‫Ahora que tenemos nuestros datos en forma de tiempos verbales, más específicamente lotes de imágenes en forma de tiempos verbales y
‫etiquetas en forma de tiempos verbales, podemos volver a nuestro pequeño flujo de trabajo.
‫Limpiemos un poco nuestro cuaderno y podremos visualizar lo que está sucediendo con nuestros lotes de datos.
‫Echemos un vistazo a nuestro flujo de trabajo.
‫Boom, hemos hecho el primer paso, preparar los datos y convertirnos en Tensas.
‫Ahora, esto ha tomado bastante tiempo para llegar, pero esto es lo
‫que quiero que recuerden, es que si vamos aquí, ¿por qué no nos enfocamos en gran parte de nuestro tiempo? salidas para asegurarse
‫de que sean coherentes con un algoritmo de aprendizaje automático.
‫Así que queremos introducir algo en nuestro caso, nuestras fotos de perros con sus etiquetas en forma de tiempos verbales en
‫un algoritmo de aprendizaje automático.
‫Y luego queremos que genere algún tipo de patrones aprendidos para que podamos hacer predicciones en más
‫imágenes aquí, obtener el modelo de los datos, mi predicción, y luego evaluarlos y mejorar y guardar nuestro modelo
‫más adelante.
‫Así que aquí es donde hasta ahora hemos elegido un modelo de un centro de flujo que se adapte a nuestro problema, a. k. una. nuestro algoritmo de
‫aprendizaje automático que ya está implementado.
‫Creemos una pequeña sección para hacer eso.
‫Vamos.
‫A esto se le llama construir un modelo.
‫Hay algunas cosas que necesitamos definir y eso es lo que acabamos de ver aquí, la forma de entrada de nuestras
‫imágenes en forma de tiempos verbales de nuestro modelo.
‫Necesitamos la forma de salida de las etiquetas de la imagen en forma de tiempos verbales de nuestro modelo y el área l del
‫modelo que queremos usar.
‫Y es posible que se pregunte si lo es. Eso es interesante.
‫Bueno, aquí es donde vamos a averiguar qué es lo que tiende a fluir.
‫Hobbes Entonces, escribamos esto.
‫Lo que necesitamos, lo vamos antes de construir un modelo.
‫Ahora, también quiero enfatizar que en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, el aprendizaje intensivo en particular, hay
‫mil formas de despellejar a un gato.
‫Juego de palabras, estamos usando perros como nuestro problema de clasificación.
‫Esta es solo una forma de cómo puede construir un modelo de aprendizaje profundo y vamos a utilizar el aprendizaje por
‫transferencia.
‫Entonces, en lugar de construir un modelo desde cero, tomaremos lo que un modelo existente
‫ya ha aprendido y lo aplicaremos a nuestro problema, lo que nos ahorra energía.
‫En términos de capacitación, un modelo puede requerir un costo de tiempo prolongado porque la capacitación de un modelo de aprendizaje automático no
‫es gratuita.
‫Y luego, una vez que hayamos encontrado algunos resultados de referencia, podemos intentar mejorarlos a partir de ahí.
‫Entonces, antes de construir un modelo, hay algunas
‫cosas que debemos definir.
‫Uno es la forma de entrada.
‫Nuestras imágenes se configuran en forma de tiempos verbales.
‫Para nuestro modelo y el esquema de salida.
‫Etiquetas de imagen en forma de tiempos verbales de nuestro modelo, la joya del modelo.
‫Queremos utilizar.
‫Y convertiremos esto en bloqueo, maravilloso, estas tres cosas, tal vez no la URL, puede construir un modelo desde cero, pero
‫estamos usando una URL para que podamos comenzar a experimentar lo más rápido posible.
‫Estas tres cosas serán una práctica estándar con casi cualquier modelo de aprendizaje automático que use, definiendo
‫las entradas, definiendo las salidas y definiendo el modelo.
‫Y debido a que usamos intensivo bajo, todo será en forma de tiempos verbales.
‫Configurar y poner.
‫Dale forma al modelo, y ahora voy a
‫definir esto como lo que es, y luego averiguaremos de dónde vienen estos en un segundo.
‫Pero quiero que lo pienses.
‫Qué podría ser esto.
‫Entonces, ¿dónde hemos visto ninguno, tamaño de imagen, tamaño de imagen tres antes?
‫Vamos aquí, recuerda qué tamaño de imagen es.
‫Doscientos veinticuatro.
‫Entonces, si llegamos, recuerde cómo verificamos la forma de nuestro lote de datos, ninguno, dos, dos, cuatro, dos, dos,
‫cuatro, tres.
‫Bueno, esa es la forma de entrada de nuestra imagen y tenemos canales de lote, altura, peso y color.
‫Maravilloso.
‫Y ahora queremos configurar la forma de salida de nuestro modelo.
‫Si queremos que nuestro modelo prediga niveles, ¿cuál podría ser la forma de salida?
‫¿Cuántas etiquetas diferentes tenemos?
‫Así que vayamos a Lynn, dice Unique.
‫Ciento veinte, por lo que podríamos ponerlo como ciento veinte sobre lo que podríamos
‫hacer es escribir esto en código.
‫Entonces esa es la forma de salida de nuestro modelo, por lo que
‫queremos que ingrese una imagen, encuentre algunos patrones en esa imagen, y luego, si le damos una imagen en
‫el futuro, lo que no ha visto antes, nos gustaría. para encontrar patrones en esa imagen y luego generar después de que aprendió algunos patrones, generar, una
‫matriz de etiquetas de longitud única, que con suerte contiene la etiqueta correcta de lo que Doug Rate es en esa imagen.
‫Y ahora esto es lo que vamos a configurar con el modelo RL de Stenseth Low Hub.
‫Mmm.
‫Igual.
‫¿Qué podría ser esto?
‫Te quiero antes de que pasemos al siguiente video, voy a revisarlo en el siguiente
‫video: pasar por un centro de flujo y jugar, solo explorar y ver si puedes pensar en el problema en el que
‫estamos trabajando.
‫Estamos haciendo una clasificación de imágenes multiclase.
‫Piense en eso y vea lo que puede encontrar.
‫Sabiendo que con solo buscar en Google tendemos a seguir a Hub y conocer nuestro dominio de problemas.
‫¿Qué información puede encontrar en el centro de flujo?
‫Porque eso es exactamente lo que haremos en el próximo video, así que lo intentaré y nos
‫vemos pronto.