‫Bem vindo de volta.
‫Agora, espero que você tenha tido a chance de verificar o Densify Hub, se não, tudo bem.
‫Isso é exatamente o que vamos verificar agora.
‫Então vamos aqui.
‫Tendem ao centro de fluxo.
‫Pesquise isso.
‫Eles tendem a voar hub.
‫Vamos ler sobre isso.
‫Portanto, o Intensify Hub é uma biblioteca para modelos reutilizáveis de aprendizado de máquina.
‫Então, Just Flareup é uma biblioteca para a publicação Discovery e um consumo de peças reutilizáveis de modelos de aprendizado
‫de máquina.
‫E Beautiful é uma peça independente da fotografia Tenzer, junto com seus pesos e recursos, a. k. uma.
‫padrões.
‫Portanto, os padrões do modelo anterior aprenderam e podem ser usados, reutilizados em diferentes tarefas em
‫um processo conhecido como aprendizagem por transferência.
‫Portanto, a aprendizagem por transferência pode treinar um modelo com um conjunto de dados menor, uma generalização aprimorada e maravilhosa
‫e acelerar o treinamento.
‫É nisso que estamos interessados.
‫Veja com que rapidez você pode começar usando um modelo de fluxo.
‫Como isso é lindo?
‫E então são dezenas de Luebbe e agora dezenas de fluxo é uma das maiores estruturas de aprendizado profundo que
‫existe.
‫E é o que estamos usando agora.
‫Mas também quero mostrar a vocês que há também parte de um trabalho, um zoológico modelo e papéis com código.
‫Não se preocupe, vincularei todos esses modelos a.
‫Código de aprendizado profundo e modelos pré-treinados mostram você usando o PI Torch.
‫Então, vamos deixar tudo isso baixo, ao contrário do psíquico aprender, lembramos que temos o psíquico aprendendo o aprendizado de
‫máquina.
‫Se formos aqui.
‫Portanto, ao contrário da Segunda linha, que foi bastante estabelecida por um longo tempo, usando técnicas de aprendizado de
‫máquina mais tradicionais, vimos esse mapa antes na seção do ciclone.
‫Um deles ainda está para ser criado para aprendizado profundo e redes neurais e, lembre-se, a rede neural é
‫apenas outro tipo de módulo de aprendizado de máquina.
‫E é por isso que temos.
‫Este tipo de recursos como torta para assistir Haab tende a fluir haab model zoo, código aberto, código de aprendizado profundo e
‫modelos de pré-treinamento, papéis com papéis de código com código é como as últimas tendências de pesquisa do campo de
‫aprendizado profundo.
‫E muitas vezes você terá o papel.
‫Então, um artigo acadêmico e o código para acompanhá-lo no GitHub, o que é absolutamente incrível.
‫E esses são alguns dos recursos aos quais você deve recorrer ao começar.
‫Exatamente como o que estamos fazendo na visão canina, onde vamos descobrir como escolher um RL e um
‫segundo.
‫Mas, como o livro sobre aprendizado profundo e aprendizado de máquina ainda está sendo escrito, aprender a construir
‫coisas do zero ao começar é a abordagem certa.
‫Mas, em vez disso, a abordagem que estamos adotando é focar primeiro em trabalhar em um projeto.
‫E então se você quiser mergulhar mais fundo para obter algo do tipo que está acontecendo nos bastidores do que estamos
‫fazendo.
‫Você pode fazer isso, então não me deixe controlar seu nível de zoom para saber até onde estamos indo em termos
‫de profundidade, uma vez que você comece a resolver problemas como estamos fazendo com a visão canina, trabalhando de ponta a ponta, você venceu. t ser capaz de ajudar
‫a si mesmo.
‫Você será compelido.
‫Você quer mergulhar fundo e descobrir como melhorar o que estamos trabalhando.
‫Essa é a melhor coisa que posso transmitir a você, em vez de mostrar como
‫fazer cada coisa, o que exigiria uma documentação inteira, é claro, quatro vezes mais longa que esta e muito
‫mais.
‫É melhor apenas despertar o interesse.
‫E então, em sua própria busca e autodescoberta, você encontra recursos como esses e tenta implementá-los em
‫seus próprios problemas.
‫Então é nisso que estamos focados.
‫A Dog Vision está construindo um projeto de ponta a ponta.
