‫Willkommen zurück.
‫Nun, hoffentlich hatten Sie die Gelegenheit, Densify Hub auszuprobieren, wenn nicht, ist das in Ordnung.
‫Genau das werden wir jetzt prüfen.
‫Also lass uns hierher gehen.
‫Neigen zum Flow-Hub.
‫Such das mal nach.
‫Sie neigen dazu, Nabe zu fliegen.
‫Lass uns darüber lesen.
‫Intensify Hub ist also eine Bibliothek für wiederverwendbare Machine-Learning-Modelle, die in Ordnung sind.
‫Just Flareup ist also eine Bibliothek für die Publikation Discovery und ein Konsum von wiederverwendbaren Teilen von
‫Machine-Learning-Modellen.
‫And Beautiful ist ein in sich geschlossenes Stück Tenzer-Fotografie, zusammen mit seinen Gewichten und Vorzügen, a. k. A.
‫Muster.
‫So wurden die Muster des vorherigen Modells gelernt, die verwendet werden können, für verschiedene Aufgaben in
‫einem Prozess, der als Transferlernen bekannt ist.
‫So kann das Transferlernen ein Modell mit einem kleineren Datensatz trainieren, wunderbar verallgemeinern und das
‫Training beschleunigen.
‫Das interessiert uns.
‫Sehen Sie, wie schnell Sie mit einem Flow-Modell beginnen können.
‫Wie schön ist das?
‫Dies ist also Dutzende von Luebbe und jetzt ist Dutzende von Flow eines der größten Deep-Learning-Frameworks, die es
‫gibt.
‫Und es ist diejenige, die wir gerade verwenden.
‫Aber ich möchte dir auch zeigen, dass es auch einen Job- und Modelzoo gibt und Papiere mit Code.
‫Keine Sorge, ich verlinke alle diese Modelle mit.
‫Deep-Learning-Code und vortrainierte Modelle von Ihnen mit PI Torch.
‫Lassen Sie uns all dies einfach niedrig halten, im Gegensatz zum psychischen Lernen erinnern wir uns daran, dass wir das maschinelle Lernen des psychischen Lernens
‫haben.
‫Wenn wir hierher gehen.
‫Im Gegensatz zu Second-Line, das seit einiger Zeit ziemlich etabliert ist und traditionellere Techniken des maschinellen Lernens
‫verwendet, haben wir diese Karte bereits im Zyklon-Abschnitt gesehen.
‫Eines davon muss noch für Deep Learning und neuronale Netze entwickelt werden. Denken Sie daran, neuronale Netze sind nur
‫eine andere Art von Modul für maschinelles Lernen.
‫Und deshalb haben wir das.
‫Diese Art von Ressourcen wie Kuchen zum Anschauen von Haab neigen dazu, Haab-Modell-Zoo, Open Source, Deep-Learning-Code und Pre-Train-Modelle
‫zu fließen, Papiere mit Code Papiere mit Code sind wie die neueste Trendforschung im Bereich des
‫Deep Learning.
‫Und oft haben Sie das Papier.
‫Also eine wissenschaftliche Arbeit und der dazugehörige Code auf GitHub, was absolut erstaunlich ist.
‫Dies sind einige der Ressourcen, auf die Sie zu Beginn der ersten Schritte zurückgreifen sollten.
‫Genau wie das, was wir in der Hundesicht tun, wo wir herausfinden werden, wie man eine RL und eine zweite
‫auswählt.
‫Da das Buch über Deep Learning und maschinelles Lernen jedoch noch in Arbeit ist, ist es der richtige
‫Ansatz, zu lernen, Dinge von Grund auf neu aufzubauen.
‫Stattdessen konzentrieren wir uns stattdessen darauf, zuerst an einem Projekt zu arbeiten.
‫Und wenn Sie dann tiefer eintauchen wollten, um so etwas zu erfahren, passiert das hinter den Kulissen dessen, was wir
‫tun.
‫Sie können das tun, also lassen Sie mich Ihre Zoomstufe nicht kontrollieren,
‫wie weit wir in Bezug auf die Tiefe gehen. nicht in der Lage sein, sich selbst zu
‫helfen.
‫Sie werden gezwungen sein.
‫Sie möchten tief eintauchen und herausfinden, wie Sie unsere Arbeit verbessern können.
‫Das ist das Beste, was ich Ihnen mitgeben kann, anstatt Ihnen zu zeigen, wie man
‫alles macht, was natürlich eine ganze Dokumentation erfordern würde, die viermal so lang ist wie diese und noch viel
‫mehr.
‫Es ist besser, einfach nur Interesse zu wecken.
‫Und dann finden Sie auf Ihrer eigenen Selbstsuche und Selbstfindung Ressourcen wie diese und versuchen, sie auf Ihre
‫eigenen Probleme anzuwenden.
‫Darauf konzentrieren wir uns also.
‫In Dog Vision baut ein End-to-End-Projekt auf.
‫Und dann können Sie das, was Sie in der Hundesicht gelernt haben, anwenden.
