‫ตอนนี้เราได้ข้อมูลในรูปแบบของกาลแล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นกลุ่มของรูปภาพ ในรูปแบบของกาลและป้ายกำกับ
‫ในรูปแบบของกาล เราสามารถกลับไปที่เวิร์กโฟลว์เล็กๆ ของเราได้
‫เรามาทำความสะอาดโน้ตบุ๊กกันสักหน่อย และเราจะเห็นภาพว่าเกิดอะไรขึ้นกับแบทช์ข้อมูลของเรา
‫ไปดูขั้นตอนการทำงานของเรากัน
‫เราได้ทำขั้นตอนที่หนึ่งเสร็จแล้ว เตรียมข้อมูลให้พร้อม เปลี่ยนเป็นกาล
‫และตอนนี้ก็ใช้เวลานานพอสมควรกว่าจะไปถึง
‫แต่นี่คือสิ่งที่อยากให้จำไว้คือว่าถ้าเราไปที่นี่เราเน้นอะไร?
‫เราใช้เวลาส่วนใหญ่ในการจัดเรียงอินพุตกับเอาต์พุตเพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ในกรณีของเรา เราต้องการป้อนข้อมูลบางอย่าง เช่น ภาพถ่ายสุนัขที่มีป้ายกำกับในรูปของกาล ลงในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
‫จากนั้นเราต้องการให้มันแสดงรูปแบบที่เรียนรู้บางอย่าง เพื่อให้เราสามารถคาดการณ์ภาพเพิ่มเติมที่นี่
‫ใส่แบบจำลองลงในข้อมูล ทำการคาดคะเน แล้วประเมินภาพเหล่านั้น ปรับปรุงและบันทึกแบบจำลองของเราในภายหลัง
‫นี่คือจุดที่จนถึงตอนนี้ในการเลือกแบบจำลองจากฮับ TensorFlow เพื่อให้เหมาะกับปัญหาของเรา เค อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องของเราที่ได้นำไปใช้แล้ว
‫มาสร้างส่วนเล็ก ๆ สำหรับการทำเช่นนั้น
‫ไปกันเถอะ.
‫นี้เรียกว่าการสร้างแบบจำลอง
‫มีบางสิ่งที่เราต้องกำหนด และนั่นคือสิ่งที่เราเพิ่งเห็นที่นี่
‫รูปร่างอินพุตของรูปภาพทั้งหมดของเราอยู่ในรูปของกาลต่อโมเดลของเรา
‫เราต้องการรูปร่างผลลัพธ์ เค ก. ป้ายกำกับรูปภาพในรูปแบบของกาลของแบบจำลองของเราและ
‫URL ของแบบจำลองที่เราต้องการใช้
‫และคุณอาจสงสัยว่าเอิร์ล น่าสนใจ
‫นี่คือที่ที่เราจะไปหาว่า TensorFlow Hub คืออะไร
‫ลองเขียนสิ่งนี้ลงไปว่าเราต้องการอะไร
‫เราไปก่อนที่เราจะสร้างแบบจำลอง
‫ตอนนี้ฉันต้องการเน้นด้วยว่าในแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกและโดยเฉพาะอย่างยิ่ง TensorFlow
‫มี 1,000 วิธีในการถลกหนังแมว เล่นสำนวน เราใช้สุนัขเป็นปัญหาในการจำแนกของเรา
‫นี่เป็นเพียงวิธีเดียวในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก และเราจะใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้แบบโอนย้าย
‫ดังนั้น แทนที่จะสร้างแบบจำลองตั้งแต่เริ่มต้น เราจะนำสิ่งที่แบบจำลองที่มีอยู่ได้เรียนรู้ไปแล้วมาใช้กับปัญหาของเรา
‫ซึ่งช่วยประหยัดพลังงานเรา
‫ในแง่ของการฝึกอบรม โมเดลอาจใช้เวลานาน เนื่องจากการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไม่ฟรี
‫และเมื่อเราพบผลลัพธ์พื้นฐานแล้ว เราก็สามารถลองปรับปรุงจากจุดนั้นได้
‫ดังนั้น ก่อนที่เราจะสร้างแบบจำลอง มีบางสิ่งที่เราต้องกำหนด
‫หนึ่งคือรูปร่างอินพุต
‫ภาพของเรามีรูปร่างเป็นกาล
‫สู่แบบจำลองและรูปร่างผลลัพธ์ของเรา
‫ป้ายกำกับรูปภาพในรูปแบบของกาลของเรา
‫URL ของโมเดล
‫เราต้องการใช้
‫และเราจะเปลี่ยนสิ่งนี้เป็นการมาร์กดาวน์
‫มหัศจรรย์.