‫E então você pode pegar o que aprendeu com a visão canina.
‫Vá para esses recursos aqui, modelos, documentos com código e tente aplicar o que você aprendeu ao seu
‫próprio projeto.
‫E depois que você fizer isso, depois de ter aquele gostinho de como trabalhar e entregar um projeto, você realmente vai começar
‫a querer ir, ei, eu preciso descobrir o que está acontecendo nos bastidores então.
‫E então o seu conhecimento crescerá de dentro de si mesmo, o que é uma coisa linda.
‫Portanto, este é um tipo de discurso filosófico prolixo sobre nossa filosofia de treinamento aqui.
‫Vamos ver o que podemos fazer com o Tancer Flow Hubb.
‫Então, olá e bem-vindo ao centro de fluxo, lindo.
‫Portanto, há um monte de tutoriais sobre como voar funciona, mas você pode navegar pelo domínio do problema.
‫Ah, é disso que eu estava falando.
‫É por isso que é tão importante poder definir o seu problema, como no topo do
‫nosso notebook.
‫Qual é o nosso problema, identificar a raça de um cachorro, dada a imagem de um cachorro?
‫OK, bom e simples, então isso é uma coisa linda sobre o CoLab, certo?
‫Você pode simplesmente pular para frente e para trás entre o seu notebook.
‫Então, vamos para Taseff.
‫Imagem de baixo teor de carboidratos.
‫Lindo.
‫E o que vemos aqui?
‫Bem, isso pode parecer um monte de jargão, o que está acontecendo aqui, mas vamos prestar atenção no que está
‫acontecendo.
‫À esquerda, temos aumento de imagem.
‫Alguma dessas tags é nosso problema?
‫Aumento, sem classificação, sim, recurso de imagem, detecção de gerador de vetor, imagem, outros estão em uma
‫era.
‫Vejamos apenas os problemas de classificação de imagens.
‫Tudo bem.
‫E então o que está acontecendo aqui?
‫Enquanto isso é meio parecido.
‫A versão do fluxo tensor do mapa de aprendizado de máquina de empréstimo de soquete, mais uma vez, ainda está em fase de
‫desenvolvimento.
‫Então, apenas alguns anos atrás, essa coisa nem existia.
‫É assim que o campo está ficando bonito agora.
‫Estamos começando, OK, esses são todos modelos de aprendizado de máquina.
‫Eu apenas dei isso, aquele spoiler.
‫E estes são os que funcionam muito bem.
‫Portanto, em vez de treinar novamente um modelo de aprendizado de máquina do zero e consumir muito poder de computação,
‫muito tempo e recursos, vamos publicar todos os padrões que encontramos em modelos de aprendizado
‫de máquina construídos anteriormente para que outras pessoas pode aplicá-los ao seu próprio problema.
‫O que podemos encontrar?
‫Vamos dar uma olhada na arquitetura.
‫Arquitetura é outra palavra para modelo de aprendizado de máquina ou arquitetura de rede neural.
‫Com mais redes, você provavelmente descobrirá que eles têm alguns nomes bem elaborados, como Inception Reznik
‫V2.
‫Parece um filme louco, ressonantemente 150, Reznik v. 250, e agora quero mostrar a vocês algo sobre Reznik,
‫na verdade não vamos usar este, mas quero apenas mostrar a vocês o poder de
‫como é se clicarmos aqui.
‫Isso nos dará uma cópia do link para a área de transferência.
‫É tão fácil quanto usar um modelo ressonante pré-treinado, podemos copiar essa URL ou fazer o download do
‫modelo, mas se formos aqui.
‫É assim que criamos um modelo Reznik.
‫A razão pela qual eu quero mostrar que você ressoa, especialmente ressoa comigo, é que Tesla usa ressoar
‫50 backbones.
‫É por isso que a aprendizagem por transferência é tão importante.
‫Para entender é porque se formos aqui, este é o Reznik V 250.
‫Peguei este slide de uma palestra chamada PI Toyota Tesla, de Andre Carpati.
‫Você pode assistir.
‫Eles vão ter a certeza de vinculá-lo.
‫Mas seus sistemas de visão computacional em seus carros Tesla usam o Reznik 50 como backbones diluídos.
‫Claro, eles terão camadas personalizadas e outros enfeites.
