‫Şimdi.
‫Ben de tam olarak bundan bahsediyordum.
‫CoLab'de görebileceğiniz açılış konuşmalarına geri dönersek, bu onlardan biri.
‫Bu şu anlama geliyor: Az önce biraz ara verdim ve CoLab'e geri dönersek, Google'ın sağlayabildiği
‫sınırlı kaynak miktarı nedeniyle, dizüstü bilgisayarınızı CoLab'de yeterince uzun bir süre bırakırsanız, sonunda
‫bir çalışma zamanıyla bağlantısı kesilecektir; bu çalışma zamanı yine Google Server'da dizüstü bilgisayarınıza
‫güç sağlayan bir bilgisayardır.
‫Yani yapacağın şey bu.
‫Ara vermeniz gerekiyorsa ve sık sık ara vermeniz gerekiyorsa, oturarak çok fazla zaman geçirmiyorsunuz
‫demektir.
‫Yürüyüşe çık.
‫Doğa çok güzel, değil mi?
‫Ben de öyle yaptım.
‫Köpeğimi yürüyüşe çıkardım.
‫Yani bu küçük açılır pencereyi görürseniz, yeniden bağlanmanız gerekecektir.
‫Ama burada çalışma zamanının yeniden bağlandığını göreceksiniz.
‫Yani başlatılıyor.
‫Dosyalarımızın bulunduğu Google Drive'ı monte etmek.
‫Belki ortaya çıkması biraz zaman alır.
‫İşte oldu.
‫Sür.
‫Google Drive'ı geri alacağız.
‫İşte köpek vizyonu, güzel küçük proje klasörümüz.
‫Mükemmel.
‫Bunu kapatabiliriz.
‫Buna ihtiyacımız yok.
‫Ama yapmamız gereken şey.
‫Bunları işaretlesen iyi olur.
‫Doğru.
‫Kendi notlarıma dikkat edin, küçük yeşil bir tik emojisi koyacağım.
‫TensorFlow hub'ını içe aktardık.
‫GPU kullandığımızdan emin olmak için.
‫Şimdi, güzel olan şey, dizüstü bilgisayarın kendisinin bir CPU kullandığımız gerçeğini kaydedecek olmasıdır.
‫Böylece yeniden yüklendiğinde, hızlandırılmış donanımı CPU olarak değiştirmemiz gerekmeyecek, otomatik olarak
‫GPU olarak yükleyecektir.
‫Ancak daha önce çalıştırmış olabileceğimiz tüm hücreleri yeniden çalıştırmamız gerekiyor.
‫İşte böyle.
‫GPU içe aktarma TensorFlow'u kontrol edin.
‫TensorFlow iki nokta x kullandığımızdan emin olun.
‫Ve bunu sileceğim.
‫Harika.
‫Tamam, şimdi çalışma alanımızı hazırladık ve Daniel, bunu kurmak oldukça uzun sürdü diye düşünüyor olabilirsiniz,
‫ancak her zaman olduğu gibi, bir kişi yalnızca kullandığı araç kadar iyidir, değil mi?
‫Ya da kullandıkları araçlar.
‫Bu yüzden CoLab çalışma alanımızı hazırlamak, yeni proje klasörümüzü bir araya getirmek ve verilerimizi buraya
‫aktarmak için biraz zaman harcadık.
‫Peki şimdi geri dönersek, hangi aşamaya geldik?
‫Çalışma alanımızı hazır hale getirmek için burada bir sıfır olmalı.
‫Ama şimdi birinci adıma, yani verilerimizi hazır hale getirmeye geldik. k. zaman kiplerine dönüştürmek.
‫Şimdi bu, TensorFlow'un kendi içinde öncülüdür.
‫Bu yüzden TensorFlow olarak adlandırılıyor.
‫Öncül, verilerinizi zamanlara ayırmaktır, yani tüm makine öğrenimi modellerinin sayılarla uğraşmayı sevdiğini hatırlayın, bu nedenle verilerimizi zamanlara
‫ayırmamız gerekir, bu da matris için süslü bir kelimedir, a. k. bazı boyutları olan
‫bir hakem ışını ama bir tensör.
‫Buradaki kilit nokta, bir GPU üzerinde çalıştırılabilmesidir.
‫Buraya geri dönersek, TensorFlow verilerinizi zamanlara dönüştürür ve ardından bunun gibi bir iş akışından
‫geçer.
‫Anladın mı TensorFlow.
‫Makine öğrenimi kursu aldığınızı ve ücretsiz bir komedi gösterisi izlediğinizi biliyorum.
‫Tamam.
‫Birinci adımda verilere erişeceğiz.
‫Şu anda burada, arabanın içinde.
‫Köpek görüşü.
‫Şimdi bir şekilde onu bu klasörden bu kod alanına almamız gerekiyor.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bundan kurtulacağız.
‫Küçük bir başlık açacağız.
