‫Selamat datang kembali.
‫Sekarang, semoga Anda memiliki kesempatan untuk memeriksa Densify Hub, jika tidak, tidak apa-apa.
‫Itulah tepatnya yang akan kita periksa sekarang.
‫Jadi mari kita pergi ke sini.
‫Cenderung mengalir hub.
‫Cari itu.
‫Mereka cenderung terbang hub.
‫Mari kita baca tentang itu.
‫Jadi Intensifkan Hub adalah perpustakaan untuk model pembelajaran mesin yang dapat digunakan kembali.
‫Jadi Just Flareup adalah perpustakaan untuk publikasi Discovery dan konsumsi bagian model pembelajaran mesin yang dapat digunakan
‫kembali.
‫And Beautiful adalah bagian mandiri dari foto Tenzer, beserta bobot dan asetnya, a. k. sebuah.
‫pola.
‫Jadi pola model sebelumnya telah dipelajari yang dapat digunakan, digunakan kembali di berbagai tugas dalam
‫proses yang dikenal sebagai transfer learning.
‫Jadi pembelajaran transfer dapat melatih model dengan kumpulan data yang lebih kecil, peningkatan generalisasi yang luar biasa,
‫dan mempercepat pelatihan.
‫Itu yang kami minati.
‫Lihat seberapa cepat Anda dapat memulai dengan menggunakan model aliran.
‫Seberapa indah itu?
‫Jadi ini adalah puluhan Luebbe dan sekarang puluhan aliran adalah salah satu kerangka kerja pembelajaran mendalam terbesar yang ada di luar
‫sana.
‫Dan itu yang kami gunakan sekarang.
‫Tapi saya juga ingin menunjukkan kepada Anda ada juga bagian dari pekerjaan dan model kebun binatang dan kertas dengan kode.
‫Jangan khawatir, saya akan menautkan semua model ini ke.
‫Kode pembelajaran mendalam dan model pra-latihan Anda menggunakan PI Torch.
‫Jadi mari kita biarkan semua ini rendah, tidak seperti pembelajaran psikis, kita ingat kita memiliki pembelajaran mesin pembelajaran psikis
‫itu.
‫Jika kita pergi ke sini.
‫Jadi tidak seperti Second-line, yang telah cukup mapan untuk waktu yang cukup lama, menggunakan teknik pembelajaran mesin yang
‫lebih tradisional, kita telah melihat peta ini sebelumnya di bagian cyclone.
‫Salah satunya adalah jenis yang belum dibuat untuk pembelajaran mendalam dan jaringan saraf dan ingat, jaringan saraf
‫hanyalah jenis lain dari modul pembelajaran mesin.
‫Dan inilah mengapa kita memilikinya.
‫Jenis sumber daya seperti kue untuk menonton Haab cenderung mengalir model kebun binatang haab, sumber terbuka, kode pembelajaran mendalam
‫dan model pra kereta, makalah dengan kode makalah dengan kode seperti penelitian tren terbaru dari bidang
‫pembelajaran mendalam.
‫Dan seringkali Anda akan memiliki kertasnya.
‫Makalah akademis dan kode yang menyertainya di GitHub, yang benar-benar menakjubkan.
‫Jadi ini adalah beberapa sumber daya yang harus Anda datangi saat pertama kali memulai.
‫Persis seperti yang kami lakukan dalam penglihatan anjing, di mana kami akan mencari tahu bagaimana memilih RL dan
‫sedetik.
‫Tetapi karena buku tentang pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin masih ditulis, belajar membangun sesuatu dari awal
‫saat pertama kali memulai adalah pendekatan yang tepat.
‫Namun sebaliknya, pendekatan yang kami ambil adalah berfokus pada pengerjaan proyek terlebih dahulu.
‫Dan kemudian jika Anda ingin menyelam lebih dalam untuk mendapatkan hal seperti itu di balik layar dari apa yang kami
‫lakukan.
‫Anda bisa melakukannya, jadi jangan biarkan saya mengontrol tingkat zoom Anda sejauh mana kita melangkah dalam hal
‫kedalaman, begitu Anda mulai memecahkan masalah seperti yang kita lakukan dengan penglihatan anjing, bekerja dari ujung ke ujung, Anda akan' t dapat membantu
‫diri sendiri.
‫Anda akan dipaksa.
‫Anda ingin menyelam lebih dalam dan mencari cara untuk meningkatkan apa yang sedang kami kerjakan.
‫Itu hal terbaik yang bisa saya berikan kepada Anda daripada menunjukkan kepada Anda bagaimana melakukan setiap
‫hal, yang akan membutuhkan seluruh dokumentasi, tentu saja, itu empat kali lebih lama dari yang satu ini dan lebih banyak
‫lagi.
‫Lebih baik memicu minat saja.
‫Dan kemudian pada pencarian dan penemuan diri Anda sendiri, Anda menemukan sumber daya seperti ini dan mencoba dan menerapkannya pada
‫masalah Anda sendiri.
‫Jadi itulah yang kami fokuskan.
‫Dalam Dog Vision sedang membangun proyek ujung ke ujung.
