‫Da wir nun unsere Daten in Form von Zeitformen haben, insbesondere Stapel von Bildern in Form von Zeitformen
‫und Beschriftungen in Form von Zeitformen, können wir zu unserem kleinen Arbeitsablauf zurückkehren.
‫Lassen Sie uns unser Notebook ein wenig aufräumen und wir können visualisieren, was mit unseren Datenstapeln passiert.
‫Schauen wir uns unseren Workflow an.
‫Boom, wir haben Schritt eins gemacht, Daten vorbereiten und zu Tensas werden.
‫Es hat ziemlich lange gedauert, bis wir dazu gekommen sind, aber ich möchte, dass Sie
‫sich daran erinnern, dass, wenn wir hierher gehen, warum konzentrieren wir uns nicht darauf, dass ein Großteil unserer Zeit damit verbracht wird, unsere Eingaben mit unseren auszurichten Ausgaben,
‫um sicherzustellen, dass sie mit einem Algorithmus für maschinelles Lernen konsistent sind.
‫Wir wollen also in unserem Fall, unseren Fotos von Hunden mit ihren Etiketten in Form von Zeitformen, etwas in
‫einen maschinellen Lernalgorithmus eingeben.
‫Und dann wollen wir, dass es irgendeine Art von gelernten Mustern ausgibt, damit wir Vorhersagen für mehr Bilder
‫hier machen können, das Modell zu den Daten, meiner Vorhersage, bringen und sie dann auswerten und unser Modell später verbessern
‫und speichern können.
‫Hier ist also bisher die Auswahl eines Modells aus einem Flow-Hub, das zu unserem Problem passt, a. k. A. unseren
‫bereits implementierten Machine-Learning-Algorithmus.
‫Lassen Sie uns dafür einen kleinen Abschnitt erstellen.
‫Lass uns gehen.
‫Dies wird als Modellbau bezeichnet.
‫Es gibt ein paar Dinge, die wir definieren müssen, und das haben wir gerade hier gesehen, die Eingabeform unserer
‫Bilder in Form von Zeitformen zu unserem Modell.
‫Wir benötigen die Ausgabeform der Bildbeschriftungen in Form von Zeitformen unseres Modells und der Zahl l des Modells, das
‫wir verwenden möchten.
‫Und Sie fragen sich vielleicht, das ist interessant.
‫Nun, hier werden wir herausfinden, was dazu neigt, zu fließen.
‫Hobbes Also lass uns das aufschreiben.
‫Was wir brauchen, machen wir, bevor wir ein Modell bauen.
‫Nun möchte ich auch betonen, dass es beim maschinellen Lernen und beim Deep Learning, insbesondere beim intensiven Lernen, tausend
‫Möglichkeiten gibt, eine Katze zu häuten.
‫Wortspiel, wir verwenden Hunde als unser Klassifizierungsproblem.
‫Dies ist nur eine Möglichkeit, wie Sie ein Deep-Learning-Modell aufbauen können, und wir werden Transfer-Learning
‫verwenden.
‫Anstatt also ein Modell von Grund auf neu zu erstellen, nehmen wir das, was ein vorhandenes
‫Modell bereits gelernt hat, und wenden es auf unser Problem an, was uns Energie spart.
‫In Bezug auf das Training kann ein Modell lange Zeit kosten, da das Training eines Modells für maschinelles Lernen nicht
‫kostenlos ist.
‫Und sobald wir einige Basisergebnisse gefunden haben, können wir versuchen, sie von dort aus zu verbessern.
‫Bevor wir also ein Modell erstellen, müssen wir
‫einige Dinge definieren.
‫Eine davon ist die Eingabeform.
‫Unsere Bilder formen in Form von Zeitformen.
‫Zu unserem Modell und der Ausgabe scheidt.
‫Bildetiketten in Form von Zeitformen unseres Modells, das Juwel des Modells.
‫Wir wollen nutzen.
‫Und wir machen daraus Lockdown, wunderbar, diese drei Dinge, vielleicht nicht die URL, vielleicht erstellen Sie ein Modell von Grund auf neu, aber
‫wir verwenden eine URL, damit wir so schnell wie möglich mit dem Experimentieren beginnen können.
‫Diese drei Dinge werden bei fast jedem Machine-Learning-Modell, das Sie verwenden, zur Standardpraxis gehören, das Definieren der Eingaben,
‫das Definieren der Ausgaben und das Definieren des Modells.
‫Und weil wir intensives Tief verwenden, wird alles in Form von Zeitformen sein.
‫Aufstellen und legen.
‫Formen Sie das Modell, und jetzt definiere
‫ich es als das, was es ist, und dann werden wir gleich herausfinden, woher diese kommen.
‫Aber ich möchte, dass Sie darüber nachdenken.
‫Was könnte das sein.
‫Wo haben wir also noch keine gesehen, Bildgröße, Bildgröße drei?
‫Wir gehen hierher, erinnern Sie sich an die Bildgröße.
‫Zweihundertvierundzwanzig.
‫Wenn wir also nach oben kommen, erinnern Sie sich daran, wie wir die Form unseres Datenstapels überprüft haben, keine, zwei, zwei, vier, zwei,
‫zwei, vier, drei.
‫Nun, das ist die Eingabeform unseres Bildes und wir haben Stapel-, Höhe-, Gewichts- und Farbkanäle.
‫Wunderbar.
‫Und jetzt wollen wir die Ausgabeform unseres Modells einrichten.
‫Wenn unser Modell Pegel vorhersagen soll, wie könnte die Ausgabeform aussehen?
‫Wie viele verschiedene Etiketten haben wir?
‫Also gehen wir zu Lynn, Unique liest.
‫Einhundertzwanzig, also könnten wir das einfach als einhundertzwanzig ausdrücken, was wir tun könnten, ist
‫dies einfach in Code zu schreiben.
‫Das ist also die Ausgabeform unseres Modells, also möchten wir, dass es ein
‫Bild eingibt, einige Muster in diesem Bild findet und dann, wenn wir es in Zukunft mit einem Bild
‫füttern, was es vorher noch nicht gesehen hat, es gerne um Muster in diesem Bild zu finden und dann auszugeben, nachdem es einige Muster gelernt hat, geben
‫Sie ein Array von eindeutigen Längenlabels aus, das hoffentlich das richtige Label dessen enthält, was Doug Rate in diesem Bild ist.
‫Und jetzt werden wir Sie RL von Stenseth Low Hub einrichten.
‫Hmm.
‫Gleich.
‫Was könnte das sein?
‫Ich möchte Sie, bevor wir zum nächsten Video kommen. Ich werde es im nächsten Video
‫durchgehen, indem Sie einen Flow-Hub durchlaufen und einfach herumspielen, einfach erkunden und sehen, ob Sie über das Problem nachdenken können an dem
‫wir arbeiten.
‫Wir machen eine Mehrklassen-Bildklassifizierung.
‫Denken Sie darüber nach und sehen Sie, was Sie finden können.
‫Wenn wir wissen, dass wir durch einfaches Googeln dazu neigen, Hub zu folgen und unsere Problemdomäne zu kennen.
‫Welche Informationen können Sie über den Flow Hub erfahren?
‫Denn genau das machen wir im nächsten Video, also probiere ich es selbst aus und
‫bis bald.