‫Content de te revoir.
‫Maintenant, j'espère que vous avez eu l'occasion de découvrir Densify Hub, sinon, ce n'est pas grave.
‫C'est exactement ce que nous allons vérifier maintenant.
‫Alors allons-y.
‫Tendance à couler hub.
‫Cherche ça.
‫Ils ont tendance à voler au moyeu.
‫Lisons à ce sujet.
‫Intensify Hub est donc une bibliothèque pour les modèles d'apprentissage automatique réutilisables.
‫So Just Flareup est une bibliothèque pour la publication Discovery et une consommation de pièces réutilisables de modèles de
‫machine learning.
‫And Beautiful est une photographie autonome de Tenzer, avec ses poids et ses atouts, a. k. une.
‫motifs.
‫Ainsi, les modèles du modèle précédent ont appris qui peuvent être utilisés, réutilisés dans différentes tâches dans un
‫processus connu sous le nom d'apprentissage par transfert.
‫Ainsi, l'apprentissage par transfert peut entraîner un modèle avec un ensemble de données plus petit, une généralisation améliorée
‫et accélérer l'entraînement.
‫C'est ce qui nous intéresse.
‫Regardez à quelle vitesse vous pouvez démarrer en utilisant un modèle de flux.
‫Qu'est-ce que c'est beau ?
‫Et c'est donc des dizaines de Luebbe et maintenant des dizaines de flux est l'un des plus grands frameworks d'apprentissage en profondeur qui
‫existe.
‫Et c'est celui que nous utilisons en ce moment.
‫Mais je veux aussi vous montrer qu'il y a aussi une partie d'un travail et un zoo de modèle et des papiers avec du code.
‫Ne vous inquiétez pas, je vais lier tous ces modèles à.
‫Code d'apprentissage en profondeur et modèles pré-entraînés pi torche de vous à l'aide de PI Torch.
‫Alors laissons tout cela bas, contrairement à l'apprentissage psychique, nous nous souvenons que nous avons le médium qui apprend l'apprentissage
‫automatique.
‫Si nous allons ici.
‫Donc, contrairement à Second-line, qui est assez établi depuis assez longtemps, utilisant des techniques d'apprentissage automatique plus traditionnelles,
‫nous avons déjà vu cette carte dans la section cyclone.
‫L'un d'eux n'a pas encore été créé pour l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones et n'oubliez pas que le réseau
‫de neurones n'est qu'un autre type de module d'apprentissage automatique.
‫Et c'est pourquoi nous avons.
‫Ces types de ressources comme la tarte à surveiller Haab ont tendance à circuler dans le zoo de modèles haab, l'open source, le code d'apprentissage en profondeur et les
‫modèles de pré-train, les articles avec des articles de code avec du code sont comme les dernières recherches sur les tendances dans le domaine de
‫l'apprentissage en profondeur.
‫Et souvent, vous aurez le papier.
‫Donc un article académique et le code qui va avec sur GitHub, ce qui est absolument incroyable.
‫Et ce sont donc quelques-unes des ressources auxquelles vous devriez accéder lorsque vous commencez pour la première fois.
‫Exactement comme ce que nous faisons en vision canine, où nous allons découvrir comment choisir un RL et un
‫second.
‫Mais parce que le livre sur l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique est toujours en cours d'écriture, apprendre à construire des
‫choses à partir de zéro lorsque vous commencez est la bonne approche.
‫Mais au lieu de cela, l'approche que nous adoptons se concentre d'abord sur le travail sur un projet.
‫Et puis si vous vouliez plonger plus profondément pour obtenir quelque chose comme ça se passe dans les coulisses de ce que nous
‫faisons.
‫Vous pouvez le faire, alors ne me laissez pas contrôler votre niveau de zoom jusqu'où nous allons en termes de
‫profondeur, une fois que vous commencez à résoudre des problèmes comme nous le faisons avec la vision canine, en travaillant de bout en bout, vous le ferez.
‫t pouvoir t'aider.
‫Vous serez obligé.
‫Vous voulez approfondir et découvrir comment améliorer ce sur quoi nous travaillons.
‫C'est la meilleure chose que je puisse vous donner, c'est plutôt que de vous montrer comment
‫faire chaque chose, ce qui nécessiterait une documentation complète, bien sûr, quatre fois plus longue que celle-ci et bien
‫plus.
‫Il vaut mieux juste susciter un intérêt.
‫Et puis, lors de votre propre recherche et découverte de vous-même, vous trouvez des ressources comme celles-ci et essayez de les mettre en œuvre
‫sur vos propres problèmes.
‫C'est donc là-dessus que nous nous concentrons.
