‫Content de te revoir.
‫Dans les dernières vidéos, nous avons fait beaucoup d'efforts pour mettre nos données dans un format
‫accessible.
‫Maintenant, nous l'avons.
‫Nous devons donc jeter un coup d'œil rapidement.
‫Nous avons Bulleen Labels, qui sont nos étiquettes au format numérique.
‫Nous allons jeter un œil aux deux premiers pour que cela ne prenne pas trop de place.
‫On y va.
‫Vrai et faux, nous pouvons y accéder très facilement sous forme de zéros et de uns.
‫Et il en va de même pour nos chemins de fichiers, ce sont donc nos images de formation ici, et nous avons interrompu la discussion
‫sur le fait que Kagle ne nous fournit pas d'ensemble de validation.
‫Donc créer notre propre ensemble de validation et ainsi puisque l'ensemble de données de Kagle ne vient pas.
‫Avec l'ensemble de validation, nous allons créer le nôtre et nous souvenir de l'apprentissage automatique, lorsque j'ai gagné
‫le concept le plus important.
‫L'apprentissage automatique est un trois six, a. k. une. l'ensemble d'apprentissage, l'ensemble de validation et l'ensemble de test.
‫Donc pour le moment, nous avons l'ensemble d'entraînement et un ensemble de test, mais nous aimerions cet ensemble de validation, qui
‫est comme l'examen pratique.
‫Donc, pour réitérer, nous essayons un modèle d'apprentissage automatique sur l'ensemble d'entraînement.
‫Nous l'évaluerons sur un ensemble de validation pour voir si nos expériences que nous avons menées sur l'ensemble
‫d'entraînement se passent bien.
‫Et puis enfin, l'examen final est notre test.
‫Nous aimerions donc que ce petit ensemble intermédiaire valide notre expérience initiale.
‫C'est pourquoi nous allons faire un ensemble de validation.
‫Et maintenant, pour ce faire, que pourrions-nous utiliser ?
‫Qu'avons-nous utilisé dans le passé?
‫Je veux que vous réfléchissiez à cela dans la section de ligne de socket.
‫Si vous disiez essayer de diviser, vous auriez raison.
‫Maintenant, cela peut être un peu déroutant car il dit et teste la division.
‫Mais en réalité, la fonctionnalité de la fonction consiste simplement à diviser les données en deux ensembles différents, un
‫ensemble d'une certaine taille et un autre d'une autre taille.
‫Mettons cela en place.
‫Mais d'abord, ce que nous pourrions faire est de configurer les variables X et Y.
‫Maintenant, la raison pour laquelle nous faisons cela est parce que.
‫Se souvenir des étiquettes de bowling et des noms de fichiers est un peu fastidieux.
‫Nous pourrions donc simplement créer X, qui est notre variable standard pour vos données, et Y, qui est
‫généralement la variable standard pour votre étiquette.
‫Nous allons donc simplement en faire des copies.
‫Beau.
‫Et maintenant, puisque nous travaillons avec plus de dix mille images, dix mille deux cent vingt-deux, pour
‫être exact.
‫C'est une bonne idée de commencer à travailler avec une partie d'entre eux pour s'assurer que les choses fonctionnent avant
‫d'essayer un modèle d'apprentissage automatique et tous.
‫C'est une chose à noter pour vos propres projets, est-ce que lorsque vous faites des expériences, rappelez-vous quel est notre
‫objectif ?
‫Il s'agit de minimiser le temps entre les expériences afin que nous puissions déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
‫Et si nous utilisons dix mille exemples à chaque fois, cela va prendre un certain temps.
‫Et si vous n'avez jamais formé un modèle d'apprentissage automatique ou un modèle d'apprentissage en profondeur sur plus de dix mille images, donc
‫vous n'avez pas une idée du temps que cela prend, vous pouvez me croire sur parole que cela prendrait beaucoup
‫de temps.
‫Nous allons donc probablement le réduire et commencer avec environ un millier d'images pour commencer, puis l'augmenter selon
‫nos besoins.
‫Alors écrivons un petit mot pour nous-mêmes.
‫Nous allons commencer par expérimenter avec un millier d'images et augmenter au besoin, maintenant, cela vaut non
‫seulement pour les images, mais pour toutes sortes de projets d'apprentissage automatique.
‫Et nous l'avons vu dans le passé en utilisant des sous-échantillons de ces données.
‫Si vous travaillez sur une classification de texte et que vous aviez cent mille e-mails et que vous vouliez classer
‫s'il s'agissait de spam ou non de spam, vous pourriez commencer avec cinq mille et ensuite construire à partir de
‫là.
‫Alors définissons un petit paramètre.
‫Définissez donc le nombre d'images à utiliser pour l'expérimentation.
‫Maintenant, je veux vous montrer quelque chose de vraiment cool dans CoLab, nous allons donc créer un petit paramètre ici.