‫Aslında, verilerimizi hazırlayarak buraya gidebiliriz.
‫Zaman kiplerine çevirmek.
‫Unutmayın, burada kendimizle iletişim kuruyoruz.
‫Buraya tüm makine öğrenimi modelleriyle gideceğiz.
‫Verilerimizin sayısal formatta olması gerekiyor, bu yüzden ilk olarak bunu yapacağız.
‫Görüntülerimizi zaman kiplerine dönüştürmek.
‫Sayısal.
‫Temsilci
‫OC.
‫Şimdi bu bir kod hücresi ve CoLab'de bir şeyi markdown'a dönüştürmenin özel bir yolu komutu basılı tutup çift
‫dokunmaktır.
‫M CoLab'deki tüm kısayolların bir listesini görmek istiyorsanız.
‫Tut komutu m h.
‫İşte oldu.
‫Şuna bir bak.
‫Uzaklara.
‫Orada çok şey var.
‫Jupiter'de kullandığımız bazı komutlar biraz farklı olduğu için bu biraz pratik gerektiriyor.
‫Eğer bir tanesine bakmanız gerekirse, buraya bir göz atın.
‫Aksi takdirde, bir kod eklemem gerektiğinde bununla çalışmaya devam edeceğim, böylece buradaki
‫veya buradaki küçük artı düğmesine basabilirim ve kullanacağım ana düğme shift ve enter olacak, değil mi?
‫Sadece kodumuzu çalıştırmak için.
‫Etiketleri kontrol edelim.
‫Bu neye benziyor?
‫Eğer geri dönersek.
‫Verilerimize erişerek ve etiketleri kontrol ederek başlayalım.
‫Bunu yapmak için CSV formatında.
‫Dolayısıyla, kontrol etmek istiyorsak pandas'ı içe aktarmamız gerekebilir ya da gerekecektir çünkü pandas
‫kullanarak CSV formatındaki şeylere bakmak çok daha kolaydır.
‫Verilerimizin etiketlerine göz atın.
‫Pandas'ı favori etiketlerimiz CSV eşittir PD olarak içe aktaracağız.
‫Yani yapacağımız şey sadece içeri geçmek.
‫Belki küçük bir yol oluşturabiliriz ama başlangıçta bunu yazacağız.
‫Bu kopyalama yolunu kopyalayabiliriz.
‫Ama antrenman yapacağız.
‫Bu neye benziyor?
‫Onun gibi bir şey.
‫Üstünü kapatma alıştırması yapalım.
‫Unutmayın, içeriğe ihtiyacınız yok.
‫Sür.
‫Benim sürücüm.
‫Kesik köpek görüşü.
‫Oh, evet.
‫Projelerin ihtiyacı olan şey bu, değil mi?
‫Havalı isimlere, etiketlere, CSV'ye ihtiyaçları var.
‫Tamam.
‫Ve biz de bunu yapacağız.
‫Ve sonra kontrol edebileceğimiz şey etiket CSV'si alacağız.
‫Bunu tarif etmek istedik.
‫Tarif et.
‫Yazabilseydim yardım ederdim.
‫Eminim öyledir.
‫Tam zamanlı.
‫Şanslısın.
‫İşte oldu.
‫Ve baskı.
‫Ve kafasını da alacağız.
‫Yani ilk beş sıra.
‫Tekrar kontrol edelim.
‫Bu alanı daha fazla kaldıracağız.
‫Harika.
‫Burada ne varmış?
‫Sayı 10.222 Kimlik cinsi 10.222 benzersiz değer.
‫Evet.
‫Tamam, 10.222 benzersiz kimlik ve 120 benzersiz ırk var.
‫ID sütunu da bu şekilde görünür.
‫Yine biraz farklı görünüyor çünkü biz bunu bastık.
‫Yani sadece CSV etiketleri yapsaydık.
‫Nokta kafa.
‫Böyle bir şeye bakmaya alışkın olabilirsiniz.
‫İşte başlıyoruz.
‫Bu yüzden bir ID sütunumuz var, bu da sanırım resimlerimizin dosya adları.
‫Yani bu bir tren.
‫Ve bu kimlikle ilişkili cins.
‫Şimdi, burada küçük bir haber var.
‫Google Drive'daki klasörlerinizden birinde çok sayıda dosyanız varsa, buraya yüklenmesi oldukça
‫uzun zaman alır.
‫Bunu beklemek yerine Kaggle'a geri dönelim.
‫Buna bizim gibi davranın.
‫Olaylara bakış açısı.
‫İşte oldu.
‫CSV etiketine gidersek 10.222 benzersiz değer elde ederiz.
‫Evet, bu doğru.
‫İşte.
‫Benzersiz ve sonra eğitin.
‫Benzersiz bir kimliğimiz var.
‫Öyle mi görünüyor?
‫İçinde ne var?
‫Evet, öyle.
‫Harika.
‫Tamam, şimdi neyi kontrol edebiliriz.