‫In Dog Vision construit un projet de bout en bout.
‫Et puis vous pouvez utiliser ce que vous avez appris en vision canine.
‫Accédez à ces ressources ici, modèles, articles avec code et essayez d'appliquer ce que vous avez appris à votre
‫propre projet.
‫Et puis une fois que vous l'avez fait, une fois que vous avez eu ce petit goût de travailler et de mettre la main sur un projet, vous
‫commencerez vraiment à vouloir y aller, hé, je dois comprendre ce qui se passe dans les coulisses alors.
‫Et alors votre connaissance grandira simplement de l'intérieur d'elle-même, ce qui est une belle chose.
‫C'est donc une sorte de discours philosophique de longue haleine sur notre philosophie de formation ici.
‫Voyons ce que nous pouvons faire avec Tancer Flow Hubb.
‫Alors bonjour et bienvenue au hub de flux tendanciel, magnifique.
‫Il y a donc un tas de tutoriels sur la façon de voler, mais vous pouvez naviguer par domaine problématique.
‫Ah, c'est de ça que je parlais.
‫C'est pourquoi il est si important de pouvoir définir votre problème, comme tout en haut de
‫notre cahier.
‫Quel est notre problème, identifier la race d'un chien, étant donné une image de chien ?
‫OK, sympa et simple, alors c'est une belle chose à propos de CoLab, n'est-ce pas ?
‫Vous pouvez simplement faire des allers-retours entre votre ordinateur portable.
‫Allons donc à Taseff.
‫Image faible en glucides.
‫Beau.
‫Et que voit-on ici ?
‫Eh bien, cela pourrait ressembler à tout un tas de jargon, ce qui se passe ici, mais faisons attention à ce qui se
‫passe.
‫Sur la gauche, nous avons l'augmentation d'image.
‫L'une de ces balises est-elle notre problème ?
‫Augmentation, pas de classification, oui, fonction d'image, détection de générateur de vecteur, image, d'autres sont dans un
‫âge.
‫Regardons juste les problèmes de classification d'images.
‫Très bien.
‫Et alors, que se passe-t-il ici ?
‫Alors que c'est un peu comme.
‫La version de flux tensoriel de la carte d'apprentissage automatique de prêt de socket, encore une fois, est toujours en phase de
‫développement.
‫Il y a quelques années à peine, cette chose n'existait même pas.
‫Voilà à quel point le terrain devient beau maintenant.
‫Nous commençons à y aller, OK, ce sont tous des modèles d'apprentissage automatique.
‫Je viens de donner ça, ce spoiler.
‫Et ce sont ceux qui fonctionnent plutôt bien.
‫Ainsi, plutôt que de recycler un modèle d'apprentissage automatique à partir de zéro à chaque fois et de prendre beaucoup de puissance de
‫calcul, beaucoup de temps et beaucoup de ressources, publions simplement tous les modèles que nous trouvons dans les
‫modèles d'apprentissage automatique précédemment construits afin que d'autres personnes peuvent les appliquer à leur propre problème.
‫Que pourrions-nous trouver ?
‫Regardons l'architecture.
‫L'architecture est un autre mot pour le modèle d'apprentissage automatique ou l'architecture de réseau neuronal.
‫Avec plus de réseaux, vous constaterez probablement qu'ils ont des noms assez fantaisistes comme Inception Reznik
‫V2.
‫Cela ressemble à un film fou, résonnant 150, Reznik v. 250, et maintenant je veux vous montrer quelque chose sur Reznik, en
‫fait nous n'allons pas utiliser celui-ci, mais je veux juste vous montrer la puissance de ce que c'est
‫que si nous cliquons ici.
‫Cela va nous donner une copie du lien vers le presse-papiers.
‫C'est aussi simple que d'utiliser un modèle pré-entraîné et résonnant, nous pouvons copier cette URL ou télécharger le modèle,
‫mais si nous allons ici.
‫C'est ainsi que nous créons un modèle Reznik.
‫La raison pour laquelle je veux vous montrer résonner, en particulier résonner avec moi, est que Tesla utilise 50
‫épines dorsales résonantes.
‫C'est pourquoi l'apprentissage par transfert est si important.
‫Pour comprendre, c'est parce que si nous allons ici, c'est Reznik V 250.
‫J'ai pris cette diapositive ici d'une conférence intitulée PI Toyota Tesla par Andre Carpati.
‫Vous pouvez le regarder.
‫Ils seront sûrs de le lier.
‫Mais leurs systèmes de vision par ordinateur dans leurs voitures Tesla utilisent Reznik 50 comme des épines dorsales diluées.
‫Bien sûr, ils auront des calques personnalisés et ainsi de suite.
