‫Willkommen zurück.
‫In den letzten Videos haben wir uns viel Mühe gegeben, unsere Daten in ein zugängliches Format zu
‫bringen.
‫Jetzt haben wir das.
‫Schauen wir uns also schnell um.
‫Wir haben Bulleen Labels, das sind unsere Etiketten im numerischen Format.
‫Wir werden uns die ersten beiden ansehen, damit sie nicht zu viel Platz einnehmen.
‫Na, bitte.
‫Richtig und falsch, wir können sehr einfach auf diese als Nullen und Einsen zugreifen.
‫Dasselbe gilt für unsere Dateipfade. Dies sind also unsere Trainingsbilder hier, und wir haben die Diskussion aufgegeben,
‫dass Kagle uns kein Validierungsset zur Verfügung stellt.
‫Also unser eigenes Validierungsset erstellen und da kommt der Datensatz von Kagle nicht.
‫Mit dem Validierungsset erstellen wir unser eigenes und erinnern uns an die Zeiten des maschinellen Lernens, als ich
‫das wichtigste Konzept gewann.
‫Maschinelles Lernen ist eine drei sechs, a. k. A. das Trainingsset, das Validierungsset und das Testset.
‫Im Moment haben wir also das Trainingsset und ein Testset, aber wir möchten dieses Validierungsset, das wie
‫die Übungsprüfung ist.
‫Um es noch einmal zu wiederholen, wir versuchen ein Modell für maschinelles Lernen am Trainingssatz.
‫Wir werden es auf einem Validierungsset auswerten, um zu sehen, ob unsere Experimente, die wir mit dem Trainingsset durchgeführt
‫haben, in Ordnung sind.
‫Und schließlich ist die Abschlussprüfung unser Test-Set.
‫Wir möchten also, dass dieses kleine Zwischenset unser anfängliches Experiment validiert.
‫Deshalb werden wir ein Validierungsset erstellen.
‫Und was könnten wir jetzt dazu gebrauchen?
‫Was haben wir in der Vergangenheit verwendet?
‫Ich möchte, dass Sie darüber nachdenken, steht im Abschnitt über die Socket-Leitung.
‫Wenn Sie sagten, dass Sie versuchen würden, sich zu trennen, würden Sie Recht haben.
‫Kann jetzt ein bisschen verwirrend sein, weil es heißt und Test aufteilen.
‫Aber in Wirklichkeit besteht die Funktionalität der Funktion darin, Daten in zwei verschiedene Sätze aufzuteilen, einen Satz einer
‫bestimmten Größe und einen anderen Satz einer anderen Größe.
‫Lass uns das einrichten.
‫Aber zuerst könnten wir X- und Y-Variablen einrichten.
‫Der Grund, warum wir dies tun, ist, weil.
‫Sich Bowling-Etiketten und Dateinamen merken zu müssen, ist etwas mühsam.
‫Wir könnten also einfach X erstellen, die unsere Standardvariable für Ihre Daten ist, und Y, die normalerweise
‫die Standardvariable für Ihr Etikett ist.
‫Also werden wir nur Kopien davon machen.
‫Wunderschönen.
‫Und jetzt, da wir mit über zehntausend Bildern arbeiten, zehntausendzweihundertzweiundzwanzig, um genau zu
‫sein.
‫Es ist eine gute Idee, zuerst mit einem Teil von ihnen zu arbeiten, um sicherzustellen, dass die Dinge funktionieren, bevor
‫wir ein maschinelles Lernmodell und alle ausprobieren.
‫Dies ist bei Ihren eigenen Projekten zu beachten. Denken Sie beim Experimentieren daran, was unser Ziel
‫ist?
‫Es dient dazu, die Zeit zwischen den Experimenten zu minimieren, damit wir herausfinden können, was funktioniert und was nicht.
‫Und wenn wir jedes Mal zehntausend Beispiele verwenden, wird das eine Weile dauern.
‫Und wenn Sie noch nie ein Machine-Learning-Modell oder Deep-Learning-Modell in mehr als zehntausend Bildern trainiert haben, Sie also
‫keine Vorstellung davon haben, wie lange das dauert, können Sie mir glauben, dass es lange dauern
‫würde.
‫Also werden wir es wahrscheinlich reduzieren und mit ungefähr tausend Bildern beginnen und es dann nach Bedarf
‫vergrößern.
‫Schreiben wir uns also eine kleine Notiz.
‫Wir werden anfangen, mit tausend Bildern zu experimentieren und diese nach Bedarf zu vergrößern. Dies gilt
‫jetzt nicht nur für Bilder, sondern für alle Arten von Machine-Learning-Projekten.
‫Und wir haben dies in der Vergangenheit anhand von Teilstichproben dieser Daten gesehen.
‫Wenn Sie an einer Textklassifizierung arbeiten und hunderttausend E-Mails haben und klassifizieren wollten, ob es
‫sich um Spam handelt oder nicht, könnten Sie nur mit fünftausend beginnen und dann weiter
‫bauen.
‫Stellen wir also einen kleinen Parameter ein.
‫Legen Sie also die Anzahl der Bilder fest, die zum Experimentieren verwendet werden sollen.
‫Jetzt möchte ich Ihnen etwas wirklich Cooles in CoLab zeigen, also erstellen wir hier einen kleinen Parameter.
