‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son birkaç videoda, verilerimizi erişilebilir bir formata getirmek için oldukça fazla çaba
‫harcadık.
‫Şimdi elimizde o var.
‫Şimdi hızlıca bir göz atalım.
‫Sayısal formatta etiketlerimiz olan zorbalık etiketlerimiz var.
‫Çok fazla yer kaplamaması için ilk ikisine bir göz atacağız.
‫İşte oldu.
‫Bu hem doğru hem de yanlış.
‫Bunlara sıfırlar ve birler olarak kolayca erişebiliriz.
‫Ve aynı şey dosya yollarımız için de geçerlidir.
‫İşte bunlar bizim eğitim görüntülerimiz.
‫Ve Kaggle'ın bize nasıl bir doğrulama seti sağlamadığını tartışmayı bıraktık.
‫Yani kendi doğrulama setimizi oluşturuyoruz.
‫Kaggle'dan veri seti gelmediği için.
‫Bir doğrulama seti ile kendimizinkini oluşturacağız.
‫Makine Öğrenimi 101 dersinden hatırlayacağınız üzere, makine öğrenimindeki en önemli kavram
‫üç kümedir.
‫Tamam, eğitim seti, doğrulama seti ve test seti.
‫Şu anda eğitim setimiz ve test setimiz var, ancak bu doğrulama setini istiyoruz.
‫k. bir uygulama sınavı.
‫Tekrarlamak gerekirse, bir makine öğrenimi modelini eğitim kümesi üzerinde eğiteceğiz, eğitim kümesi üzerinde yaptığımız deneylerin
‫iyi gidip gitmediğini görmek için bir doğrulama kümesi üzerinde değerlendireceğiz.
‫Ve son olarak final sınavı bizim test setimizdir.
‫Dolayısıyla, bu küçük ara setin ilk deneyimizi doğrulamasını istiyoruz.
‫İşte bu yüzden bir doğrulama seti yapacağız.
‫Peki şimdi bunu yapmak için ne kullanabiliriz?
‫Geçmişte ne kullandık?
‫Bunu düşünmenizi istiyorum.
‫Psişik kredi bölümündeydi.
‫Eğer tren testi bölünmüş deseydiniz, haklı olurdunuz.
‫Şimdi bu biraz kafa karıştırıcı olabilir çünkü burada train test split yazıyor ama aslında
‫fonksiyonun işlevi verileri iki farklı kümeye ayırmaktır; bir küme belirli bir boyutta ve diğer küme başka bir
‫boyutta.
‫Şunu ayarlayalım.
‫Ama önce X ve Y değişkenlerini ayarlayabiliriz.
‫Şimdi, bunu yapmamızın nedeni.
‫Zorbalık etiketlerini ve dosya adlarını hatırlamak zorunda kalmak biraz sıkıcı.
‫Yani yapabileceğimiz şey, verileriniz için standart değişkenimiz olan X'i ve etiketiniz için genellikle
‫standart değişken olan Y'yi oluşturmaktır.
‫O yüzden bunların kopyalarını çıkaracağız.
‫Çok güzel.
‫Ve şimdi 10.000'den fazla resimle çalıştığımız için, tam olarak 10.222.
‫Hepsi üzerinde bir makine öğrenimi modeli eğitmeden önce işlerin yolunda gittiğinden emin olmak için önce bir kısmıyla
‫çalışmaya başlamak iyi bir fikirdir.
‫Bu, kendi projeleriniz için dikkat etmeniz gereken bir şeydir; deneyler yaparken amacımızın ne olduğunu hatırlayın.
‫Neyin işe yarayıp neyin yaramadığını anlayabilmemiz için deneyler arasındaki süreyi en aza indirmektir.
‫Ve eğer her seferinde 10.000 örnek kullanıyorsak, bu biraz zaman alacaktır.
‫Bir makine öğrenimi modelini veya derin öğrenme modelini 10.000'den fazla görüntü üzerinde
‫hiç eğitmediyseniz, bunun ne kadar zaman alacağına dair bir perspektifiniz yok demektir.
‫Bu yüzden muhtemelen bunu azaltacağız ve başlangıçta yaklaşık 1000 resimle başlayacağız ve daha sonra ihtiyacımız oldukça
‫artıracağız.
‫O halde kendimiz için küçük bir not yazalım.
‫Denemeye 1000 resimle başlayacağız ve gerektiğinde artıracağız.
‫Şimdi, bu sadece görüntüler için değil, her türlü makine öğrenimi projesi için geçerli.
‫Bunu geçmişte verilerimizden bazı örnekler kullanarak da gördük.
‫Bir metin sınıflandırması üzerinde çalışıyorsanız ve elinizde 100.000 e-posta varsa ve bunların spam olup olmadığını sınıflandırmak
‫istiyorsanız, yalnızca 5000 ile başlayabilir ve daha sonra bu sayıyı artırabilirsiniz.
‫O halde küçük bir parametre belirleyelim.
‫Bu yüzden deneme için kullanılacak resim sayısını belirleyin.
‫Şimdi size CoLab'da gerçekten harika bir şey göstermek istiyorum, bu yüzden burada küçük bir parametre oluşturacağız
‫ve şimdi büyük harflerle yazılacak çünkü derin öğrenme projelerinde burada ve orada görebileceğiniz kural, hiper parametrelerdir.
