‫الآن بعد أن حصلنا على بياناتنا في شكل أزمنة ، وبشكل أكثر تحديدًا مجموعات من الصور ، في شكل
‫أزمنة وتسميات ، في شكل أزمنة ، يمكننا العودة إلى سير عملنا الصغير.
‫لنقم بتنظيف دفتر الملاحظات الخاص بنا قليلاً ويمكننا تصور ما يحدث مع مجموعات البيانات الخاصة بنا.
‫دعنا نذهب للتحقق من سير العمل لدينا.
‫لذلك قمنا بالخطوة الأولى ، جهزنا البيانات ، وتحولنا إلى أزمنة.
‫والآن استغرق هذا وقتًا طويلاً للوصول إليه.
‫لكن هذا ما أريدك أن تتذكره ، هل إذا ذهبنا إلى هنا ، ما الذي نركز عليه؟
‫نقضي الكثير من وقتنا في اصطفاف مدخلاتنا مع مخرجاتنا للتأكد من أنها متوافقة مع خوارزمية
‫التعلم الآلي.
‫لذلك نريد إدخال شيء ما ، في حالتنا ، صورنا للكلاب مع تسمياتها في شكل أزمنة في خوارزمية
‫التعلم الآلي.
‫وبعد ذلك نريده أن ينتج نوعًا من الأنماط المكتسبة حتى نتمكن من عمل تنبؤات على المزيد
‫من الصور هنا ، ووضع النموذج على البيانات ، والتنبؤ ، ثم تقييمها وتحسين نموذجنا وحفظه
‫لاحقًا.
‫هذا هو المكان حتى الآن اختيار نموذج من TensorFlow hub ليناسب مشكلتنا ، أ. ك. خوارزمية التعلم الآلي
‫لدينا والتي تم تنفيذها بالفعل.
‫دعونا ننشئ قسمًا صغيرًا للقيام بذلك.
‫لنذهب.
‫هذا يسمى بناء نموذج.
‫هناك بعض الأشياء التي نحتاج إلى تعريفها ، وهذا ما رأيناه للتو هنا.
‫شكل الإدخال لجميع صورنا في شكل الأزمنة لنموذجنا.
‫نحتاج إلى شكل الإخراج ، أ. ك. أ. تسميات الصور في شكل أزمنة نموذجنا وعنوان URL
‫للنموذج الذي نريد استخدامه.
‫وربما تتساءل يا إيرل ، هذا مثير للاهتمام.
‫حسنًا ، هذا هو المكان الذي سنكتشف فيه ما هو TensorFlow Hub.
‫لذلك دعونا نكتب هذا ما نحتاجه.
‫نذهب قبل أن نبني نموذجًا.
‫أريد الآن أن أؤكد أيضًا أنه في التعلم الآلي والتعلم العميق و TensorFlow على وجه الخصوص ، هناك
‫1000 طريقة لجلد قطة ، ولعبة التورية ، فنحن نستخدم الكلاب كمشكلة تصنيف لدينا.
‫هذه طريقة واحدة فقط لكيفية بناء نموذج التعلم العميق ، وسنستخدم التعلم الانتقالي.
‫لذا بدلاً من بناء نموذج من الصفر ، سنأخذ ما تعلمه نموذج موجود
‫بالفعل ونطبقه على مشكلتنا ، مما يوفر علينا الطاقة.
‫فيما يتعلق بالتدريب ، قد يستغرق النموذج وقتًا طويلاً لأن تدريب نموذج التعلم الآلي
‫ليس مجانيًا.
‫وبعد ذلك بمجرد أن نعثر على بعض النتائج الأساسية ، يمكننا محاولة تحسينها من هناك.
‫لذا قبل أن نبني نموذجًا ، هناك بعض الأشياء التي نحتاج إلى تعريفها.
‫واحد هو شكل الإدخال.
‫صورتنا هي شكل في شكل الأزمنة.
‫لنموذجنا وشكل الإخراج.