‫Gehen Sie zu diesen Ressourcen hier, Modellen, Papieren mit Code und versuchen Sie, das Gelernte auf Ihr eigenes
‫Projekt anzuwenden.
‫Und dann, wenn Sie es geschafft haben, wenn Sie einen kleinen Vorgeschmack auf die Arbeit und ein Projekt bekommen haben, werden Sie wirklich anfangen
‫wollen zu gehen, hey, ich muss herausfinden, was dann hinter den Kulissen vor sich geht.
‫Und dann wird Ihr Wissen einfach aus sich selbst heraus wachsen, was eine schöne Sache ist.
‫Das ist also eine Art langatmige philosophische Rede zu unserer Trainingsphilosophie hier.
‫Mal sehen, was wir mit Tancer Flow Hubb machen können.
‫Also hallo und willkommen zum Flow Hub, schön.
‫Es gibt also eine Reihe von Tutorials zum Fliegen, aber Sie können nach Problemdomänen suchen.
‫Ah, davon habe ich gesprochen.
‫Aus diesem Grund ist es so wichtig, dass Sie Ihr Problem definieren können, z. B. ganz oben in
‫unserem Notizbuch.
‫Was ist unser Problem, die Rasse eines Hundes zu identifizieren, wenn man ein Bild von einem Hund hat?
‫OK, schön und einfach, dann ist das eine schöne Sache an CoLab, oder?
‫Sie können einfach zwischen Ihrem Notebook hin und her springen.
‫Also gehen wir zu Taseff.
‫Low-Carb-Image.
‫Wunderschönen.
‫Und was sehen wir hier?
‫Nun, das könnte wie ein Haufen Jargon aussehen, was hier passiert, aber achten wir darauf, was vor sich
‫geht.
‫Auf der linken Seite haben wir die Bilderweiterung.
‫Ist eines dieser Tags unser Problem?
‫Augmentation, keine Klassifizierung, ja, Bildfunktion, Vektorgeneratorerkennung, Bild, andere sind in einer Zeit.
‫Schauen wir uns nur die Probleme bei der Bildklassifizierung an.
‫Gut.
‫Und was ist hier los?
‫Während das so ist.
‫Die Tensor-Flow-Version der Machine-Learning-Map für Socket-Darlehen befindet sich ebenfalls noch in der Entwicklungsphase.
‫Vor ein paar Jahren gab es dieses Ding noch nicht einmal.
‫So schön wird das Feld jetzt.
‫Wir fangen an zu gehen, OK, das sind alles Modelle für maschinelles Lernen.
‫Das habe ich gerade verraten, diesen Spoiler.
‫Und das sind diejenigen, die ziemlich gut funktionieren.
‫Anstatt also jedes Mal ein Machine-Learning-Modell von Grund auf neu zu trainieren und eine Menge Rechenleistung und eine Menge
‫Zeit und eine Menge Ressourcen zu beanspruchen, veröffentlichen wir einfach alle Muster, die wir in
‫zuvor erstellten Machine-Learning-Modellen finden, damit andere Leute kann sie auf ihr eigenes Problem anwenden.
‫Was konnten wir finden?
‫Schauen wir uns die Architektur an.
‫Architektur ist ein anderes Wort für Machine-Learning-Modell oder neuronale Netzwerkarchitektur.
‫Bei mehr Netzwerken werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass sie einige ziemlich ausgefallene Namen wie Inception Reznik V2
‫haben.
‫Klingt nach einem verrückten Film, resonant 150, Reznik v. 250, und jetzt möchte ich Ihnen etwas über Reznik zeigen, wir
‫werden diesen hier eigentlich nicht verwenden, aber ich möchte Ihnen nur die Macht zeigen, wie es
‫ist, wenn wir hier klicken.
‫Dadurch erhalten wir eine Linkkopie in die Zwischenablage.
‫Das ist so einfach wie die Verwendung eines vortrainierten, resonanten Modells. Wir können diese URL kopieren oder das Modell herunterladen,
‫aber wenn wir hierher gehen.
‫So erstellen wir ein Reznik-Modell.
‫Der Grund, warum ich Ihnen Resonanz zeigen möchte, insbesondere mit mir, ist, dass Tesla mit Resonanz 50
‫Backbones verwendet.
‫Deshalb ist Transferlernen so wichtig.
‫Das ist zu verstehen, denn wenn wir hierher gehen, ist dies Reznik V 250.
‫Ich habe diese Folie hier von einem Vortrag namens PI Toyota Tesla von Andre Carpati genommen.
‫Sie können es sich ansehen.
‫Sie werden es sicher verlinken.
‫Aber ihre Computer-Vision-Systeme in ihren Tesla-Autos verwenden Reznik 50 wie verdünnte Rückgrate.
‫Natürlich haben sie benutzerdefinierte Ebenen und so weiter.
‫Aber was ich sagen will ist, dass wir Zugang zu sehr ähnlichen Machine-Learning-Modellen haben, die Sie
‫in der Produktion bei Unternehmen wie Tesla verwenden.
