‫Ben tornato.
‫Ora, si spera che tu abbia avuto la possibilità di dare un'occhiata a Densify Hub, in caso contrario, va bene.
‫Questo è esattamente quello che andremo a controllare ora.
‫Quindi andiamo qui.
‫Tendono al mozzo di flusso.
‫Cercalo.
‫Tendono a volare hub.
‫Leggiamo a riguardo.
‫Quindi Intensify Hub è una libreria per i modelli di machine learning riutilizzabili sono OK.
‫Quindi Just Flareup è una libreria per la pubblicazione Discovery e un consumo di parti riutilizzabili di modelli di
‫apprendimento automatico.
‫And Beautiful è un pezzo autonomo della fotografia di Tenzer, insieme ai suoi pesi e alle sue risorse, a. K. un.
‫modelli.
‫Quindi i modelli del modello precedente hanno appreso che possono essere utilizzati, riutilizzati in diverse attività in
‫un processo noto come apprendimento di trasferimento.
‫Quindi il trasferimento di apprendimento può addestrare un modello con un set di dati più piccolo, una meravigliosa generalizzazione migliorata
‫e accelerare l'addestramento.
‫Questo è ciò che ci interessa.
‫Guarda quanto velocemente puoi iniziare utilizzando un modello di flusso.
‫Quanto è bello?
‫E quindi questo è decine di Luebbe e ora decine di flusso è uno dei più grandi framework di apprendimento profondo che è là
‫fuori.
‫Ed è quello che stiamo usando in questo momento.
‫Ma voglio anche mostrarti che c'è anche una parte per un lavoro e uno zoo modello e documenti con codice.
‫Non preoccuparti, collegherò tutti questi modelli a.
‫Il codice di deep learning e i modelli pre-addestrati ti danno la torcia usando PI Torch.
‫Quindi lasciamo che tutti questi bassi, a differenza del sensitivo, imparino, ricordiamo che il sensitivo impara l'apprendimento
‫automatico.
‫Se andiamo qui.
‫Quindi, a differenza di Second-line, che è stato abbastanza affermato per un tempo abbastanza lungo, utilizzando tecniche di apprendimento automatico
‫più tradizionali, abbiamo già visto questa mappa nella sezione del ciclone.
‫Uno di questi deve ancora essere creato per l'apprendimento profondo e le reti neurali e ricorda, la rete neurale è
‫solo un altro tipo di modulo di apprendimento automatico.
‫E quindi questo è il motivo per cui abbiamo.
‫Questo tipo di risorse come la torta per guardare Haab tendono a far scorrere il modello haab zoo, open source, codice di
‫deep learning e modelli pre-train, documenti con carte codificate con codice è come l'ultima ricerca di tendenza nel campo
‫dell'apprendimento profondo.
‫E spesso avrai la carta.
‫Quindi un documento accademico e il codice per accompagnarlo su GitHub, il che è assolutamente sorprendente.
‫E quindi queste sono alcune delle risorse a cui dovresti rivolgerti quando inizi per la prima volta.
‫Esattamente come stiamo facendo in dog vision, dove scopriremo come scegliere un RL e un
‫secondo.
‫Ma poiché il libro sull'apprendimento profondo e sull'apprendimento automatico è ancora in fase di scrittura, imparare a costruire
‫le cose da zero al primo avvio è l'approccio giusto.
‫Ma invece, l'approccio che stiamo adottando è concentrarci prima sul lavoro su un progetto.
‫E poi se volessi approfondire per ottenere qualcosa del genere dietro le quinte di quello che stiamo
‫facendo.
‫Puoi farlo, quindi non farmi controllare il tuo livello di zoom su quanto lontano stiamo andando in termini di profondità,
‫una volta che inizi a risolvere problemi come stiamo facendo con la visione del cane, lavorando da capo a capo, lo farai non essere in grado di
‫aiutare te stesso.
‫Sarai costretto.
‫Vuoi approfondire e capire come migliorare ciò su cui stiamo lavorando.
‫Questa è la cosa migliore che posso insegnarti piuttosto che mostrarti come fare ogni singola
‫cosa, il che richiederebbe un'intera documentazione, ovviamente, che è quattro volte più lunga di questa e molto di
‫più.
‫È meglio solo suscitare un interesse.
‫E poi sulla tua ricerca di te stesso e scoperta di te stesso, trovi risorse come queste e provi a implementarle
‫sui tuoi problemi.
‫Quindi è su questo che ci concentriamo.
