‫Agora que temos nossos dados na forma de tempos, mais especificamente lotes de imagens na forma de tempos e
‫rótulos na forma de tempos, podemos voltar ao nosso pequeno fluxo de trabalho.
‫Vamos limpar nosso notebook um pouco e podemos visualizar o que está acontecendo com nossos lotes de dados.
‫Vamos verificar nosso fluxo de trabalho.
‫Boom, concluímos a etapa um, prepare os dados, transformando-os em Tensas.
‫Agora, demorou bastante para chegar a isso, mas é isso que eu quero que
‫você lembre, é que se formos aqui, por que não nos concentramos em que muito do nosso tempo é gasto alinhando nossas entradas com nossos saídas
‫para garantir que sejam consistentes com um algoritmo de aprendizado de máquina.
‫Portanto, queremos inserir algo em nosso caso, nossas fotos de cães com seus rótulos na forma de tempos verbais em um
‫algoritmo de aprendizado de máquina.
‫E então queremos que ele produza algum tipo de padrão aprendido para que possamos fazer previsões em
‫mais imagens aqui, obter o modelo para os dados, minha previsão e, em seguida, avaliá-los e melhorar e salvar nosso
‫modelo mais tarde.
‫Portanto, é aqui que até agora escolhemos um modelo de um centro de fluxo para se adequar ao nosso problema, a. k. uma. nosso algoritmo de
‫aprendizado de máquina que já está implementado.
‫Vamos criar uma pequena seção para fazer isso.
‫Vamos lá.
‫Isso é chamado de construção de um modelo.
‫Há algumas coisas que precisamos definir e é isso que acabamos de ver aqui, a forma de entrada de nossas
‫imagens na forma de tempos para nosso modelo.
‫Precisamos da forma de saída dos rótulos de imagem na forma de tempos do nosso modelo e o são l do modelo
‫que queremos usar.
‫E você pode estar se perguntando, você é l, isso é interessante.
‫Bem, é aqui que vamos descobrir o que tende a fluir.
‫Hobbes: Então, vamos escrever isso.
‫O que precisamos, vamos antes de construir um modelo.
‫Agora, também quero enfatizar que no aprendizado de máquina e no aprendizado profundo, em particular no aprendizado intensivo, existem
‫milhares de maneiras de esfolar um gato.
‫Faça trocadilhos, estamos usando cães como nosso problema de classificação.
‫Essa é apenas uma maneira de construir um modelo de aprendizado profundo e vamos utilizar o aprendizado por
‫transferência.
‫Portanto, em vez de construir um modelo do zero, vamos pegar o que um modelo
‫existente já aprendeu e aplicá-lo ao nosso problema, o que nos economiza energia.
‫Em termos de treinamento, um modelo pode levar muito tempo, porque o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina não
‫é gratuito.
‫Depois de encontrar alguns resultados de linha de base, podemos tentar melhorá-los a partir daí.
‫Portanto, antes de construir um modelo, existem algumas
‫coisas que precisamos definir.
‫Um é a forma de entrada.
‫Nossas imagens assumem a forma de tempos.
‫Para o nosso modelo e o esquema de saída.
‫Rótulos de imagem em forma de tempos do nosso modelo, a joia do modelo.
‫Queremos usar.
‫E vamos transformar isso em bloqueio, maravilhoso, essas três coisas, talvez não a URL, você pode construir um modelo do zero, mas
‫estamos usando uma URL para que possamos começar a experimentar o mais rápido possível.
‫Essas três coisas serão a prática padrão com quase qualquer modelo de aprendizado de máquina que você usar,
‫definindo as entradas, definindo as saídas e definindo o modelo.
‫E porque usamos baixo intensivo, tudo será na forma de tempos.
‫Configure e coloque.
‫Molde para o modelo, e agora vou
‫definir isso como é, e então descobriremos de onde vêm isso em um segundo.
‫Mas eu quero que você pense sobre.
‫O que isso pode ser.
‫Então, onde não vimos nenhum, tamanho da imagem, tamanho da imagem três antes?
‫Vamos aqui, lembre-se do tamanho da imagem.
‫Duzentos e vinte e quatro.
‫Então, se subirmos, lembre-se de como verificamos a forma de nosso lote de dados, nenhum, dois, dois, quatro, dois, dois,
‫quatro, três.
‫Bem, essa é a forma de entrada de nossa imagem e temos canais de lote, altura, peso e cor.
‫Maravilhoso.
‫E agora queremos configurar a forma de saída do nosso modelo.
‫Se quisermos que nosso modelo preveja níveis, qual será o formato do resultado?
‫Quantos rótulos diferentes nós temos?
‫Então, vamos para Lynn, Unique lê.
‫Cento e vinte, então poderíamos colocar isso como cento e vinte sobre o que
‫podemos fazer é apenas escrever em código.
‫Essa é a forma de saída do nosso modelo, queremos que ele
‫insira uma imagem, encontre alguns padrões nessa imagem e, se alimentarmos com uma imagem no futuro,
‫o que ele não viu antes, gostaríamos para encontrar padrões naquela imagem e, em seguida, produzir depois de aprender alguns padrões, gerar uma matriz
‫de rótulos exclusivos de comprimento, que esperançosamente contém o rótulo correto de qual taxa de Doug está naquela imagem.
‫E agora aqui está o que vamos configurar seu modelo RL de Stenseth Low Hub.
‫Hum.
‫É igual a.
‫O que pode ser isso?
‫Eu quero você antes de passarmos para o próximo vídeo, vou passar por isso no próximo
‫vídeo é passar por um hub de fluxo e apenas experimentar, apenas para explorar e ver se você consegue pensar sobre o problema em
‫que estamos trabalhando.
‫Estamos fazendo classificação de imagem multiclasse.
‫Pense nisso e veja o que você pode encontrar.
‫Saber que apenas pesquisando no Google tende a seguir o Hub e saber o domínio do nosso problema.
‫Que informações você pode obter no hub de fluxo?
‫Porque é exatamente isso que faremos no próximo vídeo, então eu faço uma tentativa e vejo vocês
‫em breve.