‫Sekarang setelah kita mendapatkan data dalam bentuk tenses, terutama kumpulan gambar dalam bentuk tenses dan label
‫dalam bentuk tenses, kita dapat kembali ke alur kerja kecil kita.
‫Mari kita bersihkan buku catatan kita sedikit dan kita dapat memvisualisasikan apa yang terjadi dengan kumpulan data kita.
‫Mari kita periksa alur kerja kita.
‫Boom, kita sudah melakukan langkah pertama, siapkan data, berubah menjadi Tensas.
‫Sekarang, ini telah memakan waktu yang cukup lama untuk dicapai, tetapi inilah yang
‫saya ingin Anda ingat, adalah jika kita pergi ke sini, mengapa kita tidak fokus pada banyak waktu yang kita habiskan untuk menyusun masukan kita
‫dengan keluaran untuk memastikan bahwa mereka konsisten dengan algoritme pembelajaran mesin.
‫Jadi kami ingin memasukkan sesuatu dalam kasus kami, foto anjing kami dengan labelnya dalam bentuk tenses ke
‫dalam algoritma pembelajaran mesin.
‫Dan kemudian kami ingin menampilkan semacam pola yang dipelajari sehingga kami dapat membuat prediksi pada lebih
‫banyak gambar di sini, mendapatkan model ke data, prediksi saya, dan kemudian mengevaluasinya dan meningkatkan dan menyimpan model
‫kami nanti.
‫Jadi di sinilah sampai sekarang memilih model dari hub aliran yang sesuai dengan masalah kita, a. k. sebuah. algoritma pembelajaran
‫mesin kami yang sudah diterapkan.
‫Mari kita buat bagian kecil untuk melakukan itu.
‫Ayo pergi.
‫Ini disebut membangun model.
‫Ada beberapa hal yang perlu kita definisikan dan itulah yang baru saja kita lihat di sini, bentuk input dari
‫gambar kita dalam bentuk tenses ke model kita.
‫Kita membutuhkan bentuk keluaran dari label gambar dalam bentuk tenses dari model kita dan l dari model yang
‫ingin kita gunakan.
‫Dan Anda mungkin bertanya-tanya, Anda menarik.
‫Nah, di sinilah kita akan mencari tahu apa yang cenderung mengalir.
‫Hobbes Jadi mari kita tuliskan ini.
‫Apa yang kita butuhkan, kita pergi sebelum kita membangun sebuah model.
‫Sekarang, saya juga ingin menekankan bahwa dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, khususnya pembelajaran intensif, ada
‫seribu cara untuk menguliti kucing.
‫Pun the pun, kami menggunakan anjing sebagai masalah klasifikasi kami.
‫Ini hanyalah salah satu cara bagaimana Anda dapat membangun model pembelajaran yang mendalam dan kami akan memanfaatkan pembelajaran
‫transfer.
‫Jadi daripada membangun model dari awal, kita akan mengambil apa yang telah dipelajari oleh
‫model yang ada dan menerapkannya pada masalah kita, yang menghemat energi kita.
‫Dalam hal pelatihan, sebuah model bisa memakan waktu lama karena melatih model pembelajaran mesin tidak
‫gratis.
‫Dan kemudian setelah kami menemukan beberapa hasil dasar, kami dapat mencoba dan meningkatkannya dari sana.
‫Jadi sebelum kita membangun model, ada beberapa hal
‫yang perlu kita definisikan.
‫Salah satunya adalah bentuk input.
‫Gambar kita bentuk dalam bentuk tenses.
‫Untuk model kami dan keluaran scheidt.
‫Label gambar berupa tenses model kita, permata model.
‫Kami ingin menggunakan.
‫Dan kami akan mengubahnya menjadi kuncian, luar biasa, tiga hal ini, mungkin bukan URL, Anda mungkin membuat model dari
‫awal, tetapi kami menggunakan URL sehingga kami dapat mulai bereksperimen secepat mungkin.
‫Ketiga hal ini akan menjadi praktik standar dengan hampir semua model pembelajaran mesin yang Anda
‫gunakan, menentukan input, menentukan output, dan mendefinisikan model.
‫Dan karena kita menggunakan intensif low, semuanya akan berbentuk tenses.
‫Mengatur dan menempatkan.
‫Bentuk ke modelnya, dan sekarang saya akan
‫mendefinisikan ini seperti apa adanya, dan kemudian kita akan mencari tahu dari mana asalnya dalam sedetik.
‫Tapi saya ingin Anda memikirkannya.
‫Apa ini mungkin.
‫Jadi di mana kita tidak pernah melihatnya, ukuran gambar, ukuran gambar tiga sebelumnya?
‫Kami pergi ke sini, ingat apa ukuran gambarnya.
‫Dua ratus dua puluh empat.
‫Jadi jika kita muncul, ingat bagaimana kita memeriksa bentuk kumpulan data kita, tidak ada, dua, dua, empat, dua, dua,
‫empat, tiga.
‫Nah, itu adalah bentuk masukan dari gambar kita dan kita punya saluran batch, tinggi, berat, warna.
‫Luar biasa.
‫Dan sekarang kita ingin mengatur bentuk keluaran dari model kita.
‫Jika kita ingin model kita memprediksi level, seperti apa bentuk outputnya?
‫Berapa banyak label berbeda yang kita miliki?
‫Jadi mari kita pergi ke Lynn, Bacaan Unik.
‫Seratus dua puluh, jadi kita bisa menempatkannya sebagai seratus dua puluh tentang apa yang mungkin
‫kita lakukan hanyalah menulis ini dalam kode.
‫Jadi itulah bentuk keluaran dari model kami, jadi kami ingin itu
‫memasukkan gambar, menemukan beberapa pola di gambar itu, dan kemudian jika kami memberinya gambar di
‫masa depan, apa yang belum pernah terlihat sebelumnya, kami akan menyukainya untuk menemukan pola pada gambar itu dan kemudian mengeluarkannya setelah mempelajari beberapa
‫pola, keluaran, serangkaian label unik yang panjangnya, yang diharapkan berisi label yang benar tentang Doug Rate pada gambar itu.
‫Dan sekarang inilah yang akan kita lakukan untuk menyiapkan model RL Anda dari Stenseth Low Hub.
‫Hmm.
‫Setara.
‫Apa mungkin ini?
‫Saya ingin Anda sebelum kita ke video berikutnya, saya akan membahasnya di video
‫berikutnya adalah melalui hub aliran dan hanya bermain-main, hanya menjelajahi dan melihat apakah Anda dapat memikirkan masalahnya yang sedang
‫kami kerjakan.
‫Kami sedang melakukan klasifikasi gambar multiclass.
‫Pikirkan tentang itu dan lihat apa yang dapat Anda temukan.
‫Mengetahui bahwa hanya dengan Googling cenderung mengikuti Hub dan mengetahui domain masalah kami.
‫Informasi apa yang dapat Anda temukan dari hub aliran?
‫Karena itulah yang akan kita lakukan di video berikutnya, jadi saya coba sendiri dan
‫sampai jumpa.