‫Nu we onze gegevens hebben in de vorm van tijden, met name batches van afbeeldingen in de vorm van tijden
‫en labels in de vorm van tijden, kunnen we teruggaan naar onze kleine workflow.
‫Laten we onze notebook een beetje opschonen en we kunnen visualiseren wat er gebeurt met onze databatches.
‫Laten we onze workflow bekijken.
‫Boem, we hebben stap één gedaan, gegevens gereed maken, veranderen in Tensas.
‫Dit heeft een vrij lange tijd geduurd om te bereiken, maar dit is wat ik wil dat
‫je onthoudt, is dat als we hierheen gaan, waarom concentreren we ons dan niet op een groot deel van onze tijd die wordt besteed aan het in lijn brengen van onze input
‫met onze outputs om ervoor te zorgen dat ze consistent zijn met een machine learning-algoritme.
‫Dus we willen iets in ons geval, onze foto's van honden met hun labels in de vorm van tijden,
‫invoeren in een machine learning-algoritme.
‫En dan willen we dat het een soort aangeleerde patronen uitvoert, zodat we voorspellingen kunnen doen op meer
‫afbeeldingen hier, het model naar de gegevens kunnen krijgen, mijn voorspelling, en ze dan kunnen evalueren en ons model later kunnen
‫verbeteren en opslaan.
‫Dus dit is waar we tot nu toe een model uit een flow-hub hebben gekozen dat bij ons probleem past, a. k. A. ons machine
‫learning-algoritme dat al is geïmplementeerd.
‫Laten we een kleine sectie maken om dat te doen.
‫Laten we gaan.
‫Dit heet het bouwen van een model.
‫Er zijn een paar dingen die we moeten definiëren en dat is wat we hier zojuist hebben gezien, de invoervorm van onze
‫afbeeldingen in de vorm van tijden voor ons model.
‫We hebben de uitvoervorm van de afbeeldingslabels nodig in de vorm van tijden van ons model en de are l van het model
‫dat we willen gebruiken.
‫En je vraagt je misschien af, jij bent dat, dat is interessant.
‫Welnu, dit is waar we gaan uitvinden wat er vloeit.
‫Hobbes Dus laten we dit opschrijven.
‫Wat we nodig hebben, gaan we voordat we een model bouwen.
‫Nu wil ik ook benadrukken dat er bij machine learning en deep learning, met name intensief leren, duizend manieren
‫zijn om een kat te villen.
‫Woordspeling, we gebruiken honden als ons classificatieprobleem.
‫Dit is maar één manier om een deep learning-model te bouwen en we gaan transfer learning
‫gebruiken.
‫Dus in plaats van een model helemaal opnieuw te bouwen, gaan we nemen wat een bestaand
‫model al heeft geleerd en het toepassen op ons probleem, wat ons energie bespaart.
‫Wat training betreft, kan een model veel tijd kosten, omdat het trainen van een machine learning-model niet
‫gratis is.
‫En als we eenmaal enkele basisresultaten hebben gevonden, kunnen we proberen ze van daaruit te verbeteren.
‫Dus voordat we een model bouwen, zijn er een paar
‫dingen die we moeten definiëren.
‫Een daarvan is de invoervorm.
‫Onze beelden krijgen vorm in de vorm van tijden.
‫Naar ons model en de output scheidt.
‫Afbeeldingslabels in de vorm van tijden van ons model, het juweel van het model.
‫We willen gebruiken.
‫En we zullen dit veranderen in lockdown, prachtig, deze drie dingen, misschien niet de URL, je zou een model vanaf het begin kunnen
‫bouwen, maar we gebruiken een URL zodat we zo snel mogelijk kunnen beginnen met experimenteren.
‫Deze drie dingen zullen standaard zijn bij bijna elk machine learning-model dat u gebruikt, het definiëren van de inputs, het
‫definiëren van de outputs en het definiëren van het model.
‫En omdat we intensief laag gebruiken, zal alles in de vorm van tijden zijn.
‫Opzetten en zetten.
‫Vorm naar het model, en nu ga ik
‫dit definiëren als wat het is, en dan zullen we uitzoeken waar deze vandaan komen in een seconde.
‫Maar ik wil dat je erover nadenkt.
‫Wat dit zou kunnen zijn.
‫Dus waar hebben we er nog geen gezien, afbeeldingsgrootte, afbeeldingsgrootte drie?
‫We gaan hierheen, onthoud wat de afbeeldingsgrootte is.
‫Tweehonderdvierentwintig.
‫Dus als we ter sprake komen, onthoud dan hoe we de vorm van onze gegevensbatch hebben gecontroleerd, geen, twee, twee, vier, twee,
‫twee, vier, drie.
‫Welnu, dat is de invoervorm van onze afbeelding en we hebben batch-, lengte-, gewichts-, kleurkanalen.
‫Prachtig.
‫En nu willen we de uitvoervorm van ons model instellen.
‫Als we willen dat ons model niveaus voorspelt, wat zou de uitvoervorm dan kunnen zijn?
‫Hoeveel verschillende labels hebben we?
‫Dus laten we naar Lynn gaan, leest Unique.
‫Honderdtwintig, dus we zouden dat als honderdtwintig kunnen zeggen, wat we zouden kunnen doen
‫is dit gewoon in code schrijven.
‫Dus dat is de uitvoervorm van ons model, dus we willen dat het
‫een afbeelding invoert, enkele patronen in die afbeelding vindt, en als we het in de toekomst een afbeelding geven,
‫wat het nog niet eerder heeft gezien, zouden we het leuk vinden om patronen in die afbeelding te vinden en vervolgens uit te voeren nadat het enkele
‫patronen heeft geleerd, uitvoer, een reeks unieke lengtelabels, die hopelijk het juiste label bevat van wat Doug Rate in die afbeelding is.
‫En nu is dit wat we gaan opzetten, model je RL van Stenseth Low Hub.
‫Hm.
‫Is gelijk aan.
‫Wat kan dit zijn?
‫Ik wil je voordat we naar de volgende video gaan, ik ga het doornemen in de volgende video
‫is om door een flow-hub te gaan en gewoon wat te spelen, gewoon te verkennen en te kijken of je over het probleem kunt nadenken waar
‫we aan werken.
‫We doen aan multiclass beeldclassificatie.
‫Denk daar eens over na en kijk wat je kunt vinden.
‫Dat wetende door gewoon te Googlen, hebben we de neiging om Hub te volgen en ons probleemdomein te kennen.
‫Welke informatie kun je vinden in de flow-hub?
‫Want dat is precies wat we gaan doen in de volgende video, dus ik probeer het zelf en ik
‫zie je snel.