‫Bây giờ chúng ta đã có dữ liệu của mình ở dạng các thì, cụ thể hơn là các lô hình ảnh, ở dạng các thì
‫và nhãn, ở dạng các thì, chúng ta có thể quay lại quy trình làm việc nhỏ của mình.
‫Hãy dọn dẹp sổ ghi chép của chúng ta một chút và chúng ta có thể hình dung những gì đang xảy ra với các lô dữ liệu của chúng ta.
‫Hãy đi kiểm tra quy trình làm việc của chúng tôi.
‫Vậy là chúng ta đã thực hiện xong bước một, chuẩn bị sẵn dữ liệu, chuyển thành các thì.
‫Và bây giờ điều này đã mất một thời gian khá dài để đạt được.
‫Nhưng đây là điều tôi muốn bạn nhớ, đó là nếu chúng ta đến đây, chúng ta sẽ tập trung vào điều gì?
‫Rất nhiều thời gian của chúng tôi được dành để sắp xếp đầu vào với đầu ra của chúng tôi để đảm bảo rằng chúng nhất
‫quán với thuật toán học máy.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn nhập một thứ gì đó, trong trường hợp của chúng tôi, ảnh của chúng tôi về những con chó với nhãn của chúng ở dạng
‫các thì vào một thuật toán học máy.
‫Và sau đó chúng tôi muốn nó xuất ra một số loại mô hình đã học để chúng tôi có thể đưa ra dự đoán trên
‫nhiều hình ảnh hơn ở đây, đưa mô hình vào dữ liệu, đưa ra dự đoán, sau đó đánh giá chúng và cải thiện và lưu mô hình
‫của chúng tôi sau này.
‫Vì vậy, đây là nơi cho đến bây giờ chọn một mô hình từ trung tâm TensorFlow cho phù hợp với vấn đề của chúng tôi, a. k. một thuật toán học máy
‫của chúng tôi đã được triển khai.
‫Hãy tạo một phần nhỏ để làm điều đó.
‫Đi nào.
‫Đây được gọi là xây dựng một mô hình.
‫Có một số điều chúng ta cần xác định và đó là những gì chúng ta vừa thấy ở đây.
‫Hình dạng đầu vào của tất cả các hình ảnh của chúng tôi ở dạng các thì cho mô hình của chúng tôi.
‫Chúng ta cần hình dạng đầu ra, a. k. một. nhãn hình ảnh ở dạng các thì của mô hình của chúng tôi và
‫URL của mô hình mà chúng tôi muốn sử dụng.
‫Và bạn có thể tự hỏi, Earl, điều đó thật thú vị.
‫Đây là nơi chúng ta sẽ tìm hiểu TensorFlow Hub là gì.
‫Vì vậy, chúng ta hãy viết điều này ra những gì chúng ta cần.
‫Chúng tôi đi trước khi chúng tôi xây dựng một mô hình.
‫Bây giờ tôi cũng muốn nhấn mạnh rằng trong học máy và học sâu và cụ thể là TensorFlow, có
‫1000 cách lột da mèo, chơi chữ, chúng ta đang sử dụng chó làm bài toán phân loại.
‫Đây chỉ là một cách bạn có thể xây dựng mô hình học sâu và chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp học
‫chuyển tiếp.
‫Vì vậy, thay vì xây dựng một mô hình từ đầu, chúng ta sẽ lấy những gì mà một mô hình hiện có đã
‫học được và áp dụng nó vào vấn đề của chúng ta, điều này giúp chúng ta tiết kiệm năng lượng.
‫Về mặt đào tạo, một mô hình có thể mất nhiều thời gian vì việc đào tạo một mô hình máy học
‫không miễn phí.
‫Và khi chúng tôi đã tìm thấy một số kết quả cơ bản, chúng tôi có thể thử và cải thiện chúng từ đó.
‫Vì vậy, trước khi xây dựng một mô hình, chúng ta cần xác định một số điều.
‫Một là hình dạng đầu vào.
‫Hình ảnh của chúng ta là hình dạng dưới dạng các thì.
‫Đối với mô hình của chúng tôi và hình dạng đầu ra.
‫Các nhãn hình ảnh ở dạng các thì của mô hình của chúng tôi.
