‫Verifique se a importação da GPU tende a fluir, certifique-se de usar dois pontos X intensificados.
‫E vou deletar este maravilhoso.
‫OK, agora temos nosso espaço de trabalho pronto e você pode estar pensando, Daniel, que demorou muito
‫para ser configurado.
‫Mas, como sempre, uma pessoa é tão boa quanto a ferramenta que usa.
‫Direito.
‫Ou as ferramentas que usam.
‫Então é por isso que gastamos um pouco de tempo preparando nosso espaço de trabalho CoLab, juntando nossa nova pasta
‫de projeto, colocando nossos dados lá.
‫Portanto, agora, se voltarmos, em que passo estamos indo?
‫Deve haver um zero aqui para preparar nosso espaço de trabalho.
‫Mas agora estamos na etapa um, que é preparar nossos dados e transformá-los em Tensas.
‫Agora, essa é a premissa de que tende a fluir por si mesma.
‫É por isso que é chamado de tende a fluir.
‫A premissa é colocar seus dados em tempos, a. k. uma. marimba ou aprendizado de máquina.
‫Os modelos gostam de lidar com números.
‫Portanto, temos que colocar nossos dados em tempos, que é apenas uma palavra bonita para Matrix, como um árbitro
‫com algumas dimensões, mas um Tensas.
‫O principal aqui é que ele pode ser executado em uma GPU.
‫Portanto, se voltarmos aqui às 10:00, o fluxo é transformar seus dados em tempos e, em seguida, flui por meio de um fluxo de trabalho
‫como este.
‫Você consegue fluxo tensorial.
‫Eu sei que estou fazendo um curso de aprendizado de máquina e você ganha um programa de comédia de graça.
‫Tudo bem.
‫Etapa um, acessaremos os dados.
‫Então, agora, está bem aqui no drive in.
‫A visão do cachorro, então agora temos que de alguma forma levá-la deste foda para este espaço de código, então vamos fazer isso.
‫Sairemos disso, faremos um pequeno título, na verdade, podemos ir para preparar nossos dados.
‫Transformando em Tensas.
‫Lembre-se de que estamos nos comunicando conosco aqui, aqui com todos os modelos de aprendizado de máquina.
‫Nossos dados devem estar em formato numérico.
‫Então é isso que faremos primeiro, transformando nossas imagens em Tensas.
‫Numérico.
‫Representação.
‫OK.
‫E agora esta é uma célula de código e no CoLab, uma maneira especial de transformar algo em bloqueio é segurar o comando e tocar duas vezes
‫neles se quiser ver uma lista de todos os atalhos no comando de espera, M. H ..
‫Lá vamos nós, dê uma olhada.
‫Bem longe, há muitos lá, então isso requer um pouco de prática novamente, porque alguns dos comandos que
‫temos usado e Júpiter são ligeiramente diferentes se você precisar procurar um.
‫Dê uma olhada aqui.
‫Caso contrário, continuarei a executá-lo se precisar adicionar um código para que possa pressionar este
‫pequeno botão de adição aqui ou aqui.
‫E o principal que usaremos está mudando para.
‫Direito.
‫Apenas para executar o código.
‫Vamos verificar os rótulos.
‫O que isso parece.
‫Então, se voltarmos.
‫Vamos começar acessando nossos dados e verificando os rótulos.
‫Então, para fazer isso, está em formato CSV, então se quisermos dar uma olhada, talvez tenhamos
‫ou teremos que importar pandas porque é muito mais fácil olhar para coisas que uma sociedade formata usando pandas.
‫Portanto, verifique os rótulos dos nossos dados.
‫Vamos importar os pandas da mesma forma que nossos rótulos favoritos são considerados iguais.
‫Então, o que vamos fazer é apenas passar.
‫Talvez pudéssemos definir um pequeno caminho, mas vamos digitá-lo para começar.
‫Poderíamos apenas copiar este caminho de cópia.
‫Mas vamos praticar.
‫Qual seria a aparência disso?
‫Algo parecido.
‫Vamos praticar a digitação.
‫Lembre-se, você não precisa de conteúdo.
‫Dirija minha unidade.
‫Visão do cão de corte.
‫Oh, sim, é isso que projeta natron. Preciso de codinomes, rótulos, ponto, CSB.
‫Tudo bem.
‫E vamos escanear isso.
‫E então o que podemos verificar é que obteremos Leibel CSFI.
‫Queríamos descrevê-lo.
‫Descrever ajudaria se eu pudesse falar em tempo integral, sorte que eles iriam imprimir.
‫Também obteremos os cabeçalhos das primeiras cinco linhas, vamos verificar novamente, removeremos mais este
‫espaço.
‫Maravilhoso.
‫O que temos aqui?
‫Conte dez mil duzentos e vinte e dois, eu li dez mil duzentos e vinte e dois valores
‫únicos.
‫Então, OK, então há dez mil duzentos e vinte e dois IDs únicos e cento e vinte únicos.
‫Excelente.
‫E é assim que a coluna ID se parece.
