‫Hiện nay.
‫Đây chính xác là những gì tôi đã nói về.
‫Nếu chúng ta quay lại những điều quan trọng mà bạn có thể thấy trong CoLab, thì đây là một trong số chúng.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là tôi đã nghỉ một chút thời gian vừa rồi và nếu chúng ta quay
‫lại CoLab, vì số lượng tài nguyên có hạn mà Google có thể cung cấp, nếu bạn để sổ ghi chép của mình trong CoLab trong
‫một thời gian đủ dài, nó cuối cùng sẽ ngắt kết nối khỏi thời gian chạy, thời gian chạy lại chỉ là một máy tính trên
‫Máy chủ Google cung cấp năng lượng cho sổ ghi chép của bạn.
‫Vì vậy, đây là những gì bạn làm.
‫Nếu bạn phải nghỉ giải lao và bạn nên nghỉ giải lao sau mỗi lần làm việc để bạn không mất quá nhiều thời gian
‫để ngồi xuống.
‫Đi dạo.
‫Thiên nhiên thật đẹp, phải không?
‫Đó là những gì tôi vừa làm.
‫Tôi vừa dắt chó đi dạo.
‫Vì vậy, nếu bạn nhận được một cửa sổ nhỏ này, bạn sẽ phải kết nối lại.
‫Nhưng bạn sẽ thấy ở đây thời gian chạy đang kết nối lại.
‫Vì vậy, nó đang khởi tạo.
‫Gắn Google Drive, nơi chứa các tệp của chúng tôi.
‫Có lẽ phải mất một thời gian ngắn mới xuất hiện.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Lái xe.
‫Chúng tôi sẽ khôi phục lại Google Drive.
‫Có thị giác chó, thư mục dự án nhỏ xinh của chúng tôi.
‫Xuất sắc.
‫Chúng ta có thể kết thúc điều này.
‫Chúng tôi không cần điều đó.
‫Nhưng những gì chúng ta sẽ phải làm là.
‫Ồ, tốt hơn bạn nên đánh dấu vào những cái này.
‫Đúng.
‫Hãy chú ý đến các ghi chú của riêng tôi là tôi sẽ đặt một biểu tượng cảm xúc đánh dấu nhỏ màu xanh lá cây.
‫Chúng tôi đã nhập trung tâm TensorFlow.
‫Đảm bảo rằng chúng tôi đang sử dụng GPU.
‫Bây giờ, điều tuyệt vời là chính máy tính xách tay sẽ lưu thực tế là chúng ta đang sử dụng CPU.
‫Vì vậy, khi nó tải lại, chúng ta sẽ không phải thay đổi phần cứng được tăng tốc thành CPU, nó sẽ tự
‫động tải nó dưới dạng GPU.
‫Nhưng chúng tôi phải chạy lại bất kỳ ô nào mà chúng tôi có thể đã chạy trước đó.
‫Vậy là xong.
‫Kiểm tra TensorFlow nhập GPU.
‫Đảm bảo rằng chúng ta đang sử dụng TensorFlow hai điểm x.
‫Và tôi sẽ xóa cái này.
‫Tuyệt vời.
‫Được rồi, bây giờ chúng ta đã chuẩn bị xong không gian làm việc và bạn có thể nghĩ, Daniel, đã mất một
‫thời gian khá dài để thiết lập, nhưng như mọi khi, một người chỉ giỏi như công cụ mà họ sử dụng, phải không?
‫Hay là những công cụ mà họ sử dụng.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi đã dành một chút thời gian để chuẩn bị sẵn sàng không gian làm việc CoLab, sắp xếp thư mục dự án mới
‫của chúng tôi, lấy dữ liệu của chúng tôi ở đó.
‫Vậy bây giờ nếu quay lại, chúng ta sẽ đi đến bước nào?
‫Nên có một số 0 ở đây để chuẩn bị cho không gian làm việc của chúng ta.
‫Nhưng bây giờ chúng ta đang thực hiện bước một, đó là chuẩn bị dữ liệu của chúng ta a. k. a chuyển nó thành các thì.
‫Bây giờ đây là tiền đề của TensorFlow.