‫Und jetzt ist es in Großbuchstaben, weil die Konvention, die Sie bei Deep-Learning-Projekten hier und da sehen können,
‫diese Art von Parametern sind.
‫Also Dinge, die man als User einstellen kann oft in Großbuchstaben gesetzt.
‫Hier sehen Sie möglicherweise diese Variablen, die für Großbuchstaben vollständig sind.
‫Also lass uns tausend gehen.
‫Und dann in CoLab hat es so wenig.
‫Kleines cooles Tool, das Sie können.
‫Es ist wie eine magische Funktion bei Perram, und jetzt arbeite ich noch daran, also kannst du vielleicht einen kleinen Vorschlag
‫hinterlassen, wo ich herausfinden kann, wie ich mehr davon machen kann, wenn du es herausfindest, denn ich kenne nur
‫ein paar .
‫Sehen Sie sich das an.
‫Was wir also gemacht haben, ist, dass wir einfach weg sind, hey, das ist ein Parameter, den wir setzen können, einen Typ-Schieberegler erstellen.
‫Das Minimum ist tausend, das Maximum ist zehntausend und der Schritt ist tausend.
‫Betäubte Bilder sind jetzt verschwunden.
‫Schau, wenn wir so gehen, oh ja.
‫Fünftausend, fünftausend.
‫Achttausend, achttausend, na ja, damit könnte ich den ganzen Tag herumspielen.
‫Das ist etwas, das CoLab über Jupiter hat.
‫Abgesehen davon, dass er von einer GBU unterstützt wird, die es vorzieht.
‫In Ordnung, jetzt haben wir also einen kleinen Parameter, wir haben X und Y, verwenden wir Saikat, Lance versucht
‫zu teilen.
‫Lassen Sie uns also unsere Daten aus der Modellauswahl in Training und Validierung aufteilen.
‫Zugtests aufgeteilt importieren.
‫Dies wird nun wiederum als Zugtestaufteilung bezeichnet.
‫Aber die Grundfunktionalität dieser Funktion ist das Aufteilen.
‫Sie könnten dies manuell tun, indem Sie die Indizierung verwenden, aber wir verwenden nur eine Funktion, um uns zu helfen.
‫Ist nur eine Aufteilung der Daten in zwei verschiedene Sätze zum Training und zur Validierung der Gesamtgröße.
‫Keine Bilder.
‫Welches ist diese Variable, die wir hier eingerichtet haben.
‫Führe das aus, verkaufe X, trainiere X, val, diesmal nicht X, teste Y, zeichne Y val gleich trainiere test split X
‫bis zu num Bilder.
‫Es werden also nur die ersten tausend Dateinamen benötigt, denn denken Sie daran, dass X nur unsere Namen ist.
‫Wir haben gerade ein wichtiges Bild, weil es viel schneller ist, nur mit Dateinamen zu arbeiten.
‫Und warum sind unsere Etiketten in boolescher Form.
‫Und Testgröße, auch hier ist dies nur eine Validierung, die Größe wird 20 Prozent betragen und dann ist der Zufallszustand so, als
‫würde man zufälligen Seed setzen, während es so ist, als würde man zufällig, sagen wir, 40 to setzen.
‫Der Zufallszustand gleich 42 ist also das Gleiche wie der Zufalls-Seed 42, und wenn Sie sich nicht sicher sind, was
‫MPLX-Zufalls-Seed macht, gibt es ein Video dazu.
‫Andernfalls möchten Sie vielleicht einfach schnell googeln, was dieser zufällige Seed tut.
‫Also gehen wir zum X-Zug, nur um zu überprüfen, ob alle Längen unserer Daten korrekt sind, denn Sie würden nicht glauben, wie oft
‫ich verbrannt wurde, weil meine Daten die falsche Form hatten.
‫Sie werden Stunden damit verbringen, Ihre Daten in die richtige Form zu bringen.
‫Vertrau mir.
‫Ich war dort.
‫Alles klar, wunderbar.
‫Wir haben also tausend Stichproben und wir haben eine Testgröße von 20 Prozent,
‫was bedeutet, dass es achthundert Stichproben im Trainings-Split und zweihundert Stichproben im Validierungs-Split geben wird.
‫Werfen wir also einen kurzen Blick darauf.
‫Werfen wir einen Blick auf die Trainingsdaten.
‫Xchange soll also verifizieren, dass wir noch auf dieser Erde sind, dass wir immer noch mit dem richtigen Zeug arbeiten.
‫Eigentlich sind das etwas zu viele.
‫Ich muss mich daran erinnern, dass dies ausgewachsene Gullane-Etiketten sind, also gibt es dort eine Menge.
‫Also versuchen.
‫Wir haben Datei-Pods, richtig?
‫Das ist, was wir wollen.
‫Und wir trainieren die Labels, die wir haben.
‫Mobbing-Etiketten, das ist unser Ziel.
‫In Ordnung, jetzt haben wir unsere Daten in einem Trainings- und einem Validierungssatz zusammengefasst, wohlgemerkt in einer kleinen Teilmenge, denn denken Sie
‫daran, dass unser Ziel zunächst darin besteht, die Zeit zwischen den Experimenten zu minimieren.
‫Was wir wahrscheinlich endlich tun können, ist, unsere Bilder umzuwandeln oder zumindest einige Funktionen zu erstellen, um unsere
‫Bilder und Labels in Tensas zu verwandeln.
‫Das machen wir im nächsten Video.