‫Bienvenido de nuevo.
‫En los últimos videos, nos hemos esforzado bastante para que nuestros datos estén en un formato
‫accesible.
‫Ahora lo tenemos.
‫Así que tenemos, echemos un vistazo rápido.
‫Tenemos Bulleen Labels, que son nuestras etiquetas en formato numérico.
‫Echaremos un vistazo a los dos primeros para que no ocupe demasiado espacio.
‫Aquí vamos.
‫Verdadero y falso, podemos acceder a ellos como ceros y unos con mucha facilidad.
‫Y lo mismo ocurre con nuestras rutas de archivo, por lo que estas son nuestras imágenes de entrenamiento aquí, y dejamos
‫de discutir cómo Kagle no nos proporciona un conjunto de validación.
‫Entonces, creando nuestro propio conjunto de validación y así, dado que el conjunto de datos de Kagle no viene.
‫Con el conjunto de validación, crearemos el nuestro y recordaremos desde hace mucho tiempo en el aprendizaje automático, cuando
‫gané el concepto más importante.
‫El aprendizaje automático es un tres seis, a. k. una. el conjunto de entrenamiento, el conjunto de validación y el conjunto de prueba.
‫Así que ahora mismo tenemos el conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba, pero nos gustaría este conjunto de validación, que es como
‫el examen de práctica.
‫Entonces, para reiterar, estamos probando un modelo de aprendizaje automático en el conjunto de entrenamiento.
‫Lo evaluaremos en un conjunto de validación para ver si nuestros experimentos que hemos estado haciendo en el conjunto
‫de entrenamiento van bien.
‫Y finalmente, el examen final es nuestro conjunto de pruebas.
‫Así que nos gustaría este pequeño conjunto intermedio para validar nuestro experimento inicial.
‫Por eso es que vamos a hacer un conjunto de validación.
‫Y ahora para hacerlo, ¿qué podríamos usar?
‫¿Qué hemos usado en el pasado?
‫Quiero que pienses en esto en la sección de línea de socket.
‫Si dijiste que intentaba dividir, estarías en lo correcto.
‫Ahora puede ser un poco confuso porque dice y prueba dividir.
‫Pero en realidad, la funcionalidad de la función es simplemente dividir los datos en dos conjuntos diferentes,
‫uno de cierto tamaño y otro de otro tamaño.
‫Vamos a configurar eso.
‫Pero primero, lo que podríamos hacer es configurar las variables X e Y.
‫Ahora, la razón por la que hacemos esto es porque.
‫Tener que recordar las etiquetas de los bolos y los nombres de los archivos es un poco tedioso.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es crear X, que es nuestra variable estándar para sus datos, e Y, que generalmente
‫es la variable estándar para su etiqueta.
‫Así que solo vamos a hacer copias de esos.
‫Hermosa.
‫Y ahora, ya que estamos trabajando con más de diez mil imágenes, diez mil doscientas veintidós, para
‫ser exactos.
‫Es una buena idea comenzar a trabajar con una parte de ellos primero para asegurarse de que todo funcione antes de probar un
‫modelo de aprendizaje automático y todos ellos.
‫Esto es algo que debe tener en cuenta para sus propios proyectos, es que cuando está haciendo experimentos, ¿recuerda cuál es
‫nuestro objetivo?
‫Es para minimizar el tiempo entre experimentos para que podamos averiguar qué funciona y qué no.
‫Y si usamos diez mil ejemplos cada vez, eso llevará un tiempo.
‫Y si nunca ha entrenado un modelo de aprendizaje automático o un modelo de aprendizaje profundo en más de diez mil imágenes,
‫por lo que no tiene una perspectiva de cuánto tiempo lleva, puede confiar en mi palabra de que llevaría
‫mucho tiempo.
‫Así que probablemente lo reduciremos y comenzaremos con unas mil imágenes para empezar y luego lo aumentaremos según
‫sea necesario.
‫Así que escribamos una pequeña nota para nosotros.
‫Comenzaremos experimentando con mil imágenes y aumentaremos según sea necesario, ahora, esto se aplica no solo a
‫las imágenes, sino a todo tipo de proyectos de aprendizaje automático.
‫Y hemos visto esto en el pasado usando submuestras de esos datos.
‫Si está trabajando en una clasificación de texto y tenía cien mil correos electrónicos y deseaba clasificar
‫si eran spam o no, solo puede comenzar con cinco mil y luego construir a partir de
‫ahí.
‫Así que establezcamos un pequeño parámetro.
‫Por lo tanto, establezca el número de imágenes que se utilizarán para experimentar.
‫Ahora quiero mostrarte algo realmente genial dentro de CoLab, así que crearemos un pequeño parámetro aquí.