‫Dan kemudian Anda dapat mengambil apa yang telah Anda pelajari dalam penglihatan anjing.
‫Buka sumber daya ini di sini, model, makalah dengan kode, dan coba serta terapkan apa yang telah Anda pelajari ke proyek
‫Anda sendiri.
‫Dan kemudian begitu Anda melakukannya, begitu Anda merasakan sedikit rasa bekerja dan mengerjakan sebuah proyek, Anda akan benar-benar mulai ingin
‫pergi, hei, saya perlu mencari tahu apa yang terjadi di balik layar.
‫Dan kemudian pengetahuan Anda akan tumbuh dari dalam dirinya sendiri, yang merupakan hal yang indah.
‫Jadi itulah semacam pidato filosofis panjang lebar tentang filosofi pelatihan kami di sini.
‫Mari kita lihat apa yang bisa kita lakukan dengan Tancer Flow Hubb.
‫Jadi halo dan selamat datang di tend flow hub, cantik.
‫Jadi ada banyak tutorial tentang cara kerja terbang, tetapi Anda dapat menelusuri berdasarkan domain masalah.
‫Ah, ini yang saya bicarakan.
‫Inilah mengapa sangat penting untuk dapat mendefinisikan masalah Anda, seperti cara kembali ke bagian atas notebook
‫kami.
‫Apa masalah kita, mengidentifikasi jenis anjing, diberi gambar anjing?
‫Oke, bagus dan sederhana maka ini adalah hal yang indah tentang CoLab, bukan?
‫Anda bisa melompat-lompat di antara buku catatan Anda.
‫Jadi mari kita pergi ke Taseff.
‫Gambar rendah karbohidrat.
‫Cantik.
‫Dan apa yang kita lihat di sini?
‫Yah, ini mungkin terlihat seperti sekumpulan jargon, apa yang terjadi di sini, tapi mari kita perhatikan apa yang
‫terjadi.
‫Di sebelah kiri, kami memiliki augmentasi gambar.
‫Apakah salah satu dari tag ini menjadi masalah kita?
‫Augmentasi, tidak ada klasifikasi, ya, fitur gambar, deteksi generator vektor, gambar, lainnya berada di zamannya.
‫Mari kita lihat masalah klasifikasi gambar.
‫Baiklah.
‫Dan jadi apa yang terjadi di sini?
‫Sementara ini semacam.
‫Versi aliran tensor dari peta pembelajaran mesin pinjaman socket, sekali lagi, ini masih dalam tahap pengembangan.
‫Jadi hanya beberapa tahun yang lalu, hal ini bahkan tidak ada.
‫Jadi beginilah betapa indahnya lapangan itu sekarang.
‫Kami mulai, Oke, ini semua adalah model pembelajaran mesin.
‫Saya baru saja memberikan itu, spoiler itu.
‫Dan ini adalah yang bekerja cukup baik.
‫Jadi, daripada melatih kembali model pembelajaran mesin dari awal setiap kali dan menghabiskan banyak daya komputasi dan banyak waktu
‫dan banyak sumber daya, mari kita publikasikan semua pola yang kita temukan dalam model pembelajaran
‫mesin yang dibuat sebelumnya sehingga orang lain dapat menerapkannya pada masalah mereka sendiri.
‫Apa yang bisa kami temukan?
‫Mari kita lihat arsitektur.
‫Arsitektur adalah kata lain dari model pembelajaran mesin atau arsitektur jaringan saraf.
‫Dengan lebih banyak jaringan, Anda mungkin akan menemukan bahwa mereka memiliki beberapa nama yang cukup mewah seperti Inception
‫Reznik V2.
‫Kedengarannya seperti film gila, bergema 150, Reznik v. 250, dan sekarang saya ingin menunjukkan sesuatu tentang Reznik, kami
‫sebenarnya tidak akan menggunakan yang ini, tapi saya hanya ingin menunjukkan kepada Anda kekuatan seperti apa
‫jika kita klik di sini.
‫Ini akan memberi kita salinan tautan ke clipboard.
‫Itu semudah menggunakan model resonansi yang sudah terlatih sebelumnya, kita dapat menyalin URL itu atau kita dapat mengunduh modelnya, tetapi
‫jika kita pergi ke sini.
‫Inilah cara kami membuat model Reznik.
‫Alasan mengapa saya ingin menunjukkan kepada Anda beresonansi, terutama beresonansi dengan saya, adalah karena Tesla menggunakan 50 tulang
‫punggung beresonansi.
‫Inilah mengapa pembelajaran transfer sangat penting.
‫Untuk dipahami karena jika kita pergi ke sini, ini adalah Reznik V 250.
‫Slide ini saya ambil dari ceramah berjudul PI Toyota Tesla oleh Andre Carpati.
‫Anda bisa menontonnya.
‫Mereka pasti akan menghubungkannya.
‫Tetapi sistem visi komputer mereka di mobil Tesla mereka menggunakan Reznik 50 seperti tulang punggung yang diencerkan.
‫Tentu saja, mereka akan memiliki lapisan khusus dan yang lainnya.