‫Et maintenant, c'est en majuscules parce que la convention que vous pourriez voir ici et là avec les projets d'apprentissage
‫en profondeur est ce type de paramètres.
‫Donc, les choses que vous pouvez définir en tant qu'utilisateur sont souvent définies en majuscules.
‫C'est là que vous pourriez voir ces variables qui sont au complet pour les majuscules.
‫Alors allons-y mille.
‫Et puis dans CoLab, il a ce petit.
‫Petit outil sympa que vous pouvez.
‫C'est comme une fonction magique chez Perram, et maintenant je travaille toujours dessus, alors peut-être que vous pouvez laisser une petite
‫suggestion sur l'endroit où je peux trouver comment en faire plus si vous le comprenez, parce que je n'en connais
‫que quelques .
‫Maintenant, regarde ça.
‫Donc, ce que nous avons fait, c'est que nous venons de partir, hé, c'est un paramètre que nous pouvons définir, créer un curseur de type.
‫Le minimum est de mille, le maximum est de dix mille et le pas est de mille.
‫Les images engourdies ont maintenant disparu.
‫Écoute, si on y va comme ça oh, ouais.
‫Cinq mille, cinq mille.
‫Huit mille, huit mille, eh bien, je pourrais jouer avec ça toute la journée.
‫C'est quelque chose que CoLab a sur Jupiter.
‫En plus d'être soutenu par une GBU préférant.
‫Très bien, alors maintenant nous avons un petit paramètre, nous avons X et Y, utilisons Saikat, Lance essayant
‫de diviser.
‫Séparons donc nos données en train et validation à partir de la sélection du modèle.
‫Importer des tests de train fractionnés.
‫Maintenant, encore une fois, c'est ce qu'on appelle la division de test de train.
‫Mais la fonctionnalité de base de cette fonction est de diviser.
‫Vous pouvez le faire manuellement en utilisant l'indexation, mais nous utiliserons simplement une fonction pour nous aider.
‫Est-ce juste une division des données en deux ensembles différents dans la formation et la validation de la taille totale.
‫Aucune image.
‫Quelle est cette variable que nous avons configurée ici.
‫Exécutez cela, vendez X, entraînez X, val, cette fois pas X, testez Y, dessinez Y val équivaut à entraîner le test fractionné
‫X jusqu'à num images.
‫Donc, cela ne prendra que les mille premiers noms de fichiers car rappelez-vous que X n'est que nos noms.
‫Nous avons une image importante pour l'instant car il est beaucoup plus rapide de travailler avec uniquement des noms de fichiers.
‫Et pourquoi nos étiquettes sont-elles sous forme booléenne.
‫Et la taille du test, encore une fois, c'est juste une validation, la taille sera de 20 pour cent, puis l'état aléatoire est
‫un peu comme définir une graine aléatoire alors que c'est comme définir un aléatoire, disons, à 40 à.
‫Donc, l'état aléatoire égal à 42 revient à passer à la graine aléatoire 42, et si vous n'êtes pas sûr de ce que fait la graine aléatoire
‫MPLX, il y a une vidéo à ce sujet.
‫Sinon, vous voudrez peut-être simplement rechercher rapidement sur Google ce que fait cette graine aléatoire.
‫Donc, nous allons X train juste pour vérifier que toutes les longueurs de nos données sont correctes parce que vous ne croiriez pas le nombre de fois où
‫j'ai été brûlé parce que mes données n'avaient pas la bonne forme.
‫Vous passerez des heures à vous battre pour que vos données soient dans la bonne forme.
‫Croyez-moi.
‫J'ai été là.
‫Très bien, merveilleux.
‫Nous avons donc un millier d'échantillons et une taille de test de 20 pour cent, ce qui
‫signifie qu'il y aura huit cents échantillons dans la division d'apprentissage et deux cents échantillons dans la division de validation.
‫Jetons donc un coup d'œil rapide.
‫Jetons un coup d'œil aux données d'entraînement.
‫Donc Xchange est de vérifier que nous sommes toujours sur cette terre, nous travaillons toujours avec les bonnes choses.
‫En fait, c'est un peu trop.
‫Je dois me rappeler que ce sont des labels Gullane à part entière, donc il y en a beaucoup.
‫Donc à essayer.
‫Nous avons des groupes de fichiers, n'est-ce pas ?
‫C'est ce que nous voulons.
‫Et former les étiquettes que nous avons.
‫Les étiquettes d'intimidation, c'est ce que nous recherchons.
‫Très bien, alors maintenant que nous avons nos données dans un ensemble d'apprentissage et de validation, un petit sous-ensemble, remarquez, car
‫rappelez-vous, notre objectif pour commencer est de minimiser le temps entre les expériences.
‫Ce que nous pouvons probablement enfin faire, c'est transformer nos images ou au moins créer des fonctionnalités pour transformer
‫nos images et nos étiquettes en Tensas.
‫Faisons-le dans la prochaine vidéo.