‫Deshalb ist es wichtig, sich dieser Ressourcen bewusst zu sein, die uns zur Verfügung stehen.
‫Und ich weiß, dass hier Kuchen zum Anschauen steht.
‫Aber das Schöne ist, wenn Sie nach Ajab zu Pi kommen, könnten Sie es wahrscheinlich finden.
‫Sie schwingen mit.
‫Ich ein.
‫All diese Art von Sachen arbeiten wir jetzt mit tend flow.
‫Gehen wir zurück zu hier.
‫Ich habe ein Modell im Kopf, das wir verwenden wollen, also gehen wir zur Architektur.
‫Dies erfordert ein wenig Recherche in Ihrem Namen.
‫Aber im Wesentlichen kann man hier davon ausgehen, dass je höher die Zahl, desto besser das Modell.
‫Aber auch hier gilt: Je höher die Zahl, desto länger dauert das Training.
‫Also mobiles Netz, das ist Ihre Hausaufgabe für dieses Video ist das Google-Mobilnetz.
‫Schauen Sie einfach nach und lesen Sie einfach darüber.
‫Also werden wir dieses hier verwenden.
‫Bildklassifizierung.
‫Also, wenn wir darüber gelesen haben.
‫Muss man das Modell speichern?
‫Dies ist ein sicherer Modellverstärker für die Formatierung, er erfordert die Verwendung von Tensor Flow 2 oder 1 Point 1 5 und
‫höher.
‫Das ist es, was wir verwenden, um schön zu fließen.
‫Mobile net V2 ist also eine Familie neuronaler Netzwerkarchitekturen für eine effiziente Klassifizierung von Geräten und
‫verwandten Aufgaben, die ursprünglich von veröffentlicht wurden.
‫Das wurde also ursprünglich veröffentlicht.
‫Denken Sie daran, gleich zu Beginn, was unser Problem ist, ich saß neulich im Café, dieser schöne Hund kam vorbei
‫und die Freundin, mit der ich zusammen war, sagte, das ist ein australischer Terrier.
‫Und ich dachte: Wow, ich wünschte, ich könnte ein Foto von diesem Hund mit meinem Handy machen und herausfinden, was für ein Hund
‫es war.
‫Hier kommen wir also zu meinem Netz.
‫Beeindruckend.
‫Es ist effizient bei der Klassifizierung von Gerätebildern.
‫Genau das möchte ich mit Hundeblick erreichen.
‫Wunderschönen.
‫Damit wir hierher kommen können.
‫Wir können sehen, dass es einige Richtlinien dafür gibt, was wir tun können.
‫Dies ist auch Ihre Hausaufgabe, lesen Sie diese durch.
‫Auch wenn Sie es zunächst nicht verstehen.
‫Lesen Sie es einfach durch und wir werden diesen Link im Ressourcenbereich belassen.
‫Übrigens, hier haben wir diese Back-Input-Form.
‫Na, bitte.
‫Zwei bis vier bis vier, drei kleine Zahl hier am Ende.
‫Aber wenn du das durchliest, würdest du das herausfinden.
‫Also kopieren wir das in die Zwischenablage.
‫Kommen Sie zurück und das ist unser Modell, Sie werden es in eine Schnur verwandeln.
‫Und.
‫Wir werden es hier von Tensei Flow Hub einfügen und dann einen Link zu Tenso Flow Hub einfügen.
‫Wunderbar.
‫Kommen Sie zurück zur Hundesicht.
‫Na, bitte.
‫Was haben wir denn jetzt eingerichtet?
‫Wenn wir also zu unserer Keynote zurückkehren, haben wir dies eingerichtet.
‫Wir haben ein Modell ausgewählt, das unserem Problem entspricht.
‫Denken Sie daran, dass wir unsere Problemdomäne durchgegangen sind und mit Bildern arbeiten.
‫Worauf wir uns konzentrieren, sind unsere Inputs.
‫Das haben wir getan.
‫Wir haben unsere Daten bereit.
‫Wir haben daraus Tensas gemacht und unseren maschinellen Lernalgorithmus gewählt.
‫Wunderbar.
‫Und jetzt haben wir unsere Ausgabe richtig geformt.
‫Jetzt haben wir diese drei Schlüsselkriterien.
‫Wir müssen herausfinden, wie wir sie alle gemeinsam nutzen können.
‫Der nächste Prozess besteht darin, sie in Form einer Funktion zusammenzustellen, die ein Modell für
‫uns erstellt und es zurückgibt, damit wir es an unseren Datensatz anpassen können.
‫Beginnen wir also im nächsten Video damit.
‫Aber denken Sie daran, dass Ihre Hausaufgabe vorerst darin besteht, ungefähr 10 zu lesen, um nachzufassen und das Mobilfunknetz bis eins
‫zweiunddreißig vor vier zu überprüfen.
‫Ich werde diese und diese anderen Ressourcen im Abschnitt Ressourcen verlinken.