‫تسميات الصور في شكل أزمنة نموذجنا.
‫عنوان URL للنموذج.
‫نريد أن نستخدم.
‫وسنحول هذا إلى تخفيض السعر.
‫رائع.
‫هذه الأشياء الثلاثة.
‫ربما ليس URL.
‫يمكنك إنشاء نموذج من البداية ، لكننا نستخدم عنوان URL حتى نتمكن من بدء التجربة
‫بأسرع ما يمكن.
‫ستكون هذه الأشياء الثلاثة ممارسة قياسية مع أي نموذج للتعلم الآلي تقريبًا تستخدمه في
‫تحديد المدخلات وتحديد المخرجات وتحديد النموذج.
‫ولأننا نستخدم TensorFlow ، فسيكون كل شيء على شكل أزمنة.
‫قم بإعداد شكل الإدخال للنموذج.
‫والآن سأقوم بتعريف هذا على أنه ما هو عليه ، وبعد ذلك سنكتشف من أين تأتي هذه في ثانية.
‫لكني أريدك أن تفكر.
‫ما قد يكون هذا.
‫إذن أين رأينا؟
‫لا أحد.
‫حجم الصورة.
‫حجم الصورة قبل ثلاثة.
‫نذهب هنا ، تذكر حجم الصورة.
‫224.
‫لذا إذا توصلنا ، تذكر كيف فحصنا شكل مجموعة البيانات لدينا؟
‫لا أحد.
‫اثنان ، اثنان ، أربعة ، اثنان ، اثنان ، أربعة ، ثلاثة.
‫حسنًا ، هذا هو شكل إدخال صورتنا.
‫ولدينا قنوات ألوان لعرض وعرض الدُفعة.
‫رائع.
‫والآن نريد إعداد الشكل الناتج لنموذجنا.
‫إذا أردنا أن يتنبأ نموذجنا بالتسميات ، فما هو شكل الناتج لدينا؟
‫كم عدد الملصقات المختلفة التي لدينا؟
‫لنذهب ، لين.
‫سلالات فريدة.
‫120.
‫لذا يمكننا وضع ذلك كـ 120.
‫لكن ما قد نفعله هو مجرد كتابة هذا في الكود.
‫هذا هو الشكل الناتج لنموذجنا.
‫لذلك نريدها أن تدخل صورة ، وتجد بعض الأنماط في تلك الصورة ، ثم إذا
‫قمنا بتغذية الصورة في المستقبل ، صورة لم ترها من قبل ، فنحن نرغب في العثور على أنماط في تلك الصورة ثم
‫إخراجها بعد أن تعلم بعض الأنماط ، والإخراج ، ومجموعة من الطول ، والتسميات الفريدة التي نأمل أن تحتوي على التسمية الصحيحة
‫لما هو سلالة الكلاب الموجودة في تلك الصورة.
‫والآن ها نحن ذاهبون.
‫قم بإعداد عنوان URL للنموذج من مركز TensorFlow.
‫همم.
‫النسور.
‫ماذا يمكن أن يكون هذا؟
‫أريدك قبل أن ننتقل إلى الفيديو التالي.
‫سأقوم بالمرور عليه في الفيديو التالي وهو أن أذهب إلى مركز TensorFlow وأقوم بالتلاعب.
‫فقط قم بالاستكشاف ومعرفة ما إذا كان بإمكانك التفكير في المشكلة التي نعمل عليها.
‫نحن نقوم بتصنيف الصور متعدد الطبقات.
‫فكر في ذلك وشاهد ما يمكنك أن تجده.
‫مع العلم أنه بمجرد البحث عن مركز TensorFlow من Google ومعرفة نطاق المشكلة لدينا ، ما هي المعلومات التي يمكنك الحصول عليها
‫من مركز TensorFlow؟
‫لأن هذا بالضبط ما سنفعله في الفيديو التالي.
‫لذا جرب بنفسك وسأراكم قريبًا.