‫Selamat datang kembali.
‫Dalam beberapa video terakhir, kami telah menghabiskan sedikit upaya untuk memasukkan data kami ke dalam format yang dapat
‫diakses.
‫Sekarang kita punya itu.
‫Jadi kita punya mari kita lihat dengan cepat.
‫Kami memiliki Bulleen Labels, yang merupakan label kami dalam format numerik.
‫Kita akan melihat dua yang pertama sehingga tidak memakan banyak ruang.
‫Di sana kita pergi.
‫Benar dan salah, kita dapat mengaksesnya sebagai nol dan satu dengan sangat mudah.
‫Dan hal yang sama berlaku untuk jalur file kami, jadi ini adalah gambar pelatihan kami di sini, dan kami
‫berhenti membahas bagaimana Kagle tidak memberi kami set validasi.
‫Jadi membuat set validasi kita sendiri dan karena set data dari Kagle tidak datang.
‫Dengan set validasi, kita akan membuat sendiri dan mengingatnya dari masa lalu dalam pembelajaran mesin, ketika saya memenangkan
‫konsep yang paling penting.
‫Pembelajaran mesin adalah tiga enam, a. k. A. set pelatihan, set validasi, dan set tes.
‫Jadi sekarang kami memiliki set pelatihan dan set tes, tetapi kami ingin set validasi ini, yang
‫seperti ujian praktik.
‫Jadi untuk mengulangi, kami mencoba model pembelajaran mesin di set pelatihan.
‫Kami akan mengevaluasinya pada set validasi untuk melihat apakah eksperimen yang telah kami lakukan di set pelatihan
‫berjalan dengan baik.
‫Dan akhirnya, ujian akhir adalah perangkat ujian kami.
‫Jadi kami ingin set perantara kecil ini untuk memvalidasi eksperimen awal kami.
‫Jadi itu sebabnya kita akan membuat set validasi.
‫Dan sekarang untuk melakukannya, apa yang bisa kita gunakan?
‫Apa yang telah kita gunakan di masa lalu?
‫Saya ingin Anda memikirkan hal ini di bagian garis soket.
‫Jika Anda mengatakan mencoba untuk membagi, Anda akan benar.
‫Sekarang bisa sedikit membingungkan karena dikatakan dan test split.
‫Namun sebenarnya fungsi dari fungsi tersebut hanyalah membagi data menjadi dua set yang berbeda, satu set dengan
‫ukuran tertentu dan satu set dengan ukuran lain.
‫Mari kita atur itu.
‫Tapi pertama-tama, yang mungkin kita lakukan adalah mengatur variabel X dan Y.
‫Sekarang, alasan kami melakukan ini adalah karena.
‫Harus mengingat label bowling dan nama file agak membosankan.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah membuat X, yang merupakan variabel standar kami untuk data Anda, dan Y, yang
‫biasanya merupakan variabel standar untuk label Anda.
‫Jadi kami hanya akan membuat salinannya.
‫Cantik.
‫Dan sekarang, karena kami bekerja dengan sepuluh ribu gambar plus, sepuluh ribu dua ratus dua puluh
‫dua, tepatnya.
‫Sebaiknya mulai bekerja dengan sebagian dari mereka terlebih dahulu untuk memastikan semuanya berfungsi sebelum kita mencoba dan
‫model pembelajaran mesin dan semuanya.
‫Ini adalah hal yang perlu diperhatikan untuk proyek Anda sendiri, apakah ketika Anda melakukan eksperimen, ingat apa
‫tujuan kami?
‫Ini untuk meminimalkan waktu antara eksperimen sehingga kami dapat mengetahui mana yang berhasil dan mana yang tidak.
‫Dan jika kita menggunakan sepuluh ribu contoh setiap kali, itu akan memakan waktu cukup lama.
‫Dan jika Anda belum pernah melatih model pembelajaran mesin atau model pembelajaran mendalam dalam sepuluh ribu lebih gambar, sehingga
‫Anda tidak memiliki perspektif tentang berapa lama, Anda dapat mengambil kata-kata saya bahwa itu akan memakan waktu
‫lama.
‫Jadi kami mungkin akan menguranginya dan memulai dengan sekitar seribu gambar untuk memulai dan kemudian meningkatkannya sesuai
‫kebutuhan.
‫Jadi mari kita menulis catatan kecil untuk diri kita sendiri.
‫Kami akan mulai bereksperimen dengan seribu gambar dan meningkatkan sesuai kebutuhan, sekarang, ini tidak hanya
‫berlaku untuk gambar, tetapi untuk semua jenis proyek pembelajaran mesin.
‫Dan kami telah melihat ini di masa lalu menggunakan subsampel dari data tersebut.
‫Jika Anda sedang mengerjakan klasifikasi teks dan Anda memiliki seratus ribu email dan Anda ingin mengklasifikasikan
‫apakah itu spam atau bukan, Anda mungkin hanya mulai dengan lima ribu dan kemudian membangun dari
‫sana.
‫Jadi mari kita atur sedikit parameter.
‫Jadi atur jumlah gambar yang akan digunakan untuk bereksperimen.
‫Sekarang saya ingin menunjukkan sesuatu yang sangat keren di dalam CoLab, jadi kami akan membuat parameter kecil di sini.