‫สามสิ่งนี้.
‫อาจไม่ใช่ URL
‫คุณอาจสร้างแบบจำลองตั้งแต่เริ่มต้น แต่เรากำลังใช้ URL เพื่อให้สามารถเริ่มต้นการทดสอบได้โดยเร็วที่สุด
‫สามสิ่งนี้จะเป็นแนวปฏิบัติมาตรฐานสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเกือบทั้งหมดที่คุณใช้กำหนดอินพุต
‫กำหนดผลลัพธ์ และกำหนดโมเดล
‫และเนื่องจากเราใช้ TensorFlow ทุกอย่างจะอยู่ในรูปของกาล
‫ตั้งค่ารูปร่างอินพุตให้กับโมเดล
‫และตอนนี้ผมจะนิยามสิ่งนี้ว่ามันคืออะไร แล้วเราจะหาว่าพวกมันมาจากไหนในไม่กี่วินาที
‫แต่อยากให้ลองคิดดู
‫นี่อาจเป็นอะไร
‫แล้วเราเคยเห็นที่ไหน?
‫ไม่มี.
‫ขนาดรูปภาพ.
‫ภาพขนาดสามก่อน
‫เราไปที่นี่ จำไว้ว่าขนาดภาพคืออะไร
‫224.
‫แล้วถ้าเราขึ้นมา จำได้ไหมว่าเราตรวจสอบรูปร่างของชุดข้อมูลของเราอย่างไร
‫ไม่มี.
‫สอง สอง สี่ สอง สอง สี่ สาม
‫นั่นคือรูปแบบอินพุตของภาพของเรา
‫และเรามีช่องสีความสูงและความกว้างของชุดงาน
‫มหัศจรรย์.
‫และตอนนี้เราต้องการตั้งค่ารูปร่างผลลัพธ์ของแบบจำลองของเรา
‫หากเราต้องการให้แบบจำลองของเราทำนายฉลาก รูปร่างผลลัพธ์ของเราจะเป็นอย่างไร
‫เรามีฉลากที่แตกต่างกันกี่แบบ?
‫ไปกันเถอะเลน
‫สายพันธุ์ที่ไม่เหมือนใคร
‫120.
‫เราก็ใส่มันเป็น 120 ได้.
‫แต่สิ่งที่เราสามารถทำได้คือเขียนสิ่งนี้ในรหัส
‫นั่นคือรูปร่างผลลัพธ์ของแบบจำลองของเรา
‫เราจึงต้องการให้มันป้อนรูปภาพ หารูปแบบบางอย่างในภาพนั้น แล้วถ้าเราป้อนมันให้กับภาพในอนาคต
‫แบบที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เราต้องการให้มันค้นหารูปแบบในภาพนั้นแล้วส่งออก หลังจากที่ได้เรียนรู้รูปแบบ
‫ผลลัพธ์ อาร์เรย์ของความยาว ป้ายกำกับที่ไม่ซ้ำกัน ซึ่งหวังว่าจะมีป้ายกำกับที่ถูกต้องของสายพันธุ์สุนัขในภาพนั้น
‫และนี่คือที่ที่เราจะไป
‫ตั้งค่า URL โมเดลจากฮับ TensorFlow
‫อืม.
‫อินทรี
‫นี่อาจเป็นอะไร?
‫ฉันต้องการคุณก่อนที่เราจะไปยังวิดีโอต่อไป
‫ฉันจะพูดถึงมันในวิดีโอหน้าคือการผ่านฮับ TensorFlow และลองเล่นดู
‫ลองสำรวจดูว่าคุณคิดเกี่ยวกับปัญหาที่เรากำลังดำเนินการอยู่หรือไม่
‫เรากำลังจัดหมวดหมู่รูปภาพหลายคลาส
‫คิดเกี่ยวกับสิ่งนั้นและดูว่าคุณสามารถหาอะไรได้บ้าง
‫เมื่อรู้ว่าเพียงแค่ Googling ฮับ TensorFlow และรู้โดเมนปัญหาของเรา คุณจะพบข้อมูลอะไรบ้างจากฮับ
‫TensorFlow
‫เพราะนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำในวิดีโอหน้า
‫ลองด้วยตัวคุณเองแล้วพบกันเร็ว ๆ นี้