‫Tapi yang ingin saya katakan adalah, kami memiliki akses ke model pembelajaran mesin yang sangat mirip dengan
‫yang Anda gunakan dalam produksi di perusahaan seperti Tesla.
‫Jadi itulah mengapa penting untuk menyadari sumber daya yang tersedia bagi kita ini.
‫Dan saya tahu bahwa ini mengatakan pai untuk ditonton.
‫Tapi yang indah adalah jika Anda datang ke Pi ke Ajab, Anda mungkin bisa menemukannya.
‫Mereka beresonansi satu.
‫saya satu.
‫Semua hal semacam itu sekarang sedang kami kerjakan dengan aliran tendensius.
‫Mari kita kembali ke sini.
‫Saya memiliki model yang ingin kami gunakan, jadi kami beralih ke arsitektur.
‫Ini akan membutuhkan sedikit penjelajahan atas nama Anda.
‫Tetapi apa yang pada dasarnya dapat Anda asumsikan di sini adalah bahwa semakin tinggi angkanya, semakin baik modelnya.
‫Tetapi juga tradeoffnya adalah semakin tinggi angkanya, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk berlatih.
‫Jadi jaringan seluler, ini pekerjaan rumah Anda karena video ini adalah jaringan seluler Google.
‫Lihat saja dan baca saja.
‫Jadi kita akan menggunakan yang ini di sini.
‫Klasifikasi gambar.
‫Jadi jika kita telah membaca tentang ini.
‫Apakah Anda harus menyimpan model?
‫Ini adalah save model intensifier untuk memformat, memerlukan penggunaan tensor flow dua atau satu koma satu lima dan lebih
‫tinggi.
‫Jadi itulah yang kita gunakan cenderung mengalir ke indah.
‫Jadi mobile net V2 adalah keluarga arsitektur jaringan saraf untuk klasifikasi gambar perangkat yang efisien dan
‫tugas terkait yang awalnya diterbitkan oleh.
‫Jadi itu awalnya diterbitkan.
‫Sekarang, ingat, pada awalnya apa masalah kita, saya sedang duduk di kafe beberapa hari yang lalu, anjing
‫cantik ini berjalan melewati dan teman saya berkata, itu adalah anjing terrier Australia.
‫Dan saya seperti, wow, saya berharap bisa mengambil foto anjing itu di ponsel saya dan mencari tahu anjing jenis apa
‫itu.
‫Jadi di sinilah kita datang ke jaring saya.
‫Wow.
‫Ini efisien pada klasifikasi gambar perangkat.
‫Itulah tepatnya yang ingin saya lakukan dengan penglihatan anjing.
‫Cantik.
‫Jadi kita bisa datang ke sini.
‫Kita bisa melihat itu punya beberapa pedoman tentang apa yang bisa kita lakukan.
‫Ini adalah pekerjaan rumah Anda juga, adalah untuk membaca ini.
‫Bahkan jika Anda tidak memahaminya pada awalnya.
‫Silakan baca saja dan kami akan meninggalkan tautan ini di bagian sumber daya.
‫Omong-omong, di sinilah kita mendapatkan bentuk input belakang itu.
‫Di sana kita pergi.
‫Dua sampai empat sampai empat, tiga angka kecil di ujung sini.
‫Tetapi jika Anda membaca ini, di situlah Anda akan mengetahuinya.
‫Jadi mari kita salin ini ke clipboard.
‫Kembalilah dan ini adalah model kami, Anda akan mengubahnya menjadi string.
‫Dan.
‫Kami akan meletakkannya di sini dari Tensei Flow Hub dan kemudian kami akan memasang tautan ke Tenso Flow Hub.
‫Luar biasa.
‫Kembali ke visi anjing.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi apa yang sudah kita siapkan sekarang?
‫Jadi jika kita kembali ke keynote kita, inilah yang telah kita siapkan.
‫Kami telah memilih model dari cenderung untuk menindaklanjuti sesuai dengan masalah kami.
‫Ingat, kami melewati domain masalah kami dan kami bekerja dengan gambar.
‫Yang kami fokuskan adalah masukan kami.
‫Kami telah melakukan itu.
‫Kami sudah menyiapkan data kami.
‫Kami mengubahnya menjadi Tensas dan kami telah memilih algoritme pembelajaran mesin kami.
‫Luar biasa.
‫Dan sekarang kita sudah mendapatkan bentuk output kita yang benar.
‫Sekarang kita memiliki tiga kriteria utama ini.
‫Kita harus memikirkan bagaimana kita bisa menggunakan semuanya bersama-sama.
‫Proses selanjutnya adalah menyatukannya dalam bentuk fungsi yang akan membuat model untuk
‫kita dan mengembalikannya sehingga kita bisa memasukkannya ke dataset kita.
‫Jadi mari kita mulai itu di video berikutnya.
‫Tapi ingat, untuk saat ini, pekerjaan rumah Anda adalah membaca sekitar 10 untuk menindaklanjuti dan memeriksa jaringan seluler ke satu
‫tiga puluh dua hingga empat.
‫Saya akan menautkan keduanya dan sumber daya lainnya ini di bagian sumber daya.