‫ตอนนี้.
‫นี่คือสิ่งที่ฉันกำลังพูดถึง
‫หากเราย้อนกลับไปที่ประเด็นสำคัญที่คุณอาจเห็นใน CoLab นี่เป็นหนึ่งในนั้น
‫หมายความว่าตอนนี้ฉันหยุดพักเล็กน้อย และถ้าเรากลับมาที่ CoLab เนื่องจากทรัพยากรที่
‫Google สามารถให้ได้มีจำกัด หากคุณทิ้งโน้ตบุ๊กไว้ใน CoLab เป็นเวลานานพอ ในที่สุดจะยกเลิกการเชื่อมต่อจากรันไทม์
‫ซึ่งเป็นรันไทม์อีกครั้งเป็นเพียงคอมพิวเตอร์ใน Google Server ที่ขับเคลื่อนโน้ตบุ๊กของคุณ
‫ดังนั้นนี่คือสิ่งที่คุณทำ
‫หากคุณต้องหยุดพักและควรหยุดพักบ่อยๆ แสดงว่าคุณไม่ได้ใช้เวลามากเกินไปในการนั่งลง
‫ไปเดินเล่น.
‫ธรรมชาติสวยงามใช่มั้ยล่ะ?
‫นั่นคือสิ่งที่ฉันเพิ่งทำ
‫ฉันเพิ่งพาสุนัขไปเดินเล่น
‫ดังนั้นหากคุณได้รับป๊อปอัปเล็กๆ นี้ คุณจะต้องเชื่อมต่อใหม่
‫แต่คุณจะเห็นที่นี่ว่ารันไทม์กำลังเชื่อมต่อใหม่
‫ดังนั้นจึงเป็นการเริ่มต้น
‫การติดตั้ง Google Drive ซึ่งเป็นที่ที่ไฟล์ของเราอยู่
‫อาจใช้เวลาสักครู่จึงจะปรากฏ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ขับ.
‫เราจะมี Google Drive กลับมา
‫มีวิสัยทัศน์ของสุนัข แฟ้มโครงการเล็กๆ ที่สวยงามของเรา
‫ยอดเยี่ยม.
‫เราสามารถปิดสิ่งนี้ได้
‫เราไม่ต้องการสิ่งนั้น
‫แต่สิ่งที่เราจะต้องทำก็คือ
‫โอ้ คุณควรเลือกสิ่งเหล่านี้
‫ถูกต้อง.
‫ให้ความสนใจกับบันทึกของฉันเองคือฉันจะใส่อีโมจิติ๊กสีเขียวเล็กน้อย
‫เราได้นำเข้าฮับ TensorFlow แล้ว
‫ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเราใช้ GPU
‫สิ่งที่สวยงามคือตัวโน้ตบุ๊กเองจะบันทึกความจริงที่ว่าเราใช้ซีพียูอยู่
‫ดังนั้นเมื่อรีโหลด เราไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ที่เร่งความเร็วเป็น CPU มันจะโหลดเป็น
‫GPU โดยอัตโนมัติ
‫แต่เราต้องเรียกใช้เซลล์ใหม่ที่เราเคยใช้มาก่อน
‫ดังนั้นเราจึงไป
‫ตรวจสอบการนำเข้า GPU TensorFlow
‫ตรวจสอบว่าเราใช้ TensorFlow two point x
‫และฉันจะลบอันนี้
‫มหัศจรรย์.
‫โอเค ตอนนี้เราเตรียมพื้นที่ทำงานเรียบร้อยแล้ว และคุณอาจกำลังคิดว่า แดเนียล ซึ่งใช้เวลานานพอสมควรในการตั้งค่า
‫แต่เช่นเคย คนๆ นั้นดีพอๆ กับเครื่องมือที่พวกเขาใช้ ใช่ไหม
‫หรือเป็นเครื่องมือที่พวกเขาใช้
‫นั่นคือเหตุผลที่เราใช้เวลาเล็กน้อยในการเตรียมพื้นที่ทำงาน CoLab ให้พร้อม รวบรวมโฟลเดอร์โปรเจ็กต์ใหม่
‫นำข้อมูลไปไว้ที่นั่น
‫แล้วถ้าย้อนกลับไปเราจะไปถึงขั้นไหน?