‫Y ahora está en mayúsculas porque la convención que puede ver aquí y allá con los proyectos de aprendizaje
‫profundo es ese tipo de parámetros.
‫Por lo tanto, las cosas que puede establecer como usuario a menudo se establecen en mayúsculas.
‫Ahí es donde puede ver estas variables que están en mayúsculas.
‫Así que vamos a mil.
‫Y luego en CoLab tiene este pequeño.
‫Pequeña herramienta genial que puedas.
‫Es como una función mágica en Perram, y ahora todavía estoy trabajando en esto, así que tal vez puedas dejar
‫una pequeña sugerencia sobre dónde puedo averiguar cómo hacer más de estos si lo averiguas, porque solo conozco
‫un par .
‫Ahora, mira esto.
‫Entonces, lo que hicimos fue, oye, este es un parámetro que podemos establecer, crear un control deslizante de tipo.
‫El mínimo es mil, el máximo es diez mil y el paso es mil.
‫Las imágenes entumecidas ahora han desaparecido.
‫Mira, si vamos así, oh, sí.
‫Cinco mil, cinco mil.
‫Ocho mil, ocho mil, bueno, podría jugar con eso todo el día.
‫Eso es algo que CoLab tiene sobre Júpiter.
‫Aparte de estar respaldado por una GBU preferida.
‫Muy bien, ahora tenemos un pequeño parámetro, tenemos X e Y, usemos Saikat, Lance tratando
‫de dividir.
‫Entonces, dividamos nuestros datos en tren y validación a partir de la selección del modelo.
‫Importar pruebas de trenes divididas.
‫Ahora, nuevamente, esto se llama división de prueba de tren.
‫Pero la funcionalidad básica de esta función es dividir.
‫Puede hacer esto manualmente mediante la indexación, pero solo usaremos una función para ayudarnos.
‫Es solo una división de datos en dos conjuntos diferentes en entrenamiento y validación del tamaño total.
‫Sin imágenes.
‫¿Cuál es esta variable que hemos configurado aquí?
‫Ejecuta eso, vende X, entrena X, val, esta vez no X, prueba Y, dibujando Y val es igual a la prueba de tren
‫dividida X hasta num imágenes.
‫Por lo tanto, solo tomará los primeros mil nombres de archivo porque recuerde que X son solo nuestros nombres.
‫Tenemos una imagen importante todavía porque es mucho más rápido trabajar solo con nombres de archivo.
‫Y por qué nuestras etiquetas están en forma booleana.
‫Y el tamaño de la prueba, nuevamente, esto es solo una validación, el tamaño será del 20 por ciento y luego el
‫estado aleatorio es como establecer una semilla aleatoria mientras que es como establecer aleatoriamente, digamos, en 40 a.
‫Entonces, el estado aleatorio igual a 42 es lo mismo que ir a la semilla aleatoria cuarenta y dos, y si no está seguro de lo que hace
‫la semilla aleatoria MPLX, hay un video sobre eso.
‫De lo contrario, es posible que desee buscar rápidamente en Google lo que hace esta semilla aleatoria.
‫Así que vamos al tren X solo para verificar que todas las longitudes de nuestros datos sean correctas porque no creerías la cantidad de
‫veces que me quemaron porque mis datos tenían la forma incorrecta.
‫Pasará horas luchando para que sus datos estén en la forma correcta.
‫Confía en mí.
‫He estado allí.
‫Muy bien, maravilloso.
‫Así que tenemos mil muestras y tenemos un tamaño de prueba del 20 por ciento, lo
‫que significa que habrá ochocientas muestras en la división de entrenamiento y doscientas muestras en la división de validación.
‫Así que echemos un vistazo rápido.
‫Echemos un vistazo a los datos de entrenamiento.
‫Entonces, Xchange es para verificar que todavía estamos en esta tierra, todavía estamos trabajando con las cosas correctas.
‫De hecho, eso es demasiado.
‫Tengo que recordar que estos son sellos Gullane completos, así que hay mucho ahí.
‫Tan intentando.
‫Tenemos pods de archivos, ¿correcto?
‫Eso es lo que queremos.
‫Y entrenando las etiquetas que tenemos.
‫Etiquetas de intimidación, eso es lo que buscamos.
‫Muy bien, ahora que tenemos nuestros datos en un conjunto de entrenamiento y validación, un pequeño subconjunto, fíjate, porque
‫recuerda, nuestro objetivo para empezar es minimizar el tiempo entre experimentos.
‫Lo que probablemente podamos hacer finalmente es convertir nuestras imágenes o al menos crear alguna funcionalidad para
‫convertir nuestras imágenes y etiquetas en Tensas.
‫Hagámoslo en el siguiente video.