‫In Dog Vision sta costruendo un progetto end to end.
‫E poi puoi prendere quello che hai imparato nella visione del cane.
‫Vai a queste risorse qui, modelli, documenti con codice e prova ad applicare ciò che hai imparato al
‫tuo progetto.
‫E poi una volta che lo fai, una volta che hai quel piccolo assaggio di lavorare e passare a un progetto, inizierai davvero a
‫voler andare, ehi, allora ho bisogno di capire cosa sta succedendo dietro le quinte.
‫E poi la tua conoscenza crescerà da se stessa, il che è una cosa bellissima.
‫Quindi questo è un tipo di discorso filosofico prolisso sulla nostra filosofia di allenamento qui.
‫Vediamo cosa possiamo fare con Tancer Flow Hubb.
‫Quindi ciao e benvenuto a tendere flow hub, bello.
‫Quindi ci sono un sacco di tutorial su come volare, ma puoi navigare in base al dominio del problema.
‫Ah, questo è ciò di cui stavo parlando.
‫Questo è il motivo per cui è così importante essere in grado di definire il tuo problema, come nella parte superiore del
‫nostro taccuino.
‫Qual è il nostro problema, identificare la razza di un cane, data l'immagine di un cane?
‫OK, carino e semplice, allora questa è una cosa bellissima di CoLab, giusto?
‫Puoi semplicemente saltare avanti e indietro tra il tuo quaderno.
‫Quindi andiamo a Taseff.
‫Immagine a basso contenuto di carboidrati.
‫Bellissimo.
‫E cosa vediamo qui?
‫Bene, questo potrebbe sembrare un mucchio di gergo, cosa sta succedendo qui, ma prestiamo attenzione a cosa sta
‫succedendo.
‫A sinistra, abbiamo l'aumento dell'immagine.
‫Qualcuno di questi tag è un nostro problema?
‫Aumento, nessuna classificazione, sì, funzione di immagine, rilevamento del generatore di vettori, immagine, altri sono in
‫un'era.
‫Diamo un'occhiata ai problemi di classificazione delle immagini.
‫Va bene.
‫E quindi cosa sta succedendo qui?
‫Mentre questo è un po' come.
‫La versione del flusso del tensore della mappa di apprendimento automatico del prestito socket, ancora una volta, è ancora in fase di
‫sviluppo.
‫Quindi solo un paio di anni fa, questa cosa non esisteva nemmeno.
‫Ecco quanto sta diventando bello il campo adesso.
‫Stiamo iniziando ad andare, OK, questi sono tutti modelli di apprendimento automatico.
‫L'ho appena dato via, quello spoiler.
‫E questi sono quelli che funzionano abbastanza bene.
‫Quindi, piuttosto che riqualificare un modello di apprendimento automatico da zero ogni volta e occupare un sacco di potenza di calcolo, un
‫sacco di tempo e un sacco di risorse, pubblichiamo semplicemente tutti i modelli che troviamo nei modelli
‫di apprendimento automatico creati in precedenza in modo che altre persone possono applicarli al proprio problema.
‫Cosa potremmo trovare?
‫Diamo uno sguardo all'architettura.
‫Architettura è un'altra parola per modello di apprendimento automatico o architettura di rete neurale.
‫Con più reti, probabilmente scoprirai che hanno nomi piuttosto stravaganti come Inception Reznik
‫V2.
‫Sembra un film pazzesco, 150 risonanti, Reznik v. 250, e ora voglio mostrarti qualcosa su Reznik,
‫in realtà non useremo questo, ma voglio solo mostrarti il potere di
‫com'è se clicchiamo qui.
‫Questo ci darà una copia del collegamento negli appunti.
‫È facile come usare un modello risonante pre-addestrato, possiamo copiare quell'URL o possiamo scaricare il modello,
‫ma se andiamo qui.
‫Ecco come creiamo un modello Reznik.
‫Il motivo per cui voglio mostrarti risuonare, specialmente risuonare con me, è che Tesla usa 50
‫dorsali risonanti.
‫Ecco perché il trasferimento di apprendimento è così importante.
‫Per capire è perché se andiamo qui, questo è Reznik V 250.
‫Ho preso questa diapositiva qui da un discorso chiamato PI Toyota Tesla di Andre Carpati.
‫Puoi guardarlo.
‫Saranno sicuri di collegarlo.
‫Ma i loro sistemi di visione artificiale nelle loro auto Tesla usano Reznik 50 come spine dorsali diluite.
‫Naturalmente, avranno livelli personalizzati e quant'altro.