‫Đó là lý do tại sao nó được gọi là TensorFlow.
‫Tiền đề là đưa dữ liệu của bạn vào các thì hay còn gọi là ghi nhớ tất cả các mô hình học máy thích xử lý các con số, vì vậy chúng ta phải đưa dữ liệu của mình
‫thành các thì, đây chỉ là một từ hoa mỹ để chỉ ma trận, a. k. một tia trọng tâm
‫với một số kích thước nhưng một tenxơ.
‫Điều quan trọng ở đây là nó có thể chạy trên GPU.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay trở lại đây, TensorFlow sẽ biến dữ liệu của bạn thành các thì và sau đó nó chuyển qua một quy trình làm việc
‫như thế này.
‫Bạn nhận được nó TensorFlow.
‫Tôi biết đang tham gia một khóa học về máy học và bạn được xem một chương trình hài kịch miễn phí.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, bước một, chúng ta sẽ truy cập dữ liệu.
‫Vì vậy, ngay bây giờ, nó ở đây trong lái xe.
‫Tầm nhìn của con chó.
‫Vì vậy, bây giờ bằng cách nào đó chúng ta phải lấy nó từ thư mục này vào không gian mã này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Chúng tôi sẽ thoát khỏi điều đó.
‫Chúng tôi sẽ thực hiện một tiêu đề nhỏ.
‫Trên thực tế, chúng tôi có thể đến đây để chuẩn bị dữ liệu của chúng tôi.
‫Chuyển nó thành các thì.
‫Hãy nhớ rằng, chúng tôi đang giao tiếp với chính mình ở đây.
‫Chúng tôi sẽ đến đây với tất cả các mô hình học máy.
‫Dữ liệu của chúng tôi phải ở định dạng số, vì vậy đó là những gì chúng tôi sẽ làm trước tiên.
‫Chuyển hình ảnh của chúng ta thành các thì.
‫Số.
‫Biểu diễn OC.
‫Bây giờ đây là một ô mã và trong CoLab, một cách đặc biệt để biến một thứ gì đó thành markdown là giữ
‫lệnh và nhấn đúp.
‫M Nếu bạn muốn xem danh sách tất cả các phím tắt trong CoLab.
‫Giữ lệnh m h.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Hãy nhìn vào đó.
‫Xa xôi.
‫Có rất nhiều ở đó.
‫Vì vậy, điều này cần thực hành một lần nữa, bởi vì một số lệnh chúng ta đang sử dụng trong Sao Mộc hơi khác
‫một chút.
‫Nếu bạn cần tra cứu, hãy xem tại đây.
‫Nếu không, tôi sẽ tiếp tục chạy với nó nếu tôi cần thêm mã để tôi có thể nhấn
‫nút dấu cộng nhỏ này ở đây hoặc ở đây và cái chính sẽ được sử dụng là shift và enter, phải không?
‫Chỉ để chạy mã của chúng tôi.
‫Hãy kiểm tra các nhãn.
‫Điều đó giống như thế nào?
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay trở lại.
‫Hãy bắt đầu bằng cách truy cập dữ liệu của chúng tôi và kiểm tra các nhãn.
‫Vì vậy, để làm điều đó, nó ở định dạng CSV.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi muốn kiểm tra nó, chúng tôi có thể phải hoặc chúng tôi sẽ phải nhập gấu trúc vì việc xem xét những
‫thứ có định dạng CSV bằng cách sử dụng gấu trúc sẽ dễ dàng hơn rất nhiều.
‫Vì vậy, hãy kiểm tra nhãn dữ liệu của chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ nhập Gấu trúc dưới dạng PD các nhãn yêu thích của chúng tôi là CSV bằng.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ làm là chỉ cần vượt qua.
‫Có lẽ chúng ta có thể thiết lập một con đường nhỏ, nhưng chúng ta sẽ gõ nó ra để bắt đầu.
‫Chúng tôi chỉ có thể sao chép đường dẫn sao chép này.
‫Nhưng chúng ta sẽ luyện tập.
‫Nó sẽ trông như thế nào?
‫Đại loại vậy.
‫Hãy thực hành để vượt qua nó.
