‫Artık verilerimizi zaman kipleri biçiminde, daha spesifik olarak görüntü yığınlarını zaman kipleri ve etiketleri
‫biçiminde elde ettiğimize göre, küçük iş akışımıza geri dönebiliriz.
‫Not defterimizi biraz temizleyelim ve veri yığınlarımızda neler olduğunu görselleştirebiliriz.
‫Hadi gidip iş akışımızı kontrol edelim.
‫Böylece birinci adımı tamamladık, verileri hazırladık, zamanlara dönüştük.
‫Ve şimdi bu noktaya gelmek oldukça uzun zaman aldı.
‫Ama hatırlamanızı istediğim şey şu: Eğer buraya gidersek neye odaklanırız?
‫Zamanımızın çoğunu, makine öğrenimi algoritmasıyla tutarlı olduklarından emin olmak için girdilerimizle çıktılarımızı
‫sıralamakla geçiriyoruz.
‫Yani bir şeyi, bizim durumumuzda köpek fotoğraflarımızı, zaman kipleri şeklindeki etiketleriyle birlikte bir makine öğrenimi
‫algoritmasına girmek istiyoruz.
‫Ve daha sonra bir tür öğrenilmiş model çıktısı almasını istiyoruz, böylece burada daha fazla görüntü üzerinde tahminler yapabilir,
‫modeli verilere koyabilir, tahmin yapabilir ve daha sonra bunları değerlendirebilir ve modelimizi daha sonra geliştirebilir ve
‫kaydedebiliriz.
‫Yani şu ana kadar TensorFlow hub'ından sorunumuza uygun bir model seçtik. k. halihazırda uygulanmış olan
‫makine öğrenimi algoritmamız.
‫Bunu yapmak için küçük bir bölüm oluşturalım.
‫Hadi gidelim.
‫Buna model oluşturmak denir.
‫Tanımlamamız gereken birkaç şey var ve burada gördüğümüz de bu.
‫Tüm görüntülerimiz zaman kipleri şeklinde modelimize girdi şeklindedir.
‫Çıktı şekline ihtiyacımız var, a. k. a. modelimizin zamanları ve kullanmak istediğimiz modelin
‫URL'si şeklinde görüntü etiketleri.
‫Ve merak ediyor olabilirsiniz, Earl, bu ilginç.
‫İşte burada TensorFlow Hub'ın ne olduğunu öğreneceğiz.
‫İhtiyacımız olan şeyi yazalım.
‫Bir model oluşturmadan önce gidiyoruz.
‫Makine öğreniminde, derin öğrenmede ve özellikle TensorFlow'da bir kedinin derisini yüzmenin 1000 yolu olduğunu da vurgulamak
‫istiyorum, kelime oyunu yapıyorum, sınıflandırma problemimiz olarak köpekleri kullanıyoruz.
‫Bu, bir derin öğrenme modelinin nasıl oluşturulabileceğinin yalnızca bir yoludur ve biz transfer öğrenmeyi kullanacağız.
‫Yani sıfırdan bir model oluşturmak yerine, mevcut bir modelin zaten öğrendiklerini
‫alıp sorunumuza uygulayacağız ve bu da bize enerji tasarrufu sağlayacak.
‫Eğitim açısından, bir modelin maliyeti uzun sürebilir çünkü bir makine öğrenimi modelini eğitmek ücretsiz
‫değildir.
‫Ve bazı temel sonuçlar bulduktan sonra, bunları oradan geliştirmeye çalışabiliriz.
‫Dolayısıyla bir model oluşturmadan önce tanımlamamız gereken birkaç şey var.
‫Birincisi giriş şeklidir.
‫İmajımız zaman kipleri şeklinde şekillenir.
‫Modelimize ve çıktı şekline.
‫Modelimizin zaman kipleri şeklinde görüntü etiketleri.
‫Modelin URL'si.
‫Kullanmak istiyoruz.
‫Ve bunu markdown'a çevireceğiz.
‫Harika.
‫Bu üç şey.
‫Belki URL değildir.
‫Sıfırdan bir model oluşturabilirsiniz, ancak biz mümkün olduğunca çabuk denemeye başlayabilmek için
‫bir URL kullanıyoruz.
‫Bu üç şey, girdileri tanımlamak, çıktıları tanımlamak ve modeli tanımlamak için kullandığınız neredeyse
‫her makine öğrenimi modelinde standart uygulama olacaktır.
‫Ve TensorFlow kullandığımız için, her şey zaman kipleri şeklinde olacak.
‫Modele giriş şeklini ayarlayın.
‫Şimdi bunu ne olduğunu tanımlayacağım ve sonra bunların nereden geldiğini birazdan anlayacağız.
‫Ama bir düşünmenizi istiyorum.
‫Bu ne olabilir.
‫Peki nerede gördük?
‫Yok.
‫Resim boyutu.
‫Görüntü boyutu üç önce.
‫Buraya gidiyoruz, görüntü boyutunun ne olduğunu hatırlayın.
‫224.
‫Eğer yukarı gelirsek, veri yığınımızın şeklini nasıl kontrol ettiğimizi hatırlıyor musunuz?
‫Yok.
‫İki, iki, dört, iki, iki, dört, üç.
‫Bu, görüntümüzün giriş şeklidir.
‫Ve toplu yükseklik ve genişlik renk kanallarımız var.
‫Harika.
‫Ve şimdi modelimizin çıktı şeklini ayarlamak istiyoruz.
‫Modelimizin etiketleri tahmin etmesini istiyorsak, çıktı şeklimiz ne olabilir?
‫Kaç farklı etiketimiz var?
‫Hadi gidelim, Len.
‫Eşsiz ırklar.
‫120.
‫Yani bunu 120 olarak yazabiliriz.
‫Ama yapabileceğimiz şey bunu kod olarak yazmak.
‫İşte modelimizin çıktı şekli budur.
‫Bu yüzden bir görüntü girmesini, bu görüntüde bazı desenler bulmasını
‫ve daha sonra gelecekte daha önce görmediği bir görüntü verdiğimizde, bu görüntüdeki desenleri bulmasını
‫ve daha sonra bazı desenleri öğrendikten sonra çıktı vermesini istiyoruz, çıktı, uzunluk dizisi, benzersiz etiketler, umarım bu görüntüdeki
‫köpek cinsinin doğru etiketini içerir.
‫Ve şimdi gideceğimiz yer burası.
‫TensorFlow hub'ından model URL'sini ayarlayın.
‫Hmm.
‫Eagles.
‫Bu ne olabilir?
‫Bir sonraki videoya geçmeden önce sizi istiyorum.
‫Bir sonraki videoda TensorFlow hub'ından geçeceğim ve sadece bir oyun oynayacağım.
‫Sadece bir keşif yapın ve üzerinde çalıştığımız sorun hakkında düşünüp düşünemeyeceğinizi görün.
‫Çok sınıflı görüntü sınıflandırması yapıyoruz.
‫Bunu düşünün ve ne bulabileceğinize bakın.
‫TensorFlow hub'ını Google'da aratarak ve sorun alanımızı bilerek, TensorFlow hub'ından hangi bilgileri
‫öğrenebilirsiniz?
‫Çünkü bir sonraki videoda yapacağımız şey tam olarak bu.
‫Siz de bir deneyin, yakında görüşürüz.