‫URL của mô hình.
‫Chúng tôi muốn sử dụng.
‫Và chúng tôi sẽ biến điều này thành đánh dấu.
‫Tuyệt vời.
‫Ba điều này.
‫Có thể không phải là URL.
‫Bạn có thể xây dựng một mô hình từ đầu, nhưng chúng tôi đang sử dụng một URL để chúng tôi có thể bắt đầu thử
‫nghiệm nhanh nhất có thể.
‫Ba điều này sẽ là thực hành tiêu chuẩn với hầu hết mọi mô hình học máy mà bạn sử dụng để
‫xác định đầu vào, xác định đầu ra và xác định mô hình.
‫Và bởi vì chúng tôi đang sử dụng TensorFlow, mọi thứ sẽ ở dạng các thì.
‫Thiết lập hình dạng đầu vào cho mô hình.
‫Và bây giờ tôi sẽ xác định nó là gì, và sau đó chúng ta sẽ tìm hiểu xem những thứ này đến từ đâu sau một
‫giây.
‫Nhưng tôi muốn bạn suy nghĩ về điều đó.
‫Điều này có thể là gì.
‫Vậy chúng ta đã thấy ở đâu?
‫Không có.
‫Kích cỡ hình.
‫Kích thước hình ảnh ba trước.
‫Chúng ta vào đây, hãy nhớ kích thước hình ảnh là gì.
‫224.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nghĩ ra, hãy nhớ cách chúng ta đã kiểm tra hình dạng của lô dữ liệu của mình như thế nào?
‫Không có.
‫Hai, hai, bốn, hai, hai, bốn, ba.
‫Đó là hình dạng đầu vào của hình ảnh của chúng ta.
‫Và chúng tôi có các kênh màu chiều cao và chiều rộng hàng loạt.
‫Tuyệt vời.
‫Và bây giờ chúng tôi muốn thiết lập hình dạng đầu ra của mô hình của chúng tôi.
‫Nếu chúng ta muốn mô hình của mình dự đoán các nhãn, thì hình dạng đầu ra của chúng ta có thể là gì?
‫Chúng ta có bao nhiêu nhãn khác nhau?
‫Vậy đi thôi, Len.
‫Các giống chó độc đáo.
‫120.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ có thể đặt nó là 120.
‫Nhưng những gì chúng tôi có thể làm là chỉ viết điều này trong mã.
‫Vì vậy, đó là hình dạng đầu ra của mô hình của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn nó nhập một hình ảnh, tìm một số mẫu trong hình ảnh đó
‫và sau đó nếu chúng tôi cung cấp cho nó một hình ảnh trong tương lai, một hình ảnh mà nó chưa từng thấy trước đây, chúng
‫tôi muốn nó tìm thấy các mẫu trong hình ảnh đó và sau đó xuất sau khi nó học được một số mẫu, đầu ra, một mảng độ dài, các nhãn duy nhất hy
‫vọng chứa nhãn chính xác của giống chó trong hình ảnh đó.
‫Và bây giờ đây là nơi chúng ta sẽ đi.
‫Thiết lập URL mô hình từ trung tâm TensorFlow.
‫Hừ!
‫Đại bàng.
‫Đây có thể là gì?
‫Tôi muốn bạn trước khi chúng ta đến với video tiếp theo.
‫Tôi sẽ đi qua nó trong video tiếp theo là đi qua trung tâm TensorFlow và chỉ có một trò chơi xung quanh.
‫Chỉ cần khám phá và xem liệu bạn có thể suy nghĩ về vấn đề mà chúng tôi đang giải quyết hay không.
‫Chúng tôi đang phân loại hình ảnh đa kính.
‫Hãy suy nghĩ về điều đó và xem những gì bạn có thể tìm thấy.
‫Biết được điều đó chỉ bằng cách sử dụng trung tâm TensorFlow của Google và biết miền vấn đề của chúng tôi, bạn có thể tìm hiểu thông tin
‫gì từ trung tâm TensorFlow?
‫Vì đó chính xác là những gì chúng ta sẽ làm trong video tiếp theo.
‫Vì vậy, hãy tự mình thử và tôi sẽ gặp lại bạn sớm.