‫Hãy nhớ rằng, bạn không cần nội dung.
‫Lái xe.
‫Ổ đĩa của tôi.
‫Tầm nhìn con chó chém.
‫Ồ, vâng.
‫Đây là những gì các dự án cần, phải không?
‫Họ cần tên, nhãn, CSV thú vị.
‫Được rồi.
‫Và chúng tôi sẽ làm được điều đó.
‫Và sau đó những gì chúng tôi có thể kiểm tra là chúng tôi sẽ nhận được nhãn CSV.
‫Chúng tôi muốn mô tả nó.
‫Mô tả.
‫Tôi sẽ giúp nếu tôi có thể gõ.
‫Tôi cá.
‫Toàn thời gian.
‫May mắn.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Và in.
‫Và chúng tôi cũng sẽ nhận được cái đầu.
‫Vì vậy, năm hàng đầu tiên.
‫Chúng ta hãy kiểm tra nó một lần nữa.
‫Chúng tôi sẽ xóa thêm không gian này.
‫Tuyệt vời.
‫Chúng ta có gì ở đây?
‫Đếm 10,222 ID giống 10,222 giá trị duy nhất.
‫Vì thế.
‫Được rồi, vậy là có 10,222 ID duy nhất và 120 giống duy nhất.
‫Và đây là cột ID trông như thế nào.
‫Một lần nữa, nó trông hơi khác một chút vì chúng tôi đã in nó.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi chỉ gắn nhãn CSV.
‫Đầu chấm.
‫Đây là những gì bạn có thể quen với việc nhìn một cái gì đó như thế.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có một cột ID, đó là tên tệp, tôi tin rằng, hình ảnh của chúng tôi.
‫Vì vậy, đây là của tàu.
‫Và giống được liên kết với ID đó.
‫Bây giờ, một chút nhỏ ở đây.
‫Nếu bạn có nhiều tệp trong một trong các thư mục của mình trong Google Drive, thì thực sự sẽ mất một thời gian
‫khá dài để tải ở đây.
‫Vì vậy, thay vì chờ đợi điều đó, chúng ta hãy quay trở lại Kaggle.
‫Đối xử với điều này như của chúng tôi.
‫Cách nhìn nhận sự việc.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, nếu chúng ta gắn nhãn CSV 10,222 giá trị duy nhất.
‫Vâng đúng rồi.
‫Nơi đây.
‫Độc nhất vô nhị rồi đào tạo.
‫Chúng tôi có ID duy nhất.
‫Như vậy có giống không.
‫Những gì chúng tôi có trong đó.
‫Có, nó có.
‫Tuyệt vời.
‫Được rồi, bây giờ những gì chúng ta có thể kiểm tra.
‫Chúng tôi có 120 giống khác nhau.
‫Vậy điều đó có nghĩa là.
‫Có khoảng 10.000 hình ảnh.
‫Hy vọng rằng có khoảng 100 hình ảnh cho mỗi lớp.
‫Thực ra, chúng ta hãy chỉ ra điều đó.
‫Trước tiên, hãy tính xem có bao nhiêu hình ảnh cho mỗi lớp, sau đó chúng ta sẽ xem tại sao điều đó lại quan trọng.
‫Có bao nhiêu hình ảnh của mỗi giống?
‫Và chúng ta có thể làm điều này khá dễ dàng bằng cách sử dụng các nhãn.
‫Thấy chưa, đó là V Braid.
‫Vì vậy, tôi đang truy cập cột Braid và sau đó tôi sẽ đếm giá trị.
‫Vì vậy, hãy đếm các giá trị trong cột này.
‫Trên thực tế, chúng ta hãy chỉ xem điều đó có tác dụng gì.
‫Đây là một giống chó, chó săn hươu Scotland, chó đa thành đồ tể.
‫Thậm chí không chắc chắn đó là gì.
‫Hãy hét lên nếu con chó của bạn ở đây, con chó Eskimo.
‫Yeah, nó thực sự rất tuyệt.
‫Và bây giờ chúng ta hãy hình dung điều này.
‫Có lẽ nó sẽ đẹp hơn một chút nếu chúng ta hình dung kích thước hình này và bằng 2010.
