‫Maintenant que nous avons nos données sous forme de temps, plus précisément des lots d'images sous forme de temps
‫et des étiquettes sous forme de temps, nous pouvons reprendre notre petit workflow.
‫Nettoyons un peu notre bloc-notes et nous pouvons visualiser ce qui se passe avec nos lots de données.
‫Allons voir notre workflow.
‫Boum, nous avons franchi la première étape, préparer les données, les transformer en Tensas.
‫Maintenant, cela a pris assez de temps pour y arriver, mais c'est ce que je
‫veux que vous vous souveniez, c'est que si nous allons ici, pourquoi ne nous concentrons-nous pas sur une grande partie de notre temps passé à aligner nos contributions
‫avec nos sorties pour s'assurer qu'elles sont cohérentes avec un algorithme d'apprentissage automatique.
‫Nous voulons donc saisir quelque chose dans notre cas, nos photos de chiens avec leurs étiquettes sous forme de temps
‫dans un algorithme d'apprentissage automatique.
‫Et puis nous voulons qu'il produise une sorte de modèles appris afin que nous puissions faire des prédictions
‫sur plus d'images ici, obtenir le modèle pour les données, ma prédiction, puis les évaluer et améliorer et enregistrer notre
‫modèle plus tard.
‫C'est donc là que jusqu'à présent, choisir un modèle à partir d'un hub de flux pour répondre à notre problème, a. k. une. notre algorithme
‫d'apprentissage automatique qui est déjà implémenté.
‫Créons une petite section pour le faire.
‫Allons-y.
‫C'est ce qu'on appelle construire un modèle.
‫Il y a quelques choses que nous devons définir et c'est ce que nous venons de voir ici, la forme d'entrée de
‫nos images sous forme de temps dans notre modèle.
‫Nous avons besoin de la forme de sortie des étiquettes d'image sous la forme des temps de notre modèle et du are l du modèle
‫que nous voulons utiliser.
‫Et vous vous demandez peut-être si c'est ça qui est intéressant.
‫Eh bien, c'est là que nous allons découvrir ce qui a tendance à couler.
‫Hobbes Alors écrivons ceci.
‫Ce dont nous avons besoin, nous y allons avant de construire un modèle.
‫Maintenant, je tiens également à souligner que dans l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, en particulier l'apprentissage intensif, il existe
‫mille façons de dépecer un chat.
‫Jeu de mots, nous utilisons des chiens comme problème de classification.
‫Ce n'est qu'une façon de créer un modèle d'apprentissage en profondeur et nous allons utiliser l'apprentissage par
‫transfert.
‫Ainsi, plutôt que de construire un modèle à partir de zéro, nous allons prendre ce qu'un modèle
‫existant a déjà appris et l'appliquer à notre problème, ce qui nous permet d'économiser de l'énergie.
‫En termes de formation, un modèle peut prendre beaucoup de temps car la formation d'un modèle d'apprentissage automatique n'est
‫pas gratuite.
‫Et puis une fois que nous avons trouvé des résultats de base, nous pouvons essayer de les améliorer à partir de là.
‫Donc, avant de construire un modèle, il y a quelques
‫choses que nous devons définir.
‫L'un est la forme d'entrée.
‫Nos images se forment sous forme de temps.
‫Pour notre modèle et le scheidt de sortie.
‫Étiquettes d'images sous forme de temps de notre modèle, le joyau du modèle.
‫Nous voulons utiliser.
‫Et nous allons transformer cela en verrouillage, merveilleux, ces trois choses, peut-être pas l'URL, vous pouvez créer un modèle à partir de
‫zéro, mais nous utilisons une URL pour pouvoir commencer à expérimenter le plus rapidement possible.
‫Ces trois choses seront une pratique standard avec presque tous les modèles d'apprentissage automatique que vous utilisez, en définissant les
‫entrées, en définissant les sorties et en définissant le modèle.
‫Et parce que nous utilisons des basses intensives, tout sera sous forme de temps.
‫Mettre en place et mettre.
‫Forme au modèle, et maintenant je vais
‫définir cela comme ce que c'est, puis nous découvrirons d'où ils viennent dans une seconde.
‫Mais je veux que vous réfléchissiez.
‫Qu'est-ce que cela pourrait être.
‫Alors, où en avons-nous vu aucune, taille d'image, taille d'image trois auparavant ?
‫Nous allons ici, rappelez-vous quelle est la taille de l'image.
‫Deux cent vingt quatre.
‫Donc, si nous montons, rappelez-vous comment nous avons vérifié la forme de notre lot de données, aucun, deux, deux, quatre, deux,
‫deux, quatre, trois.
‫Eh bien, c'est la forme d'entrée de notre image et nous avons des canaux de lot, de taille, de poids et de couleur.
‫Merveilleux.
‫Et maintenant, nous voulons configurer la forme de sortie de notre modèle.
‫Si nous voulons que notre modèle prédit les niveaux, quelle pourrait être la forme de sortie ?
‫Combien d'étiquettes différentes avons-nous ?
‫Allons donc à Lynn, Lectures uniques.
‫Cent vingt, donc nous pourrions simplement mettre cela comme cent vingt sur ce que nous pourrions
‫faire, c'est simplement écrire ceci dans le code.
‫C'est donc la forme de sortie de notre modèle, nous voulons donc
‫qu'il entre une image, trouve des motifs dans cette image, puis si nous lui ajoutons une image
‫à l'avenir, ce qu'il n'a pas vu auparavant, nous l'aimerions pour trouver des modèles dans cette image, puis générer après avoir appris certains modèles, générer
‫un tableau d'étiquettes uniques de longueur, qui, espérons-le, contient l'étiquette correcte de ce que Doug Rate est dans cette image.
‫Et maintenant, voici ce que nous allons configurer pour configurer votre modèle RL de Stenseth Low Hub.
‫Hmm.
‫Équivaut à.
‫Qu'est-ce que cela peut être ?
‫Je vous veux avant de passer à la vidéo suivante, je vais la parcourir dans
‫la vidéo suivante, c'est passer par un hub de flux et juste jouer, explorer et voir si vous pouvez réfléchir au problème sur
‫laquelle nous travaillons.
‫Nous faisons de la classification d'images multiclasses.
‫Pensez-y et voyez ce que vous pouvez trouver.
‫Sachant qu'en cherchant simplement sur Google, nous avons tendance à suivre Hub et à connaître notre domaine problématique.
‫Quelles informations pouvez-vous obtenir du hub de flux ?
‫Parce que c'est exactement ce que nous allons faire dans la prochaine vidéo, alors j'essaie vous-même et
‫à bientôt.