‫Mais uma vez, parece um pouco diferente porque o imprimimos; portanto, se apenas fizermos, as etiquetas não verão ASV.
‫Mas ele disse que é isso que você deve estar acostumado a ver algo assim.
‫Agora, vocês vão identificá-los, que são os nomes dos arquivos, eu acredito, de nossas imagens.
‫Então, este é o trem.
‫E a brade associada a isso agora é um pequeno petisco aqui, se você tiver muitos arquivos em uma de
‫suas pastas no Google Drive, na verdade leva muito tempo para carregar aqui.
‫Então, ao invés de esperar por isso, vamos voltar para Kagle que tratará isso como nosso.
‫Maneira de ver as coisas.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, se formos rotular kesby dez mil duzentos e vinte e dois valores únicos.
‫Sim esta correto.
‫Únicos e depois treinar, temos ideias únicas, então parece.
‫O que temos nele, sim, é maravilhoso.
‫OK, agora o que podemos verificar, temos cento e vinte taxas diferentes.
‫Isso significa que existem cerca de dez mil imagens.
‫Esperançosamente, são cerca de 100 imagens por aula.
‫Bem, na verdade, vamos descobrir isso.
‫Vamos descobrir quantas imagens existem por classe primeiro e depois veremos por que isso é importante.
‫Quantas imagens existem de cada trança?
‫E provavelmente poderíamos fazer isso muito facilmente usando rótulos desde o grau, alguns acessando a coluna da
‫trança.
‫E então irei para a contagem de valores.
‫Portanto, conte os valores nesta coluna.
‫Na verdade, vamos ver o que isso faz.
‫Esta é uma trança de cachorro, cão escocês, cachorro maltês.
‫E para açougueiro, nem tenho certeza do que é.
‫Grite se o seu cachorro estiver no Eskimo Dog, isso é muito legal.
‫OK, e agora vamos visualizar isso provavelmente ficará um pouco melhor se visualizarmos este tamanho grande
‫e é igual a vinte e dez.
‫Veremos a beleza do CoLab é que nem mesmo tivemos que importar matplotlib para ver isso, então meus notebooks aumentaram um pouco
‫o zoom.
‫Mas isso é muito legal, se fôssemos traçar uma linha, digamos, olhe, temos raças de cães aqui, todas as nossas cento
‫e vinte raças de cães diferentes, e então este é o número de imagens que eles têm.
‫Portanto, se traçássemos uma linha em algum lugar aqui, diríamos cerca de setenta e cinco em média.
‫Podemos descobrir isso facilmente em qualquer lugar.
‫Portanto, os rótulos vêem como muito.
‫Como você encontra o principal de uma coluna?
‫Na verdade, precisamos contá-los primeiro.
‫Porque, caso contrário, eles apenas começam com as strings principais.
‫Na média, talvez seja um pouco mais robusto no principal.
‫Então, o número do meio, oitenta e dois suicídio setenta e cinco, mas isso é uma coisa boa que
‫você poderia imaginar, certo, se você tivesse, digamos, escocês, você dá se tivéssemos quinhentas imagens disso.
‫Mas esse menino mau aqui, o que é esse cachorro esquimó?
‫Se tivéssemos apenas três imagens de cachorro esquimó, poderíamos imaginar que nosso modelo de aprendizado de máquina poderia se sair muito
‫bem em descobrir a aparência de um afegão escocês porque tem muitos exemplos.
‫Mas, quanto a um cão esquimó, se houver apenas três imagens, provavelmente será um pouco difícil descobrir
‫como ele se parece quando você se pergunta quantas imagens devo ter por aula?
‫O Google recomenda um número mínimo de 10 imagens do Google por classe.
‫Preparando seus dados de treinamento.
‫Aqui vamos nós.
‫Então, esse é o cheiro de automóveis do Google, então qual é o serviço deles para a construção automática de modelos de aprendizado
‫de máquina?
‫Isso é extracurricular.
‫Se você quiser dar uma olhada, é muito legal.
‫Preparando seus dados, lá vamos nós, para fins de treinamento de modelo.
‫É recomendável usar cerca de 100 anotações por Leibel.
‫Portanto, em nosso caso, seria ótimo se você tivesse cem exemplos de cada classe de imagem com pelo menos
‫10.
‫Portanto, cem é ótimo, mas pelo menos dez é um bom começo.
‫Então, se você deseja construir seu próprio classificador de imagens, se for uma classificação binária,
‫você deve examinar no mínimo 10 imagens por classe.
‫Portanto, nosso conjunto de dados em cerca de setenta e cinco a oitenta e cinco imagens por classe está muito bem distribuído.
‫Este é um bom começo.
‫OK, fiz uma pequena exploração dos rótulos.
‫Agora, o que podemos fazer é começar a descobrir caminhos de imagem para que os rótulos sejam muito fáceis de lidar em uma pesquisa.
‫Mas todas as nossas imagens, novamente, não podemos ver que estão neste formato aqui.
‫Portanto, precisamos encontrar uma maneira de colocá-los em nosso caderno de laboratório.
‫Vamos dar uma olhada em como fazer isso no próximo vídeo.