‫Dolayısıyla, kullanıcı olarak ayarlayabileceğiniz şeyler genellikle büyük harflerle ayarlanır.
‫İşte bu noktada, büyük harflerle yazılmış bu değişkenleri görebilirsiniz.
‫Şimdi 1000'e gidelim ve sonra CoLab'da bu küçük var.
‫Biraz havalı.
‫Yapabilirsin.
‫Prem'de sihirli bir fonksiyon gibi.
‫Ve şimdi hala bunları çözmeye çalışıyorum, bu yüzden belki de çözerseniz bunlardan daha fazlasını nasıl yapabileceğimi nereden öğrenebileceğime
‫dair küçük bir öneri bırakabilirsiniz, çünkü sadece birkaç tane biliyorum.
‫Şimdi, şunu izle.
‫Yani yaptığımız şey, hey, bu ayarlayabileceğimiz bir parametredir.
‫Bir tür kaydırıcısı oluşturun.
‫Minimum 1000, maksimum 10.000 ve adım 1000'dir.
‫Şimdi görüntüler ortaya çıktı.
‫Bak, eğer bu şekilde gidersek.
‫Oh, evet.
‫5000.
‫8000.
‫Bununla bütün gün oynayabilirim.
‫Bu, bir GPU çevresi tarafından desteklenmenin yanı sıra CoLab'ın Jüpiter'e göre sahip olduğu bir şey.
‫Pekala, şimdi küçük bir parametremiz var.
‫Elimizde X ve Y var.
‫Psişik öğrenmeleri kullanalım, test bölünmesini eğitelim.
‫Öyleyse verilerimizi model seçimi girişi eğitme testi bölünmesinden eğitme ve doğrulama olarak ayıralım.
‫Şimdi yine, buna train test split deniyor, ancak bu işlevin temel işlevi bölmektir.
‫Bunu indeksleme kullanarak manuel olarak da yapabilirsiniz, ancak biz bize yardımcı olması için bir fonksiyon kullanacağız.
‫Verilerin eğitim ve doğrulama olarak iki farklı kümeye ayrılmasıdır.
‫Şimdi resimler.
‫Bu da burada oluşturduğumuz değişken.
‫Bu x hücresini çalıştırın, bu sefer x değerini eğitin, x test y değil, eğitim y değeri eğitim testine eşittir x'i num görüntülerine kadar bölün.
‫Bu yüzden sadece ilk bin dosya adını alacak çünkü X'in sadece dosya adlarımız olduğunu unutmayın.
‫Henüz resimlerimizi içe aktarmadık çünkü sadece dosya adlarıyla çalışmak çok daha hızlı.
‫Peki etiketlerimiz neden boolean formunda?
‫Ve test boyutu.
‫Tekrar ediyorum, bu sadece bir doğrulama.
‫Boyut %20 olacaktır ve daha sonra rastgele durum rastgele tohum ayarlamak gibidir.
‫Rastgele tohumu 42'ye ayarlamak gibi.
‫Yani rastgele durum eşittir 42, rastgele tohum 42'ye çıkmakla aynıdır.
‫Rastgele tohumun ne işe yaradığından emin değilseniz, bununla ilgili bir video var.
‫Aksi takdirde hızlıca Google'a bakmak isteyebilirsiniz.
‫Rastgele tohum ne işe yarar?
‫Yani eğer gidersek.
‫Len X treni sadece verilerimizin tüm uzunluklarının doğru olup olmadığını kontrol etmek içindir çünkü verilerim yanlış
‫şekilde olduğu için ne kadar çok yandığıma inanamazsınız.
‫Verilerinizi doğru şekle sokmak için saatlerce mücadele edeceksiniz.
‫Güven bana.
‫Ben de o yollardan geçtim.
‫Pekala, harika.
‫Yani 1000 örneğimiz ve %20'lik bir test boyutumuz var.
‫Bu da eğitim bölümünde 800 örnek ve doğrulama bölümünde 200 örnek olacağı anlamına gelir.
‫Şimdi hızlıca bir göz atalım.
‫Eğitim verilerine bir göz atalım.
‫Yani X treni sadece hala bu dünyada olduğumuzu doğrulamak için.
‫Hâlâ doğru malzemelerle çalışıyoruz.
‫Aslında, bu biraz fazla.
‫Bunların tam anlamıyla zorbalık etiketleri olduğunu unutmamalıyım, yani burada çok şey var.
‫Yani tren, dosya yollarımız var, doğru mu?
‫Biz de bunu istiyoruz.
‫Ve elimizdeki etiketler için eğitim.
‫Zorbalık etiketleri.
‫Biz de bunun peşindeyiz.
‫Tamam.
‫Şimdi verilerimizi bir eğitim ve bir doğrulama kümesine ayırdık, küçük bir alt küme, unutmayın, çünkü başlangıçtaki
‫amacımız deneyler arasındaki süreyi en aza indirmektir.
‫Muhtemelen sonunda yapabileceğimiz şey, görüntüleri ortaya çıkarmak veya en azından görüntülerimizi ve etiketlerimizi zamanlara
‫dönüştürmek için bazı işlevler oluşturmaktır.
‫Bunu bir sonraki videoda yapalım.