‫Mas o que estou dizendo é que temos acesso a modelos de aprendizado de máquina muito semelhantes aos que
‫estão sendo usados na produção em empresas como a Tesla.
‫Por isso é importante estar atento a esses recursos que estão à nossa disposição.
‫E eu sei que isso diz torta para assistir.
‫Mas o mais bonito é que, se você for a Pi para Ajab, provavelmente poderá encontrá-lo.
‫Eles ressoam um.
‫Eu um.
‫Todo esse tipo de coisa agora com o qual estamos trabalhando.
‫Vamos voltar aqui.
‫Tenho um modelo em mente que queremos usar, então vamos para a arquitetura.
‫Isso vai exigir um pouco de exploração em seu nome.
‫Mas o que você pode essencialmente supor aqui é que quanto maior o número, melhor é o modelo.
‫Mas também existe a desvantagem de quanto maior o número, mais tempo leva para treinar.
‫Rede móvel, esta é a sua lição de casa para este vídeo é a rede móvel do Google.
‫Basta pesquisar e ler sobre isso.
‫Então, vamos usar este aqui.
‫Classificação de imagens.
‫Então, se tivermos uma leitura sobre isso.
‫Você tem que salvar o modelo?
‫Este é um intensificador de modelo salvo para formatar, requer o uso de tensor flow dois ou um ponto um cinco e
‫superior.
‫Então é isso que estamos usando e tende a fluir para bonito.
‫Portanto, a rede móvel V2 é uma família de arquiteturas de rede neural para classificação eficiente de imagens de
‫dispositivos e tarefas relacionadas publicadas originalmente por.
‫Então isso foi publicado originalmente.
‫Agora, lembre-se, desde o início qual é o nosso problema, eu estava sentado no café outro dia, um cachorro lindo
‫passou e o amigo com quem eu estava disse, aquele é um terrier australiano.
‫E eu pensei, uau, gostaria de poder tirar uma foto daquele cachorro no meu telefone e descobrir que tipo de
‫cachorro era.
‫Então é aqui que chegamos à minha rede.
‫Uau.
‫É eficiente na classificação de imagens de dispositivos.
‫Isso é exatamente o que quero fazer com a visão canina.
‫Lindo.
‫Então podemos vir aqui.
‫Podemos ver que tem algumas diretrizes do que podemos fazer.
‫Este é o seu dever de casa também, é ler isso.
‫Mesmo que você não entenda a princípio.
‫Vá apenas dar uma lida e deixaremos este link na seção de recursos.
‫A propósito, foi aqui que obtivemos a forma de entrada de volta.
‫Aqui vamos nós.
‫Dois a quatro a quatro, três pequenos números no final aqui.
‫Mas se você está lendo isso, é onde você descobrirá.
‫Então, vamos copiar isso para a área de transferência.
‫Volte e este é o nosso modelo, vamos transformá-lo em uma corda.
‫E.
‫Vamos colocá-lo aqui do Tensei Flow Hub e, em seguida, colocar um link para o Tenso Flow Hub.
‫Maravilhoso.
‫Volte para a visão do cachorro.
‫Aqui vamos nós.
‫Então, o que preparamos agora?
‫Portanto, se voltarmos à nossa palestra, é isso que configuramos.
‫Escolhemos um modelo de tende a seguir para se adequar ao nosso problema.
‫Lembre-se, examinamos nosso domínio de problema e estamos trabalhando com imagens.
‫Estamos focados em nossas contribuições.
‫Nós fizemos isso.
‫Temos nossos dados prontos.
‫Nós o transformamos em Tensas e escolhemos nosso algoritmo de aprendizado de máquina.
‫Maravilhoso.
‫E agora temos nosso formato de saída correto.
‫Agora temos esses três critérios principais.
‫Temos que descobrir como podemos usá-los todos juntos.
‫O próximo processo é colocá-los juntos na forma de uma função que criará um modelo
‫para nós e o retornará para que possamos ajustá-lo ao nosso conjunto de dados.
‫Então, vamos começar no próximo vídeo.
‫Mas lembre-se, por enquanto, sua lição de casa é ler cerca de 10 para acompanhar e verificar a rede móvel para
‫um trinta e dois para quatro.
‫Vou vincular esses e outros recursos na seção de recursos.