‫Ma quello che sto dicendo è che abbiamo accesso a modelli di apprendimento automatico molto simili a quelli
‫che vengono utilizzati nella produzione in aziende come Tesla.
‫Ecco perché è importante essere consapevoli di queste risorse a nostra disposizione.
‫E so che questo dice torta da guardare.
‫Ma la cosa bella è che se vieni da Pi ad Ajab, probabilmente potresti trovarlo.
‫Risuonano uno.
‫io uno.
‫Tutto quel genere di cose ora con cui stiamo lavorando tendono a scorrere.
‫Torniamo qui.
‫Ho in mente un modello che vogliamo usare, quindi passiamo all'architettura.
‫Questo richiederà un po' di esplorazione per tuo conto.
‫Ma ciò che puoi essenzialmente supporre qui è che più alto è il numero, migliore è il modello.
‫Ma è anche il compromesso che c'è più alto è il numero, più tempo ci vuole per allenarsi.
‫Quindi rete mobile, questo è il tuo compito per questo video è la rete mobile di Google.
‫Basta cercarlo e leggerlo.
‫Quindi useremo questo qui.
‫Classificazione delle immagini.
‫Quindi, se abbiamo una lettura su questo.
‫Devi salvare il modello?
‫Questo è un intensificatore di salvataggio del modello da formattare, richiede l'utilizzo del flusso del tensore due o uno virgola uno cinque e
‫oltre.
‫Quindi questo è quello che stiamo usando tende a fluire verso il bello.
‫Quindi la rete mobile V2 è una famiglia di architetture di rete neurale per una classificazione efficiente delle immagini
‫dei dispositivi e attività correlate originariamente pubblicate da.
‫Quindi è stato originariamente pubblicato.
‫Ora, ricorda, proprio all'inizio qual è il nostro problema, ero seduto al bar l'altro giorno, questo bellissimo cane è
‫passato passando e l'amico con cui ero ha detto, quello è un terrier australiano.
‫Ed ero tipo, wow, vorrei poter scattare una foto di quel cane sul mio telefono e capire che tipo di
‫cane era.
‫Quindi è qui che veniamo alla mia rete.
‫Oh.
‫È efficiente nella classificazione dell'immagine del dispositivo.
‫È esattamente quello che voglio fare con la visione del cane.
‫Bellissimo.
‫Quindi possiamo venire qui.
‫Possiamo vedere che ha alcune linee guida su cosa possiamo fare.
‫Questo è anche il tuo compito, leggere questo.
‫Anche se all'inizio non lo capisci.
‫Vai a leggerlo e lasceremo questo link nella sezione delle risorse.
‫A proposito, è qui che abbiamo ottenuto quella forma di input posteriore.
‫Ci siamo.
‫Da due a quattro a quattro, tre piccoli numeri alla fine qui.
‫Ma se stai leggendo questo, è lì che lo capirai.
‫Quindi copiamo questo negli appunti.
‫Torna indietro e questo è il nostro modello, lo cambieremo in una stringa.
‫E.
‫Lo inseriremo qui da Tensei Flow Hub e poi inseriremo un collegamento a Tenso Flow Hub.
‫Meraviglioso.
‫Torna alla visione del cane.
‫Ci siamo.
‫Allora, cosa abbiamo preparato adesso?
‫Quindi, se torniamo al nostro keynote, questo è ciò che abbiamo impostato.
‫Abbiamo scelto un modello da tende a seguire per soddisfare il nostro problema.
‫Ricorda, abbiamo esaminato il nostro dominio problematico e stiamo lavorando con le immagini.
‫Quello su cui ci concentriamo sono i nostri input.
‫L'abbiamo fatto.
‫Abbiamo i nostri dati pronti.
‫L'abbiamo trasformato in Tensas e abbiamo scelto il nostro algoritmo di machine learning.
‫Meraviglioso.
‫E ora abbiamo la forma corretta del nostro output.
‫Ora abbiamo questi tre criteri chiave.
‫Dobbiamo capire come usarli tutti insieme.
‫Il prossimo processo è metterli insieme sotto forma di una funzione che creerà un modello per
‫noi e lo restituirà in modo che possiamo adattarlo al nostro set di dati.
‫Quindi iniziamo con questo nel prossimo video.
‫Ma ricorda, per ora, il tuo compito è leggere circa 10 per il follow-up e controllare la rete mobile
‫all'una e trentadue alle quattro.
‫Collegherò entrambe queste e queste altre risorse nella sezione risorse.