‫Dan sekarang dalam huruf kapital karena konvensi yang mungkin Anda lihat di sana-sini dengan proyek pembelajaran
‫mendalam adalah jenis parameter tersebut.
‫Jadi hal-hal yang dapat Anda atur sebagai pengguna sering diatur dalam huruf kapital.
‫Di situlah Anda mungkin melihat variabel-variabel ini yang penuh dengan huruf kapital.
‫Jadi mari kita pergi seribu.
‫Dan kemudian di CoLab ada sedikit ini.
‫Alat keren kecil yang Anda bisa.
‫Ini seperti fungsi ajaib di Perram, dan sekarang saya masih mengerjakannya, jadi mungkin Anda bisa meninggalkan sedikit
‫saran di mana saya bisa mengetahui cara membuat lebih banyak jika Anda mengetahuinya, karena saya hanya
‫tahu beberapa .
‫Sekarang, perhatikan ini.
‫Jadi apa yang telah kita lakukan adalah kita baru saja pergi, hei, ini adalah parameter yang dapat kita atur, buat tipe slider.
‫Minimal seribu, maksimal sepuluh ribu, dan langkah seribu.
‫Gambar mati rasa kini telah menghilang.
‫Dengar, jika kita pergi seperti ini oh, ya.
‫Lima ribu, lima ribu.
‫Delapan ribu, delapan ribu, yah, aku bisa bermain-main dengan itu sepanjang hari.
‫Itu adalah sesuatu yang dimiliki CoLab di atas Jupiter.
‫Selain didukung oleh preferensi GBU.
‫Baiklah, jadi sekarang kita punya sedikit parameter, kita punya X dan Y, mari kita gunakan Saikat, Lance
‫mencoba membagi.
‫Jadi mari kita pisahkan data kita menjadi pelatihan dan validasi dari pemilihan model.
‫Tes kereta impor terbagi.
‫Sekarang, sekali lagi, ini disebut kereta uji split.
‫Tetapi fungsi dasar dari fungsi ini adalah untuk membagi.
‫Anda dapat melakukannya secara manual dengan menggunakan pengindeksan, tetapi kami hanya akan menggunakan fungsi untuk membantu kami.
‫Apakah hanya data split menjadi dua set yang berbeda menjadi pelatihan dan validasi ukuran total.
‫Tidak ada gambar.
‫Yang merupakan variabel ini kami telah mengatur di sini.
‫Jalankan itu, jual X, latih X, val, kali ini bukan X, tes Y, menggambar Y val sama dengan tes kereta membagi
‫X hingga jumlah gambar.
‫Jadi itu hanya akan mengambil seribu nama file pertama karena ingat X hanyalah nama kita.
‫Kami memiliki gambar penting dulu karena jauh lebih cepat untuk bekerja hanya dengan nama file.
‫Dan mengapa label kami dalam bentuk boolean.
‫Dan ukuran tes, sekali lagi, ini hanya validasi, ukuran akan menjadi 20 persen dan kemudian keadaan
‫acak seperti pengaturan benih acak sementara itu seperti pengaturan acak, katakanlah, ke 40.
‫Jadi keadaan acak sama dengan 42 sama dengan melakukan seed acak empat puluh dua, dan jika Anda tidak yakin apa yang dilakukan
‫seed acak MPLX, ada video tentang itu.
‫Jika tidak, Anda mungkin ingin cepat-cepat mencari di Google apa yang dilakukan benih acak ini.
‫Jadi kami pergi X train hanya untuk memeriksa semua panjang data kami benar karena Anda tidak akan percaya berapa kali
‫saya telah dibakar karena data saya bentuknya salah.
‫Anda akan menghabiskan berjam-jam berjuang untuk mendapatkan data Anda ke dalam bentuk yang benar.
‫Percaya padaku.
‫Aku pernah disana.
‫Baiklah, luar biasa.
‫Jadi kami memiliki seribu sampel dan kami memiliki ukuran uji 20 persen, jadi itu
‫berarti akan ada delapan ratus sampel dalam pemisahan pelatihan dan dua ratus sampel dalam pemisahan validasi.
‫Jadi mari kita lihat sekilas.
‫Mari kita lihat data pelatihan.
‫Jadi Xchange adalah untuk memverifikasi bahwa kita masih di bumi ini, kita masih bekerja dengan hal yang benar.
‫Sebenarnya, itu agak terlalu banyak.
‫Saya harus ingat bahwa ini adalah label Gullane penuh, jadi ada banyak di sana.
‫Jadi mencoba.
‫Kami punya file pod, benar?
‫Itulah yang kami inginkan.
‫Dan melatih label yang kita miliki.
‫Label intimidasi, itulah yang kami kejar.
‫Baiklah, jadi sekarang kami memiliki data kami ke dalam pelatihan dan set validasi, subset kecil, ingatlah, karena
‫ingat, tujuan kami untuk memulai adalah meminimalkan waktu di antara eksperimen.
‫Apa yang akhirnya bisa kita lakukan adalah mengubah gambar kita atau setidaknya membuat beberapa fungsi untuk mengubah
‫gambar dan label kita menjadi Tensas.
‫Mari kita lakukan itu di video berikutnya.