‫مرحبًا بعودتك.
‫إنه في مقاطع الفيديو القليلة الماضية ، لقد بذلنا جهدًا لا بأس به في الحصول على بياناتنا بتنسيق يمكن
‫الوصول إليه.
‫الآن لدينا ذلك.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة بسرعة.
‫لدينا تسميات تنمر ، وهي تسمياتنا في شكل رقمي.
‫سنلقي نظرة على الأولين حتى لا تشغل مساحة كبيرة.
‫هناك نذهب.
‫هذا صحيح وخطأ.
‫يمكننا الوصول إلى هذه كأصفار وآحاد بسهولة حقًا.
‫وينطبق الشيء نفسه على مسارات الملفات الخاصة بنا.
‫هذه صور تدريبنا هنا.
‫وتوقفنا عن مناقشة كيف أن Kaggle لا تزودنا بمجموعة التحقق من الصحة.
‫حتى إنشاء مجموعة التحقق الخاصة بنا.
‫وهكذا ، بما أن مجموعة البيانات من Kaggle لا تأتي.
‫مع مجموعة التحقق ، سنقوم بإنشاء مجموعة خاصة بنا.
‫وتذكر ، منذ رجوعك إلى Machine Learning 101 ، أن أهم مفهوم في التعلم الآلي هو المجموعات
‫الثلاث.
‫حسنًا ، مجموعة التدريب ومجموعة التحقق ومجموعة الاختبار.
‫حسنًا ، لدينا الآن مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار ، لكننا نرغب في مجموعة التحقق هذه
‫وهي a. ك. امتحان الممارسة.
‫لذا للتكرار ، سنقوم بتدريب نموذج التعلم الآلي على مجموعة التدريب ، وسنقوم بتقييمه على مجموعة التحقق لمعرفة
‫ما إذا كانت تجاربنا التي أجريناها على مجموعة التدريب تسير على ما يرام.
‫ثم أخيرًا الاختبار النهائي هو مجموعة الاختبار الخاصة بنا.
‫لذلك نرغب في هذه المجموعة المتوسطة الصغيرة للتحقق من صحة تجربتنا الأولية.
‫لهذا السبب سنقوم بعمل مجموعة تحقق.
‫والآن للقيام بذلك ، ما الذي يمكننا استخدامه؟
‫ماذا استخدمنا في الماضي؟
‫أريدك أن تفكر في هذا.
‫كان في قسم القرض النفسي.
‫إذا قلت انقسام اختبار القطار ، فأنت على صواب.
‫الآن قد يكون الأمر محيرًا بعض الشيء لأنه يشير إلى انقسام اختبار القطار ، ولكن في الحقيقة
‫وظيفة الوظيفة هي مجرد تقسيم البيانات إلى مجموعتين مختلفتين ، مجموعة واحدة ذات حجم معين ومجموعة أخرى من حجم
‫آخر.
‫لنقم بإعداد ذلك.
‫لكن أولًا ، ما يمكننا فعله هو إعداد متغيري X و Y.
‫الآن ، سبب قيامنا بذلك هو لأن.
‫إن الاضطرار إلى تذكر تسميات التنمر وأسماء الملفات أمر شاق بعض الشيء.
‫لذا فإن ما قد نفعله هو إنشاء X ، وهو المتغير القياسي لبياناتك ، و Y ، وهو عادةً
‫المتغير القياسي لتصنيفك.
‫لذلك سنقوم فقط بعمل نسخ من هؤلاء.
‫جميلة.
‫والآن بما أننا نعمل مع أكثر من 10000 صورة ، 10222 ، على وجه الدقة.
‫إنها لفكرة جيدة أن تبدأ العمل مع جزء منهم أولاً للتأكد من أن الأشياء تعمل قبل أن نذهب ونقوم بتدريب
‫نموذج التعلم الآلي على كل منهم.
‫هذا شيء يجب ملاحظته بالنسبة لمشاريعك الخاصة هو أنه عندما تقوم بالتجارب ، تذكر ما هو
‫هدفنا؟
‫إنه لتقليل الوقت بين التجارب حتى نتمكن من معرفة ما يصلح وما لا يصلح.
‫وإذا كنا نستخدم 10000 مثال في كل مرة ، فسيستغرق ذلك بعض الوقت.
‫وإذا لم تقم أبدًا بتدريب نموذج التعلم الآلي أو نموذج التعلم العميق على أكثر من 10000 صورة ،
‫لذلك ليس لديك منظور للوقت الذي يستغرقه ذلك ، يمكنك أن تأخذ كلامي لأنه سيستغرق وقتًا
‫طويلاً.
‫لذلك من المحتمل أننا سنقللها ونبدأ بحوالي 1000 صورة في البداية ثم نزيدها حسب
‫حاجتنا.
‫لذلك دعونا نكتب ملاحظة صغيرة لأنفسنا.
‫سنبدأ بتجربة 1000 صورة ونزيدها حسب الحاجة.
‫الآن ، هذا لا ينطبق فقط على الصور ، ولكن لجميع أنواع مشاريع التعلم الآلي.
‫وقد رأينا هذا في الماضي باستخدام بعض عينات بياناتنا.
‫إذا كنت تعمل على تصنيف نص وكان لديك 100000 بريد إلكتروني وأردت تصنيف ما إذا كانت
‫بريدًا عشوائيًا أم لا ، فقد تبدأ فقط بـ 5000 ثم تتراكم من هناك.
‫لذلك دعونا نضع معلمة صغيرة.
‫لذا قم بتعيين عدد الصور المراد استخدامها للتجربة.
