‫Ora che abbiamo i nostri dati sotto forma di tempi, più specificamente batch di immagini sotto forma di tempi
‫ed etichette sotto forma di tempi, possiamo tornare al nostro piccolo flusso di lavoro.
‫Ripuliamo un po' il nostro notebook e possiamo visualizzare cosa sta succedendo con i nostri batch di dati.
‫Andiamo a controllare il nostro flusso di lavoro.
‫Boom, abbiamo fatto il primo passo, preparare i dati, trasformandoli in Tensas.
‫Ora, ci è voluto molto tempo per arrivare a questo, ma questo è ciò che
‫voglio che ricordiate, è che se andiamo qui, perché non ci concentriamo su molto del nostro tempo che viene speso allineando i nostri input con i nostri
‫output per assicurarsi che siano coerenti con un algoritmo di apprendimento automatico.
‫Quindi vogliamo inserire qualcosa nel nostro caso, le nostre foto di cani con le loro etichette sotto forma di tempi in
‫un algoritmo di apprendimento automatico.
‫E poi vogliamo che emetta una sorta di modelli appresi in modo che possiamo fare previsioni su
‫più immagini qui, ottenere il modello sui dati, la mia previsione, quindi valutarli e migliorare e salvare il nostro
‫modello in seguito.
‫Quindi è qui che fino ad ora scegliere un modello da un hub di flusso per soddisfare il nostro problema, a. K. un. il nostro
‫algoritmo di apprendimento automatico già implementato.
‫Creiamo una piccola sezione per farlo.
‫Andiamo.
‫Questo si chiama costruire un modello.
‫Ci sono alcune cose che dobbiamo definire ed è quello che abbiamo appena visto qui, la forma di input delle
‫nostre immagini sotto forma di tempi al nostro modello.
‫Abbiamo bisogno della forma di output delle etichette dell'immagine sotto forma di tempi del nostro modello e sono l del modello
‫che vogliamo usare.
‫E ti starai chiedendo, sei l interessante.
‫Bene, qui è dove scopriremo cosa tende a fluire.
‫Hobbes Quindi scriviamolo.
‫Quello di cui abbiamo bisogno, lo andiamo prima di costruire un modello.
‫Ora, voglio anche sottolineare che nell'apprendimento automatico e nell'apprendimento profondo, in particolare nell'apprendimento intensivo, ci sono mille
‫modi per scuoiare un gatto.
‫Gioco di parole, stiamo usando i cani come problema di classificazione.
‫Questo è solo un modo per costruire un modello di deep learning e utilizzeremo il transfer
‫learning.
‫Quindi, piuttosto che costruire un modello da zero, prenderemo ciò che un modello esistente ha
‫già appreso e lo applicheremo al nostro problema, il che ci fa risparmiare energia.
‫In termini di addestramento, un modello potrebbe richiedere molto tempo perché l'addestramento di un modello di machine learning non
‫è gratuito.
‫E poi, una volta trovati alcuni risultati di base, possiamo provare a migliorarli da lì.
‫Quindi, prima di costruire un modello, ci sono alcune
‫cose che dobbiamo definire.
‫Uno è la forma di input.
‫Le nostre immagini prendono forma sotto forma di tempi.
‫Al nostro modello e allo schema di output.
‫Etichette immagine sotto forma di tempi del nostro modello, il gioiello del modello.
‫Vogliamo usare.
‫E lo trasformeremo in un blocco, meraviglioso, queste tre cose, forse non l'URL, potresti costruire un modello da zero, ma stiamo
‫usando un URL in modo che possiamo iniziare a sperimentare il più velocemente possibile.
‫Queste tre cose saranno una pratica standard con quasi tutti i modelli di machine learning che utilizzi, definendo
‫gli input, definendo gli output e definendo il modello.
‫E poiché usiamo intensivo basso, tutto sarà sotto forma di tempi.
‫Montare e mettere.
‫Dai forma al modello, e ora lo
‫definirò per quello che è, e poi scopriremo da dove vengono questi in un secondo.
‫Ma voglio che tu ci pensi.
‫Che cosa potrebbe essere.
‫Quindi dove non ne abbiamo mai visti, dimensione dell'immagine, dimensione dell'immagine tre prima?
‫Andiamo qui, ricorda qual è la dimensione dell'immagine.
‫Duecentoventiquattro.
‫Quindi, se arriviamo, ricordati come abbiamo controllato la forma del nostro batch di dati, nessuno, due, due, quattro, due, due,
‫quattro, tre.
‫Bene, questa è la forma di input della nostra immagine e abbiamo batch, altezza, peso, canali di colore.
‫Meraviglioso.
‫E ora vogliamo impostare la forma di output del nostro modello.
‫Se vogliamo che il nostro modello preveda i livelli, quale potrebbe essere la forma dell'output?
‫Quante etichette diverse abbiamo?
‫Allora andiamo da Lynn, dice Unique.
‫Centoventi, quindi potremmo metterlo come centoventi su quello che potremmo fare è
‫semplicemente scrivere questo nel codice.
‫Quindi questa è la forma di output del nostro modello, quindi vogliamo
‫che inserisca un'immagine, trovi alcuni modelli in quell'immagine, e poi se gli daremo un'immagine in futuro,
‫ciò che non ha visto prima, ci piacerebbe per trovare modelli in quell'immagine e quindi produrre dopo aver appreso alcuni modelli, output, una serie
‫di etichette univoche di lunghezza, che si spera contengano l'etichetta corretta di ciò che Doug Rate è in quell'immagine.
‫E ora ecco cosa andremo a configurare il modello RL di Stenseth Low Hub.
‫Hmm.
‫È uguale a.
‫Cosa potrebbe essere?
‫Ti voglio prima di arrivare al prossimo video, lo esaminerò nel prossimo video è di
‫passare attraverso un hub di flusso e solo giocare, solo esplorare e vedere se riesci a pensare al problema su cui
‫stiamo lavorando.
‫Stiamo eseguendo la classificazione delle immagini multiclasse.
‫Pensaci e vedi cosa riesci a trovare.
‫Sapendo che semplicemente cercando su Google tendiamo a seguire Hub e conoscendo il nostro dominio problematico.
‫Quali informazioni puoi trovare dall'hub di flusso?
‫Perché è esattamente quello che faremo nel prossimo video, quindi provo anche tu e ci
‫vediamo presto.