‫Ahora, esto es exactamente de lo que estaba hablando, si volvemos a las cosas principales que puede ver en CoLab, esta
‫es una de ellas.
‫Entonces, lo que significa es que me tomé un pequeño descanso hace un momento.
‫Y si volvemos a CoLab debido a la cantidad limitada de recursos que Google puede proporcionar, si deja su computadora
‫portátil en CoLab durante un tiempo suficiente, eventualmente se desconectará de un tiempo de ejecución, que es un tiempo de
‫ejecución que nuevamente es solo un computadora en el servidor de Google que funciona, ya sabes.
‫Entonces esto es lo que haces.
‫Si tiene que tomar un descanso y debe tomar un descanso.
‫De vez en cuando no pasa demasiado tiempo sentado.
‫Ir a caminar.
‫Hermosa carrera de la naturaleza.
‫Bueno, eso es lo que acabo de hacer.
‫Solo llevé a mis perros a pasear.
‫Entonces, si aparece esta pequeña ventana emergente, tendrá que volver a conectarse.
‫Pero verá aquí arriba, el tiempo de ejecución se está reconectando.
‫Entonces está inicializando Mt. Google Drive, que es donde están nuestros archivos.
‫Quizás tarde un poco en aparecer.
‫Aquí vamos.
‫Conducir.
‫Tendremos Google Drive de vuelta.
‫Está Dog Vision, nuestra hermosa carpeta de proyectos.
‫Excelente.
‫Podemos cerrar esto.
‫No lo necesitamos.
‫Pero lo que vamos a tener que hacer es, oh, será mejor que nos quitemos estos.
‫Derecha.
‫Presta atención a mis propias notas y te pondré un pequeño emoji tecnológico verde.
‫Hemos importado toneladas de HUBB asegurándonos de que ahora estamos usando una GPU.
‫Lo hermoso es que el portátil en sí evitará el hecho de que estamos usando una GPU.
‫Entonces, cuando se recargue, no tendremos que cambiar el hardware acelerado a GPU.
‫Lo cargará automáticamente como una GPU.
‫Pero tenemos que volver a ejecutar cualquier celda que hayamos corrido antes.
‫Así que ahí vamos.
‫Verifique que la importación de GPU tiende a fluir, asegúrese de que usamos dos puntos X intensificados.
‫Y borraré este maravilloso.
‫Bien, ahora tenemos nuestro espacio de trabajo listo, y quizás pienses, Daniel, que tomó bastante
‫tiempo configurarlo.
‫Pero como siempre, una persona es tan buena como la herramienta que utiliza.
‫Derecha.
‫O las herramientas que utilizan.
‫Por eso, dedicamos un poco de tiempo a preparar nuestro espacio de trabajo CoLab, a preparar nuestra nueva carpeta de proyectos
‫y a llevar nuestros datos allí.
‫Así que ahora, si retrocedemos, ¿qué paso vamos a dar?
‫Debería haber un cero aquí para preparar nuestro espacio de trabajo.
‫Pero ahora estamos en el paso uno, que es preparar nuestros datos y convertirlos en Tensas.
‫Ahora bien, esta es la premisa de tiende a fluir en sí misma.
‫Por eso se llama tienden a fluir.
‫La premisa es poner sus datos en tiempos verbales, a. k. una. marimba o aprendizaje automático.
‫A los modelos les gusta lidiar con números.
‫Entonces tenemos que poner nuestros datos en tiempos verbales, que es solo una palabra elegante para Matrix, como un árbitro
‫con algunas dimensiones, pero una Tensas.
‫La clave aquí es que se puede ejecutar en una GPU.
‫Entonces, si volvemos aquí a las 10:00, el flujo es convertir sus datos en tiempos verbales y luego fluye a través de un flujo de trabajo
‫como este.
‫Obtienes flujo tensorial.
‫Sé que estoy haciendo un curso de aprendizaje automático y obtienes un programa de comedia gratis.
‫Está bien.
‫Entonces, paso uno, vamos a acceder a los datos.
‫Así que ahora mismo, está aquí en drive in.
‫La visión del perro, así que ahora tenemos que sacarla de esta foda a este espacio de código, así que hagámoslo.