‫ควรมีศูนย์ที่นี่เพื่อเตรียมพื้นที่ทำงานของเราให้พร้อม
‫แต่ตอนนี้เรามาถึงขั้นตอนที่หนึ่งแล้ว ซึ่งกำลังเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อม เค เปลี่ยนเป็นกาล
‫นี่คือหลักฐานของ TensorFlow ในตัวมันเอง
‫จึงเรียกว่า TensorFlow
‫สมมติฐานคือการทำให้ข้อมูลของคุณอยู่ในกาล หรือจำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดที่ต้องการจัดการกับตัวเลข ดังนั้นเราจึงต้องนำข้อมูลของเราไปเป็นกาล
‫ซึ่งเป็นเพียงคำแฟนซีสำหรับเมทริกซ์ a เค รังสีผู้ตัดสินที่มีบางมิติแต่มีเทนเซอร์
‫สิ่งสำคัญที่นี่คือสามารถทำงานบน GPU ได้
‫ถ้าเรากลับมาที่นี่ TensorFlow จะเปลี่ยนข้อมูลของคุณเป็น tense และจากนั้นจะไหลผ่านเวิร์กโฟลว์เช่นนี้
‫คุณได้รับมัน TensorFlow
‫ฉันรู้ว่ากำลังเรียนหลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงและคุณได้รับรายการตลกฟรี
‫ไม่เป็นไร.
‫ขั้นตอนที่หนึ่ง เราจะเข้าถึงข้อมูล
‫ตอนนี้มันอยู่ที่นี่แล้วในการขับรถเข้า
‫วิสัยทัศน์ของสุนัข
‫ดังนั้นตอนนี้เราต้องดึงมันจากโฟลเดอร์นี้ไปยังพื้นที่โค้ดนี้
‫มาทำกัน
‫เราจะออกจากที่
‫เราจะทำหัวเรื่องเล็กน้อย
‫อันที่จริง เราสามารถไปที่นี่เพื่อเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อม
‫เปลี่ยนเป็นกาล
‫จำไว้ว่าเรากำลังสื่อสารกับตัวเองที่นี่
‫เราจะไปที่นี่กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมด
‫ข้อมูลของเราต้องอยู่ในรูปแบบตัวเลข นั่นคือสิ่งที่เราจะทำก่อน
‫เปลี่ยนภาพของเราให้เป็นกาล
‫ตัวเลข
‫ตัวแทน
‫OC
‫นี่คือเซลล์โค้ดและใน CoLab วิธีพิเศษในการแปลงบางสิ่งเป็นมาร์กดาวน์คือการกดคำสั่งค้างไว้แล้วแตะสองครั้ง
‫M หากคุณต้องการดูรายการทางลัดทั้งหมดใน CoLab
‫ถือคำสั่ง m h.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ลองดูที่
‫ไกลออกไป.
‫มีจำนวนมากที่นั่น
‫จึงต้องฝึกฝนอีกครั้ง เพราะบางคำสั่งที่เราเคยใช้ใน Jupiter นั้นแตกต่างกันเล็กน้อย
‫หากคุณต้องการค้นหาข้อมูล โปรดดูที่นี่
‫มิฉะนั้น ฉันจะทำงานต่อหากต้องการเพิ่มโค้ดเพื่อที่ฉันจะได้กดปุ่มบวกเล็กๆ
‫นี้หรือบนนี้ และปุ่มหลักที่จะใช้คือ shift และ enter ใช่ไหม
‫เพียงเพื่อเรียกใช้รหัสของเรา
‫มาดูฉลากกัน
‫มันมีลักษณะอย่างไร?
‫ดังนั้นถ้าเรากลับมา
‫เริ่มต้นด้วยการเข้าถึงข้อมูลของเราและตรวจสอบป้ายกำกับ
‫ในการทำเช่นนั้น มันอยู่ในรูปแบบ CSV
‫ดังนั้นหากเราต้องการตรวจสอบ เราอาจต้องหรือจะต้องนำเข้าแพนด้า เพราะมันง่ายกว่ามากในการดูสิ่งต่าง
‫ๆ ที่เป็นฟอร์แมต CSV โดยใช้แพนด้า
‫เพื่อตรวจสอบฉลากของข้อมูลของเรา
‫เราจะนำเข้า Pandas เป็น PD ป้ายกำกับที่เราโปรดปราน CSV เท่ากับ
‫สิ่งที่เราจะทำก็แค่ผ่านเข้าไป
‫บางทีเราอาจสร้างเส้นทางเล็กๆ น้อยๆ ได้ แต่เราจะพิมพ์มันออกไปตั้งแต่แรก
‫เราสามารถคัดลอกเส้นทางการคัดลอกนี้ได้
‫แต่เรากำลังจะไปปฏิบัติ
‫มันจะมีลักษณะอย่างไร?
‫อะไรแบบนั้น.
‫มาฝึกเติมพลังกันเถอะ
‫จำไว้ว่าคุณไม่จำเป็นต้องมีเนื้อหา
‫ขับ.
‫ไดรฟ์ของฉัน
‫วิสัยทัศน์ของสุนัขสแลช
‫โอ้ใช่.