‫120 farklı cinsimiz var.
‫Yani bu demek oluyor ki.
‫10,000 kadar resim var.
‫Umarım sınıf başına yaklaşık 100 kadar resim vardır.
‫Aslında, bunu bir düşünelim.
‫Önce sınıf başına kaç resim olduğunu bulalım, sonra bunun neden önemli olduğunu göreceğiz.
‫Her ırktan kaç resim var?
‫Ve muhtemelen bunu etiketlere giderek oldukça kolay bir şekilde yapabiliriz.
‫Bak, bu V Braid.
‫Braid sütununa erişiyorum ve ardından değer sayılarına gidiyorum.
‫Bu sütundaki değerleri sayın.
‫Aslında, bakalım bu ne yapacak.
‫Bu bir köpek cinsi, İskoç geyik tazısı, çok köpekli kasap.
‫Bunun ne olduğundan bile emin değilim.
‫Köpeğiniz buradaysa seslenin, Eskimo köpeği.
‫Evet, gerçekten harika.
‫Şimdi bunu görselleştirelim.
‫Bu incir boyutunu görselleştirirsek ve 2010'a eşitlersek muhtemelen biraz daha iyi görünecektir.
‫Vay be.
‫CoLab'in güzelliği, bunu görmek için harita çizim kütüphanesini içe aktarmamıza bile gerek kalmamasıdır.
‫Not defterim biraz yakınlaştırılmış ama bir çizgi çizecek olursak bu oldukça güzel.
‫Bakın, burada köpek ırkları var, 120 farklı köpek ırkımızın tamamı ve bu da sahip oldukları
‫resim sayısı.
‫Yani burada bir yere bir çizgi çekmemiz gerekiyordu.
‫Ortalama 75 civarı diyebiliriz.
‫Bunu zaten kolayca anlayabiliriz.
‫Peki CSB etiketleri bir sütunun ortalamasını nasıl bulursunuz?
‫Aslında önce onları saymamız gerekiyor.
‫Çünkü aksi takdirde bunlar sadece nokta ana dizelerdir.
‫Ortalama, belki de temelde biraz daha sağlamdır.
‫Yani ortadaki sayı, 82.
‫Biz de 75 dedik ama bu iyi bir şey.
‫Düşünebiliyor musunuz, diyelim ki İskoç Geyik Tazısı'na sahip olsaydık, bunun 500 görüntüsü olurdu.
‫Ama bu kötü çocuk burada.
‫Bu nedir?
‫Eskimo köpeği.
‫Elimizde sadece üç Eskimo köpeği görüntüsü olsaydı, makine öğrenimi modelimizin İskoç DX av köpeğinin neye benzediğini bulmada
‫çok başarılı olabileceğini düşünebilirdik çünkü çok fazla örneği vardı.
‫Ancak bir Eskimo köpeği söz konusu olduğunda, yalnızca üç görüntü varsa, kendinize şu soruyu sorduğunuzda
‫neye benzediğini anlamak muhtemelen biraz zor olacaktır: Sınıf başına kaç görüntü almalıyım?
‫Google en azını önermektedir.
‫On.
‫Google sınıf başına minimum resim sayısı.
‫Eğitim verilerinizi hazırlama.
‫İşte başlıyoruz.
‫Yani bu Google'ın AutoML'i.
‫Peki makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturmak için hangi hizmet var?
‫Bu biraz müfredat dışı.
‫Bunu kontrol etmek isterseniz, oldukça havalı.
‫Verilerinizi hazırlayın.
‫İşte oldu.
‫Model eğitimi amacıyla, etiket başına yaklaşık 100 ek açıklama kullanmanız önerilir.
‫Yani bizim durumumuzda, her görüntü sınıfından en az on tane olmak üzere 100 örneğiniz olsaydı harika olurdu.
‫Yani 100 harika, ama en azından 10 iyi bir başlangıç.
‫Dolayısıyla, kendi görüntü sınıflandırıcınızı oluşturmak istiyorsanız, ikili bir sınıflandırmaysa,
‫sınıf başına en az on görüntüye bakmak istersiniz.
‫Dolayısıyla, sınıf başına yaklaşık 75 ila 85 görüntüden oluşan veri setimiz oldukça iyi dağılmış durumda.
‫Bu iyi bir başlangıç.
‫Tamam.
‫Bu yüzden etiketler üzerinde biraz araştırma yaptım.
‫Şimdi yapabileceğimiz şey, görüntü yollarını çıkarmaya başlamaktır.
‫Dolayısıyla etiketlerin bir CSV'de ele alınması oldukça kolaydır, ancak tüm resimlerimiz, yine burada bu formatta
‫olduğunu göremiyoruz.
‫Bu yüzden onları CoLab not defterimize almak için bir yola ihtiyacımız var.
‫Bir sonraki videoda bunu nasıl yapacağımıza bir göz atalım.