‫Saldremos de eso, haremos un pequeño encabezado, de hecho, podemos ir a preparar nuestros datos.
‫Convirtiéndolo en Tensas.
‫Recuerde, nos estamos comunicando con nosotros mismos aquí, aquí con todos los modelos de aprendizaje automático.
‫Nuestros datos deben estar en formato numérico.
‫Entonces eso es lo que haremos primero, convertir nuestras imágenes en Tensas.
‫Numérico.
‫Representación.
‫está bien.
‫Y ahora esta es una celda de código y en CoLab, una forma especial de transformar algo en bloqueo es mantener presionado el comando y tocar dos veces si
‫desea ver una lista de todos los accesos directos en el comando de retención, M. H ..
‫Ahí vamos, échale un vistazo.
‫Lejos, hay mucho allí, por lo que esto requiere algo de práctica nuevamente, porque algunos de los comandos que
‫hemos estado usando y Júpiter son ligeramente diferentes si necesita buscar uno.
‫Echa un vistazo aquí.
‫De lo contrario, seguiré ejecutándolo si necesito agregar un código para poder presionar este
‫pequeño botón más aquí o aquí.
‫Y el principal que usará es cambiar a.
‫Derecha.
‫Solo para quedarse sin código.
‫Echemos un vistazo a las etiquetas.
‫¿Cómo se ve eso?
‫Así que si volvemos.
‫Comencemos accediendo a nuestros datos y revisando las etiquetas.
‫Entonces, para hacer eso, está en formato CSV, por lo que si queremos verificarlo, es posible
‫que tengamos que importar pandas porque es mucho más fácil ver las cosas que una sociedad formatea usando pandas.
‫Así que mira las etiquetas de nuestros datos.
‫Vamos a importar pandas como lo ven nuestras etiquetas favoritas como iguales.
‫Entonces, lo que vamos a hacer es simplemente pasar.
‫Tal vez podríamos establecer un pequeño camino, pero lo escribiremos para empezar.
‫Podríamos simplemente copiar esta ruta de copia.
‫Pero vamos a practicar.
‫Como se veria eso?
‫Algo como eso.
‫Practiquemos escribirlo.
‫Recuerde, no necesita contenido.
‫Conduce mi disco.
‫Corte la visión del perro.
‫Oh, sí, esto es lo que proyecta Natron. Necesito nombres en clave, etiquetas, puntos, CSB.
‫Está bien.
‫Y vamos a escanear eso.
‫Y luego lo que podríamos comprobar es que obtendremos Leibel CSFI.
‫Queríamos describirlo.
‫Describir ayudaría si pudiera hablar a tiempo completo, afortunado que irían a imprimir.
‫También obtendremos las cabezas de las primeras cinco filas, veámoslo nuevamente, eliminaremos este espacio
‫adicional.
‫Maravilloso.
‫¿Qué tenemos aquí?
‫Cuente diez mil doscientos veintidós, leería diez mil doscientos veintidós valores únicos.
‫Entonces, está bien, entonces hay diez mil doscientos veintidós ID únicos y ciento veinte únicos.
‫Excelente.
‫Y así es como se ve la columna ID.
‫Nuevamente, se ve un poco diferente porque lo hemos impreso, por lo que si solo hicimos etiquetas, no vemos ASV.
‫Pero dijo que esto es lo que podría estar acostumbrado a ver en algo así.
‫Ahora, ustedes los van a identificar, que son los nombres de archivo, creo, de nuestras imágenes.
‫Entonces esto es de tren.
‫Y la marca asociada con eso ahora es un pequeño detalle aquí, si tiene muchos archivos en una
‫de sus carpetas en Google Drive, en realidad lleva bastante tiempo cargar aquí.
‫Entonces, en lugar de esperar eso, volvamos a que Kagle lo tratará como nuestro.
‫Forma de ver las cosas.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, si vamos a etiquetar kes por diez mil doscientos veintidós valores únicos.
‫Si eso es correcto.
‫Único y luego entrenar, tenemos ideas únicas, eso parece.
‫Lo que tenemos en él, sí, es maravilloso.
‫Bien, ahora lo que podríamos comprobar, tenemos ciento veinte tarifas diferentes.