‫الآن أريد أن أريكم شيئًا رائعًا حقًا داخل CoLab ، لذلك سننشئ معلمة صغيرة هنا
‫والآن هي في العواصم لأن العرف الذي قد تراه هنا وهناك مع مشاريع التعلم العميق هو تلك المعلمات
‫المفرطة.
‫لذا فإن الأشياء التي يمكنك تعيينها كمستخدم غالبًا ما يتم تعيينها بأحرف كبيرة.
‫هذا هو المكان الذي قد ترى فيه هذه المتغيرات بأحرف كبيرة كاملة.
‫لذلك دعونا نذهب 1000 ثم في CoLab لديه هذا القليل.
‫قليلا رائع لذلك.
‫تستطيع.
‫إنها مثل وظيفة سحرية في بريم.
‫والآن ما زلت أعمل على حلها ، لذا ربما يمكنك ترك اقتراح صغير حول أين يمكنني معرفة كيفية
‫صنع المزيد منها إذا اكتشفت ذلك ، لأنني أعرف زوجين فقط.
‫الآن ، شاهد هذا.
‫إذن ما فعلناه هو أننا ذهبنا للتو ، هذه معلمة يمكننا تعيينها.
‫قم بإنشاء شريط تمرير نوع.
‫الحد الأدنى هو 1000 ، والحد الأقصى هو 10000 ، والخطوة هي 1000.
‫الآن ظهرت الصور الآن.
‫انظر ، إذا ذهبنا هكذا.
‫أوه نعم.
‫5000.
‫8000.
‫حسنًا ، يمكنني أن ألعب بهذا طوال اليوم.
‫هذا شيء يمتلكه CoLab على المشتري ، بصرف النظر عن كونه مدعومًا بمحيط GPU.
‫حسنًا ، لدينا الآن معلمة صغيرة.
‫لدينا X و Y.
‫دعونا نستخدم علم النفس ، وتقسيم اختبار القطار.
‫لذلك دعونا نقسم بياناتنا إلى تدريب والتحقق من تقسيم اختبار قطار إدخال اختيار النموذج.
‫الآن مرة أخرى ، يسمى هذا تقسيم اختبار القطار ، ولكن الوظيفة الأساسية لهذه الوظيفة هي الانقسام.
‫يمكنك القيام بذلك يدويًا باستخدام الفهرسة ، لكننا سنستخدم وظيفة لمساعدتنا فقط.
‫هو مجرد تقسيم البيانات إلى مجموعتين مختلفتين إلى تدريب والتحقق من الحجم الإجمالي.
‫الآن الصور.
‫وهو هذا المتغير الذي أعددناه هنا.
‫قم بتشغيل تلك الخلية x ، تدريب x val هذه المرة ، وليس x اختبار y ، تدريب y val يساوي تدريب اختبار تقسيم x حتى عدد الصور.
‫لذلك سيأخذ فقط أول ألف اسم للملفات لأن تذكر أن X هي مجرد أسماء ملفات لدينا.
‫لم نقم باستيراد صورنا حتى الآن لأن العمل بأسماء الملفات فقط أسرع كثيرًا.
‫ولماذا تسمياتنا في شكل منطقي؟
‫وحجم الاختبار.
‫مرة أخرى ، هذا مجرد تحقق من الصحة.
‫سيكون الحجم 20٪ ثم تكون الحالة العشوائية نوعًا ما مثل إعداد البذور العشوائية.
‫حسنًا ، إنه مثل تعيين البذور العشوائية على 42.
‫لذا فإن الحالة العشوائية التي تساوي 42 هي نفس حالة الصعود إلى البذور العشوائية 42.
‫وإذا لم تكن متأكدًا مما تفعله البذور العشوائية ، فهناك مقطع فيديو حول ذلك.
‫وإلا فقد ترغب في استخدام Google بسرعة.
‫ماذا تفعل البذور العشوائية؟
‫لذلك إذا ذهبنا.
‫قطار Len X فقط للتحقق من جميع أطوال بياناتنا صحيحة لأنك لن تصدق عدد المرات التي تم فيها
‫حرق البيانات لأن بياناتي كانت بالشكل الخاطئ.
‫ستقضي ساعات تكافح للحصول على بياناتك بالشكل الصحيح.
‫صدقني.
‫لقد كنت هناك.
‫حسنًا ، رائع.
‫إذن لدينا 1000 عينة ولدينا حجم اختبار 20٪.
‫هذا يعني أنه سيكون هناك 800 عينة في قسم التدريب و 200 عينة في قسم التحقق من الصحة.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة سريعة.
‫دعونا نلقي نظرة على بيانات التدريب.
‫لذا تدرب X فقط للتحقق من أننا ما زلنا على هذه الأرض.
‫ما زلنا نعمل مع الأشياء الصحيحة.
‫في الواقع ، هذا كثير جدًا.
‫يجب أن أتذكر أن هذه تسميات تنمر كاملة ، لذلك هناك الكثير هناك.
‫تدريب ، لدينا مسارات الملفات ، أليس كذلك؟
‫هذا هو ما نريد.
‫والتدريب على التسميات التي لدينا.
‫تسميات البلطجة.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫حسنا.
‫والآن بعد أن أصبح لدينا بياناتنا في مجموعة التدريب والتحقق ، مجموعة فرعية صغيرة ، ضع في اعتبارك ، لأن
‫تذكر أن هدفنا في البداية هو تقليل الوقت بين التجارب.
‫ما يمكننا فعله على الأرجح هو تحويل الصور أو على الأقل إنشاء بعض الوظائف لتحويل
‫صورنا وتسمياتنا إلى أزمنة.
‫لنفعل ذلك في الفيديو التالي.