‫Mais ce que je dis, c'est que nous avons accès à des modèles d'apprentissage automatique très similaires à ceux
‫que vous utilisez en production dans des entreprises comme Tesla.
‫C'est pourquoi il est important de connaître ces ressources qui sont à notre disposition.
‫Et je sais que cela dit tarte à surveiller.
‫Mais la belle chose est que si vous montez à Pi à Ajab, vous pourriez probablement le trouver.
‫Ils résonnent un.
‫moi un.
‫Tout ce genre de choses maintenant, nous travaillons avec le flux tendanciel.
‫Revenons à ici.
‫J'ai un modèle en tête que nous voulons utiliser, alors nous nous tournons vers l'architecture.
‫Cela va prendre un peu d'exploration en votre nom.
‫Mais ce que vous pouvez essentiellement supposer ici, c'est que plus le nombre est élevé, meilleur est le modèle.
‫Mais c'est aussi le compromis : plus le nombre est élevé, plus il faut de temps pour s'entraîner.
‫Alors le net mobile, c'est votre devoir pour cette vidéo c'est le net mobile de Google.
‫Il suffit de chercher et de lire à ce sujet.
‫Nous allons donc utiliser celui-ci ici.
‫Classement des images.
‫Donc, si nous avons une lecture à ce sujet.
‫Faut-il sauvegarder le modèle ?
‫Il s'agit d'un intensificateur de modèle de sauvegarde à formater, il nécessite l'utilisation de flux de tenseur deux ou un virgule un cinq et
‫plus.
‫C'est donc ce que nous utilisons pour avoir tendance à couler vers le beau.
‫Ainsi, mobile net V2 est une famille d'architectures de réseaux de neurones pour une classification efficace des images d'appareils
‫et des tâches connexes initialement publiées par.
‫Cela a donc été publié à l'origine.
‫Maintenant, rappelez-vous, dès le début, quel est notre problème, j'étais assis au café l'autre jour, ce beau chien
‫est passé et l'ami avec qui j'étais a dit, c'est un terrier australien.
‫Et j'étais comme, wow, j'aimerais pouvoir prendre une photo de ce chien sur mon téléphone et comprendre quel genre de
‫chien c'était.
‫C'est donc là que nous arrivons à mon filet.
‫Wow.
‫Il est efficace sur la classification des images d'appareils.
‫C'est exactement ce que je veux faire avec la vision canine.
‫Beau.
‫Alors on peut venir ici.
‫Nous pouvons voir qu'il contient des directives sur ce que nous pouvons faire.
‫C'est aussi votre devoir, c'est de lire ceci.
‫Même si vous ne le comprenez pas au début.
‫Allez simplement le lire et nous laisserons ce lien dans la section des ressources.
‫Soit dit en passant, c'est là que nous avons récupéré cette forme d'entrée.
‫On y va.
‫Deux à quatre à quatre, trois petit nombre au bout ici.
‫Mais si vous lisez ceci, c'est là que vous comprendrez cela.
‫Alors copions ceci dans le presse-papiers.
‫Reviens et c'est notre modèle, tu vas le changer en chaîne.
‫Et.
‫Nous allons le mettre ici depuis Tensei Flow Hub, puis nous mettrons un lien vers Tenso Flow Hub.
‫Merveilleux.
‫Revenons à la vision canine.
‫On y va.
‫Alors qu'avons-nous mis en place maintenant?
‫Donc si nous revenons à notre keynote, c'est ce que nous avons mis en place.
‫Nous avons choisi un modèle de tendance à suivre pour répondre à notre problème.
‫Rappelez-vous, nous avons parcouru notre domaine problématique et nous travaillons avec des images.
‫Ce sur quoi nous nous concentrons, ce sont nos contributions.
‫Nous l'avons fait.
‫Nous avons nos données prêtes.
‫Nous l'avons transformé en Tensas et nous avons choisi notre algorithme d'apprentissage automatique.
‫Merveilleux.
‫Et maintenant, notre sortie est correctement formée.
‫Nous avons maintenant ces trois critères clés.
‫Nous devons trouver comment nous pouvons les utiliser tous ensemble.
‫Le processus suivant consiste à les assembler sous la forme d'une fonction qui va créer un modèle
‫pour nous et le renvoyer afin que nous puissions l'adapter à notre ensemble de données.
‫Commençons donc là-dessus dans la prochaine vidéo.
‫Mais rappelez-vous, pour l'instant, vos devoirs sont de lire environ 10 à suivre et de vérifier le net mobile à une
‫heure trente deux à quatre.
‫Je vais lier ces deux ressources et ces autres ressources dans la section des ressources.