‫Eso significa que hay unas diez mil imágenes.
‫Es de esperar que sean unas 100 imágenes por clase.
‫Bueno, en realidad, vamos a averiguarlo.
‫Primero averigüemos cuántas imágenes hay por clase y luego veremos por qué eso es importante.
‫¿Cuántas imágenes hay de cada trenza?
‫Y probablemente podríamos hacer esto con bastante facilidad yendo etiquetas desde el grado, algunos accediendo a la columna de la
‫trenza.
‫Y luego voy a contar el valor.
‫Así que cuente los valores en esta columna.
‫En realidad, veamos qué hace eso.
‫Esta es una trenza de perro, sabueso escocés, perro maltés.
‫Y al carnicero, ni siquiera estoy seguro de qué es eso.
‫Grita si tu perro está en Eskimo Dog, eso es realmente genial.
‫Bien, y ahora visualicemos que esto probablemente se verá un poco mejor si visualizamos este tamaño
‫grande y es igual a veinte diez.
‫Veremos la belleza de CoLab es que ni siquiera tuvimos que importar matplotlib para ver eso, así que mis cuadernos se acercaron
‫un poco.
‫Pero esto es muy bueno, si tuviéramos que trazar una línea, digamos, mira, tenemos razas de perros aquí, todas nuestras
‫ciento veinte razas de perros diferentes, y luego esta es la cantidad de imágenes que tienen.
‫Entonces, si tuviéramos que trazar una línea en algún lugar al otro lado de aquí, diríamos alrededor de setenta y cinco en promedio.
‫Podemos averiguarlo con bastante facilidad en cualquier lugar.
‫Entonces las etiquetas ven como muy.
‫¿Cómo encuentras el principal de una columna?
‫En realidad, debemos contarlos primero.
‫Porque de lo contrario, solo las cadenas comienzan en main.
‫Promedio, tal vez probablemente sea un poco más robusto en general.
‫Así que el número del medio, ochenta y dos, suicidio, setenta y cinco, pero eso es algo bueno que te
‫puedas imaginar, cierto, si tuvieras, digamos, escocés, dame la mano si tuviéramos quinientas imágenes de eso.
‫Pero este chico malo de aquí, ¿qué es este perro esquimal?
‫Si solo tuviéramos tres imágenes de un perro esquimal, podríamos imaginar que nuestro modelo de aprendizaje automático podría resolver muy
‫bien cómo se ve un dehghan escocés porque tiene muchos ejemplos.
‫Pero en cuanto a un perro esquimal, si solo hay tres imágenes, probablemente será un poco
‫difícil averiguar cómo se ve cuando te preguntes cuántas imágenes debería tener por clase.
‫Google recomienda un mínimo de 10 imágenes de Google por clase.
‫Preparando tus datos de entrenamiento.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, este es el olor automático de Google, entonces, ¿cuál es su servicio para construir automáticamente modelos de
‫aprendizaje automático?
‫Esto es algo extracurricular.
‫Si quieres ver esto, es genial.
‫Preparando sus datos, ahí vamos, para fines de entrenamiento de modelos.
‫Se recomienda utilizar alrededor de 100 anotaciones por Leibel.
‫Entonces, en nuestro caso, sería genial si tuviera cien ejemplos de cada clase de imagen con al menos
‫10.
‫Entonces cien es genial, pero al menos diez es un buen comienzo.
‫Entonces, si desea construir su propio clasificador de imágenes, si es una clasificación binaria, querrá
‫mirar un mínimo de 10 imágenes por clase.
‫Así que nuestro conjunto de datos en aproximadamente setenta y cinco a ochenta y cinco imágenes por clase está bastante bien distribuido.
‫Este es un buen comienzo.
‫Bien, he explorado un poco las etiquetas.
‫Ahora, lo que podríamos hacer es comenzar a obtener rutas de imágenes para que las etiquetas sean bastante fáciles de manejar en una encuesta.
‫Pero todas nuestras imágenes, nuevamente, no podemos ver que están en este formato aquí.
‫Así que necesitamos una forma de incluirlos en nuestro cuaderno de laboratorio.
‫Veamos cómo hacerlo en el siguiente video.