‫นี่คือสิ่งที่โครงการต้องการใช่ไหม?
‫พวกเขาต้องการชื่อ ป้ายกำกับ CSV เจ๋งๆ
‫ไม่เป็นไร.
‫และเราจะสามารถทำได้
‫แล้วสิ่งที่เราอาจตรวจสอบคือเราจะได้ป้ายกำกับ CSV
‫เราต้องการที่จะอธิบายมัน
‫อธิบาย.
‫ฉันจะช่วยถ้าฉันสามารถพิมพ์
‫ฉันพนันว่า.
‫เต็มเวลา.
‫โชคดี.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫และพิมพ์
‫และเราจะได้รับหัว
‫ดังนั้นห้าแถวแรก
‫ลองตรวจสอบดูอีกครั้ง
‫เราจะลบพื้นที่เพิ่มเติมนี้ออก
‫มหัศจรรย์.
‫เรามีอะไรที่นี่?
‫นับ 10,222 ID เพาะ 10,222 ค่าไม่ซ้ำกัน
‫ดังนั้น.
‫โอเค มีรหัสที่ไม่ซ้ำกัน 10,222 รหัสและ 120 สายพันธุ์ที่ไม่ซ้ำกัน
‫แล้วนี่คือสิ่งที่คอลัมน์ ID ดูเหมือน
‫อีกครั้ง มันดูแตกต่างไปเล็กน้อยเพราะเราพิมพ์ไปแล้ว
‫ถ้าเราเพิ่งทำป้ายกำกับ CSV
‫หัวดอท.
‫นี่คือสิ่งที่คุณอาจเคยชินกับการมองอะไรแบบนั้น
‫ไปเลย.
‫ดังนั้นเราจึงมีคอลัมน์ ID ซึ่งเป็นชื่อไฟล์ที่ฉันเชื่อว่าเป็นรูปภาพของเรา
‫นี่จึงเป็นของรถไฟ
‫และสายพันธุ์ที่เกี่ยวข้องกับรหัสนั้น
‫ทีนี้เกร็ดเล็กเกร็ดน้อยที่นี่
‫หากคุณมีไฟล์จำนวนมากในโฟลเดอร์ใดโฟลเดอร์หนึ่งของคุณใน Google ไดรฟ์ การโหลดที่นี่จะใช้เวลาค่อนข้างนาน
‫แทนที่จะรออย่างนั้น กลับไปที่ Kaggle กันดีกว่า
‫ถือว่าสิ่งนี้เป็นของเรา
‫วิธีการมองสิ่งต่างๆ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้นถ้าเราไปติดป้ายกำกับ CSV 10,222 ค่าที่ไม่ซ้ำ
‫ใช่ที่ถูกต้อง.
‫ที่นี่.
‫ไม่ซ้ำใครแล้วฝึกฝน
‫เรามี ID เฉพาะ
‫หน้าตาก็เช่นกัน
‫สิ่งที่เรามีในนั้น
‫ใช่.
‫มหัศจรรย์.
‫เอาล่ะตอนนี้สิ่งที่เราอาจจะตรวจสอบ
‫เรามี 120 สายพันธุ์ที่แตกต่างกัน
‫นั่นก็หมายความว่า
‫ว่ามี 10,000 ภาพหรือมากกว่านั้น
‫หวังว่าจะมีประมาณ 100 ภาพต่อชั้นเรียน
‫ที่จริง ลองหากันดูนะ
‫มาดูกันว่ามีกี่ภาพต่อคลาสก่อน แล้วเราจะมาดูกันว่าทำไมมันถึงสำคัญ
‫แต่ละสายพันธุ์มีกี่ภาพ?
‫และเราน่าจะทำได้ค่อนข้างง่ายโดยไปที่ป้ายกำกับ
‫เห็นไหม มันคือวี ถักเปีย
‫ฉันกำลังเข้าถึงคอลัมน์ Braid แล้วฉันจะไปนับมูลค่า
‫ดังนั้นให้นับค่าในคอลัมน์นี้
‫อันที่จริง เรามาดูกันว่ามันทำอะไรได้บ้าง
‫นี่คือสุนัขสายพันธุ์สก๊อต เดียร์ ฮาวด์ สุนัขหลายตัวในการขายเนื้อ
‫ไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่ามันคืออะไร
‫ตะโกนออกมาถ้าสุนัขของคุณอยู่ที่นี่ สุนัขเอสกิโม
‫ใช่มันเจ๋งจริงๆ
‫และตอนนี้ลองนึกภาพดู
‫มันอาจจะดูดีขึ้นเล็กน้อยถ้าเรานึกภาพขนาดมะเดื่อนี้และเท่ากับ 2010
‫โว้ว.
