‫これで､ 時制の形をしたデータ､ より具体的には時制の形をした画像のバッチと時制の形をしたラベルを手に入れたので､
‫小さなワークフローに戻ることができるようになりました｡
‫ノートブックを少しきれいにして､ データ・バッチで何が起こっているかを可視化してみましょう｡
‫それでは､ ワークフローを確認してみましょう｡
‫つまり､ ステップ1､ データを用意する､ 時制に変える､ ということをやりました｡
‫そして今､ これはかなり長い時間がかかっています｡
‫でも､ これだけは覚えておいてほしいのですが､ ここに行けば､ 何にフォーカスしているかということです｡
‫機械学習のアルゴリズムと整合性を取るために､ 入力と出力を並べることに多くの時間を費やしています｡
‫つまり､ 犬の写真と時制のラベルを機械学習アルゴリズムに入力するわけです｡
‫そして､ 学習したパターンのようなものを出力させ､ こちらでもっと多くの画像について予測できるようにしたいのです｡
‫モデルをデータに合わせて､ 予測を行い､ それを評価し､ 後でモデルを改良して保存します｡
‫つまり､ ここまではTensorFlowハブから問題に合わせてモデルを選ぶ､ ということです｡ k. は､ すでに実装されている当社の機械学習アルゴリズムです｡
‫そのための小さなセクションを作ろう｡
‫さあ､ 行こう｡
‫これをモデルの構築といいます｡
‫定義しなければならないことがいくつかあり､ それが今ここで見たようなことです｡
‫全てのイメージを時制の形でモデルにインプットする形｡
‫出力形状であるaが必要です｡ k. a. の時制を表す画像ラベルと､ 使用したいモデルのURLを指定します｡
‫と疑問に思うかもしれませんが､ アール､ それは面白いですね｡
‫さて､ ここからはTensorFlow Hubとは何かという話になります｡
‫では､ この必要なものを書き出してみましょう｡
‫モデルを作る前に行くんです｡
‫機械学習や深層学習､ 特にTensorFlowでは､ 猫の皮を剥ぐ方法は千差万別であることも強調しておきたいと思います（シャレ）｡
‫これはディープラーニングのモデルを構築する方法の1つに過ぎず､ 私たちは転移学習を活用するつもりです｡
‫ですから､ ゼロからモデルを作るのではなく､ 既存のモデルがすでに学習したことを､
‫私たちの問題に適用することで､ エネルギーを節約することができるのです｡
‫機械学習モデルの学習は無料ではないので､ 学習という点では､ モデルは長い時間コストがかかる可能性があります｡
‫そして､ ある程度の基準値が決まれば､ そこから改善を試みることができます｡
‫そこで､ モデルを作る前に､ いくつか定義しておくことがあります｡
‫ひとつは､ 入力形状です｡
‫私たちのイメージは､ 時制という形で形づくられています｡
‫我々のモデルや出力形状に
‫当社モデルの時制を表す画像ラベル｡
‫モデルのURLです｡
‫使いたい｡
‫そして､ これをマークダウンにするのです｡
‫素晴らしい｡
‫この3つです｡
‫URLは違うかもしれませんが｡
‫ゼロからモデルを作ることもできますが､ できるだけ早く実験を開始できるように､ URLを利用しています｡
‫入力の定義､ 出力の定義､ モデルの定義､ この3つは､ どんな機械学習モデルを使う場合でも､
‫標準的なプラクティスになるはずです｡
‫また､ TensorFlowを使っているので､ すべて時制の形になります｡
‫モデルへの入力形状を設定する｡
‫そして､ これが何であるかを定義し､ これらがどこから来るかをすぐに理解することにします｡
‫でも､ 考えてみてほしいんです｡
‫これは何だろう｡
‫では､ どこを見てきたのか｡
‫なし｡
‫画像サイズ
‫画像サイズ3つ前｡
‫ここで､ 画像サイズとは何かを思い出します｡
‫224.
‫では､ もし出てきたら､ データバッチの形状をチェックしたのを覚えていますか？
‫なし｡
‫2､ 2､ 4､ 2､ 4､ 3｡
‫さて､ これが我々のイメージの入力形状である｡
‫そして､ 高さと幅のカラーチャンネルを一括で取得しています｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ 今度はモデルの出力形状を設定したいと思います｡
‫ラベルを予測するモデルであれば､ 出力形状はどのようなものになるでしょうか？
‫レーベルは何種類あるんだろう？
‫だから､ 行こうよ､ レン｡
‫ユニークな品種です｡
‫120.
‫だから､ それを120とすればいいんです｡
‫でも､ これをコードで書くだけでいいのかもしれません｡
‫これがモデルの出力形状ですね｡
‫つまり､ 画像を入力して､ その画像からいくつかのパターンを見つけ､
‫将来､ 見たことのない画像を与えたら､ その画像からパターンを見つけて､ いくつかのパターンを学習した後､
‫長さの配列､ ユニークなラベル､ できればその画像の犬種の正しいラベルを含むものを出力してほしいのです｡
‫そして､ ここからが本番です｡
‫TensorFlowハブからモデルURLを設定する｡
‫うーん｡
‫イーグルス
‫これは何だろう？
‫次の映像に入る前に､ あなたにお願いがあります｡
‫次のビデオでは､ TensorFlowのハブを経由して､ 実際に遊んでみたいと思います｡
‫ただ､ 私たちが取り組んでいる問題について考えてみてください｡
‫マルチクラス画像分類を行っています｡
‫それを考えて見てください｡
‫TensorFlow hubとググるだけで､ 我々の問題領域がわかるということは､ TensorFlow hubからどんな情報が得られるのでしょうか｡
‫なぜなら､ それこそが､ 次のビデオで行うことだからです｡
‫では､ 早速試してみてください｡