‫Ái chà.
‫Thấy chưa, cái hay của CoLab là chúng tôi thậm chí không cần phải nhập lib sơ đồ bản đồ để thấy được điều đó.
‫Vì vậy, cuốn sổ của tôi được phóng to một chút, nhưng điều này khá tuyệt nếu chúng tôi vẽ một đường thẳng.
‫Hãy nhìn xem, chúng tôi có các giống chó ở đây, tất cả 120 giống chó khác nhau của chúng tôi, và đây là số
‫lượng hình ảnh mà chúng có.
‫Vì vậy, chúng tôi đã vẽ một đường thẳng ở đâu đó ở đây.
‫Chúng tôi nói rằng có thể trung bình khoảng 75.
‫Dù sao thì chúng ta cũng có thể hiểu được điều đó một cách khá dễ dàng.
‫Vì vậy, nhãn CSB làm thế nào để bạn tìm thấy giá trị trung bình của một cột?
‫Trên thực tế, chúng ta cần đếm chúng trước.
‫Bởi vì nếu không chúng chỉ là chuỗi chấm chính.
‫Trung bình, có lẽ nó có lẽ mạnh mẽ hơn một chút trong chính.
‫Vì vậy, số giữa, 82.
‫Vì vậy, chúng tôi đã nói 75, nhưng đó là một điều tốt.
‫Bạn có thể tưởng tượng, phải không, nếu bạn có, giả sử, Chó săn hươu Scotland, nếu chúng ta có 500 hình ảnh về điều đó.
‫Nhưng cậu bé hư ở đây.
‫Cái gì đây?
‫Chó Eskimo.
‫Nếu chúng ta chỉ có ba hình ảnh về chó Eskimo, chúng ta có thể tưởng tượng mô hình học máy của chúng ta có thể hoạt động rất tốt trong
‫việc tìm ra một con chó săn Scottish DX trông như thế nào vì nó có rất nhiều ví dụ.
‫Nhưng đối với một con chó Eskimo, nếu chỉ có ba hình ảnh, có lẽ sẽ hơi khó để tìm ra nó
‫trông như thế nào khi bạn tự hỏi mình, Tôi nên có bao nhiêu hình ảnh cho mỗi lớp?
‫Google khuyến nghị mức tối thiểu trần.
‫Mười.
‫Google số lượng hình ảnh tối thiểu cho mỗi lớp.
‫Chuẩn bị dữ liệu đào tạo của bạn.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Đây là AutoML của Google.
‫Vậy dịch vụ nào dành cho việc xây dựng mô hình học máy tự động?
‫Đây là một số ngoại khóa.
‫Nếu bạn muốn kiểm tra điều này, nó khá tuyệt.
‫Chuẩn bị dữ liệu của bạn.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Đối với mục đích đào tạo mô hình, bạn nên sử dụng khoảng 100 chú thích cho mỗi nhãn.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, sẽ thật tuyệt nếu bạn có 100 ví dụ về mỗi lớp hình ảnh với ít nhất mười.
‫Vì vậy, 100 là tuyệt vời, nhưng ít nhất mười là một khởi đầu tốt.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn xây dựng bộ phân loại hình ảnh của riêng mình, nếu đó là phân loại nhị
‫phân, bạn muốn xem xét tối thiểu mười hình ảnh cho mỗi lớp.
‫Vì vậy, tập dữ liệu của chúng tôi vào khoảng 75 đến 85 hình ảnh trên mỗi lớp được dàn trải khá tốt.
‫Đây là một khởi đầu tốt.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, tôi đã thực hiện một chút khám phá về các nhãn.
‫Bây giờ những gì chúng ta có thể làm là bắt đầu thoát ra các đường dẫn hình ảnh.
‫Vì vậy, các nhãn khá dễ xử lý trong CSV, nhưng tất cả các hình ảnh của chúng tôi, một lần nữa, chúng tôi không thể thấy các nhãn đó
‫ở định dạng này ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi cần một cách để đưa chúng vào sổ ghi chép CoLab của chúng tôi.
‫Hãy xem cách thực hiện điều đó trong video tiếp theo.