‫ดูสิ ความงามของ CoLab ก็คือเราไม่ต้องนำเข้า map plot lib ด้วยซ้ำถึงจะดูได้
‫ดังนั้นสมุดบันทึกของฉันจึงซูมเข้าเล็กน้อย แต่นี่ค่อนข้างเจ๋งถ้าเราวาดเส้น
‫ดูสิ เรามีสายพันธุ์สุนัขที่นี่ มีสุนัขทั้งหมด 120 สายพันธุ์ของเรา และนี่คือจำนวนภาพที่พวกมันมี
‫เราเลยต้องลากเส้นตรงข้ามตรงนี้
‫เราว่าประมาณ 75 โดยเฉลี่ย
‫เราสามารถคิดออกได้อย่างง่ายดายอยู่แล้ว
‫ดังนั้นป้ายกำกับ CSB คุณจะหาค่าเฉลี่ยของคอลัมน์ได้อย่างไร
‫อันที่จริงเราต้องนับมันก่อน
‫เพราะไม่อย่างนั้นมันก็แค่สตริงดอทเมน
‫เฉลี่ย มันอาจจะแข็งแกร่งขึ้นเล็กน้อยในหลัก
‫เลขกลางคือ 82
‫เราเลยบอกว่า 75 แต่นั่นเป็นสิ่งที่ดี
‫คุณคงนึกภาพออกว่า ถ้าคุณมี สมมุติว่า Scottish Deer Hound ถ้าเรามีรูปนั้น 500 รูป
‫แต่ไอ้เลวนี่.
‫อันนี้คืออะไร?
‫สุนัขเอสกิโม
‫ถ้าเรามีภาพสุนัขเอสกิโมเพียงสามภาพ เราอาจจินตนาการว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอาจทำงานได้ดีมากในการค้นหาว่าสุนัขพันธุ์
‫DX ของสก็อตแลนด์มีหน้าตาเป็นอย่างไร เพราะมีตัวอย่างมากมาย
‫แต่สำหรับสุนัขเอสกิโม ถ้ามีเพียงสามภาพ คงจะยากสักหน่อยที่จะคิดออกว่าหน้าตาเป็นอย่างไรเมื่อคุณถามตัวเองว่า
‫ฉันควรมีภาพกี่ภาพต่อชั้นเรียน
‫Google แนะนำขั้นต่ำเปล่า
‫สิบ.
‫จำนวนรูปภาพขั้นต่ำของ Google ต่อชั้นเรียน
‫กำลังเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมของคุณ
‫ไปเลย.
‫นี่คือ AutoML ของ Google
‫แล้วบริการใดสำหรับสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยอัตโนมัติ
‫นี่เป็นหลักสูตรพิเศษบางส่วน
‫หากคุณต้องการตรวจสอบสิ่งนี้มันค่อนข้างเจ๋ง
‫กำลังเตรียมข้อมูลของคุณ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫สำหรับวัตถุประสงค์ในการฝึกโมเดล ขอแนะนำให้คุณใช้คำอธิบายประกอบประมาณ 100 รายการต่อป้ายกำกับ
‫ดังนั้น ในกรณีของเรา คงจะดีถ้าคุณมี 100 ตัวอย่างของแต่ละคลาสรูปภาพที่มีอย่างน้อย 10 ตัวอย่าง
‫ดังนั้น 100 จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี แต่อย่างน้อย 10 ก็เป็นการเริ่มต้นที่ดี
‫ดังนั้น หากคุณต้องการสร้างตัวแยกประเภทรูปภาพของคุณเอง ถ้าเป็นการจัดประเภทแบบไบนารี
‫คุณต้องการดูอย่างน้อยสิบภาพต่อคลาส
‫ดังนั้นชุดข้อมูลของเราที่ประมาณ 75 ถึง 85 ภาพต่อคลาสจึงถูกกระจายออกไปค่อนข้างดี
‫นี่เป็นการเริ่มต้นที่ดี
‫ตกลง.
‫ดังนั้นฉันจึงสำรวจฉลากเล็กน้อย
‫ตอนนี้สิ่งที่เราอาจทำได้คือเริ่มหาเส้นทางของภาพ
‫ดังนั้น ป้ายกำกับจึงจัดการได้ง่ายใน CSV แต่รูปภาพทั้งหมดของเรา กลับมองไม่เห็นว่าอยู่ในรูปแบบนี้ที่นี่
‫ดังนั้นเราจึงต้องการวิธีใส่ลงในสมุดบันทึก CoLab ของเรา
‫เรามาดูวิธีการทำกันในวิดีโอหน้ากัน