‫Bienvenido de nuevo.
‫Ahora, con suerte, ha tenido la oportunidad de comprobar Densify Hub, si no, está bien.
‫Eso es exactamente lo que vamos a comprobar ahora.
‫Así que vayamos aquí.
‫Tienden a fluir concentrador.
‫Búscalo.
‫Tienden a volar hub.
‫Leamos sobre eso.
‫Entonces, Intensify Hub es una biblioteca para que los modelos de aprendizaje automático reutilizables estén bien.
‫Entonces Just Flareup es una biblioteca para la publicación Discovery y un consumo de partes reutilizables de modelos de
‫aprendizaje automático.
‫And Beautiful es una pieza autónoma de fotografía Tenzer, junto con sus pesos y activos, a. k. una.
‫patrones.
‫De modo que se han aprendido los patrones del modelo anterior que se pueden utilizar, reutilizar en diferentes tareas
‫en un proceso conocido como aprendizaje por transferencia.
‫Por lo tanto, el aprendizaje por transferencia puede entrenar un modelo con un conjunto de datos más pequeño, una generalización mejorada maravillosa y
‫un entrenamiento más rápido.
‫Eso es lo que nos interesa.
‫Mire lo rápido que puede comenzar utilizando un modelo de flujo.
‫Que hermoso es eso
‫Y esto son decenas de Luebbe y ahora decenas de flujo es uno de los marcos de aprendizaje profundo más grandes que
‫existen.
‫Y es el que estamos usando ahora mismo.
‫Pero también quiero mostrarles que también hay parte de un trabajo y un zoológico modelo y papeles con código.
‫No se preocupe, vincularé todos estos modelos a.
‫El código de aprendizaje profundo y los modelos preentrenados te piden que utilices PI Torch.
‫Así que dejemos que todos estos bajos, a diferencia de lo psíquico, aprendan, recordamos que el psíquico lo aprende de forma
‫automática.
‫Si vamos aquí.
‫Entonces, a diferencia de Second-line, que ha estado bastante establecido durante bastante tiempo, utilizando técnicas de aprendizaje automático más
‫tradicionales, hemos visto este mapa antes en la sección de ciclones.
‫Uno de estos aún no se ha creado para el aprendizaje profundo y las redes neuronales y recuerde, la red neuronal
‫es solo otro tipo de módulo de aprendizaje automático.
‫Y es por eso que lo hemos hecho.
‫Este tipo de recursos como pie to watch Haab tienden a fluir modelo zoológico de haab, código abierto, código de aprendizaje profundo y
‫modelos de preentrenamiento, documentos con papeles de código con código es como la última investigación de tendencias en el campo del
‫aprendizaje profundo.
‫Y muchas veces tendrás el papel.
‫Entonces, un artículo académico y el código que lo acompaña en GitHub, lo cual es absolutamente asombroso.
‫Estos son algunos de los recursos a los que debería acudir cuando empiece.
‫Exactamente como lo que estamos haciendo en la visión del perro, donde vamos a descubrir cómo elegir un RL y un
‫segundo.
‫Pero debido a que el libro sobre aprendizaje profundo y aprendizaje automático aún se está escribiendo, aprender a construir cosas
‫desde cero cuando comienzas por primera vez es el enfoque correcto.
‫Pero, en cambio, el enfoque que estamos adoptando se centra en trabajar primero en un proyecto.
‫Y luego, si quisieras profundizar más para ver algo así sucediendo detrás de escena de lo que estamos
‫haciendo.
‫Puedes hacer eso, así que no me dejes controlar tu nivel de zoom en cuanto a lo lejos que vamos en términos
‫de profundidad, una vez que comienzas a resolver problemas como lo estamos haciendo con la visión del perro, trabajando de punta a punta, ganaste ' No ser capaz de ayudarse
‫a sí mismo.
‫Estarás obligado.
‫Desea profundizar y descubrir cómo mejorar en lo que estamos trabajando.
‫Eso es lo mejor que puedo impartirles en lugar de mostrarles cómo hacer cada una de
‫las cosas, lo que requeriría una documentación completa, por supuesto, eso es cuatro veces más larga que esta y mucho
‫más.
‫Es mejor despertar el interés.
‫Y luego, en su propia búsqueda y autodescubrimiento, encuentra recursos como estos e intenta implementarlos en sus
‫propios problemas.
‫Entonces eso es en lo que estamos enfocados.
‫In Dog Vision está construyendo un proyecto de principio a fin.
‫Y luego puedes tomar lo que has aprendido en la visión del perro.
‫Vaya a estos recursos aquí, modelos, artículos con código e intente aplicar lo que ha aprendido a su
‫propio proyecto.
‫Y luego, una vez que lo hagas, una vez que tengas ese pequeño sabor de trabajo y entregues un proyecto, realmente
‫comenzarás a querer ir, oye, necesito descubrir qué está sucediendo detrás de escena.
‫Y entonces tu conocimiento simplemente crecerá desde dentro de sí mismo, lo cual es algo hermoso.
‫Así que es una especie de discurso filosófico largo aliento sobre nuestra filosofía de formación aquí.
‫Veamos qué podemos hacer con Tancer Flow Hubb.
‫Así que hola y bienvenido a atender el centro de flujo, hermoso.
‫Así que hay un montón de tutoriales sobre cómo volar funciona, pero puede buscar por dominio del problema.
‫Ah, esto es de lo que estaba hablando.
‫Por eso es tan importante poder definir su problema, como si estuviera en la parte superior de
‫nuestro cuaderno.
‫¿Cuál es nuestro problema, identificar la raza de un perro, dada la imagen de un perro?
‫Bien, agradable y simple, entonces esto es algo hermoso sobre CoLab, ¿verdad?
‫Puede simplemente saltar de un cuaderno a otro.
‫Así que vayamos a Taseff.
‫Imagen baja en carbohidratos.
‫Hermosa.
‫¿Y qué vemos aquí?
‫Bueno, esto podría parecer un montón de jerga, lo que está sucediendo aquí, pero prestemos atención a lo que está
‫sucediendo.
‫A la izquierda, tenemos aumento de imagen.
‫¿Alguna de estas etiquetas es nuestro problema?
‫Aumento, sin clasificación, sí, función de imagen, detección de generador de vectores, imagen, otros están en una
‫era.
‫Echemos un vistazo a los problemas de clasificación de imágenes.
‫Está bien.
‫¿Y qué está pasando aquí?
‫Si bien esto es algo así.
‫La versión de flujo tensorial del mapa de aprendizaje automático de préstamos de sockets, nuevamente, todavía está en fase de
‫desarrollo.
‫Así que hace solo un par de años, esto ni siquiera existía.
‫Así de hermoso se está poniendo el campo ahora.
‫Estamos empezando a ir, de acuerdo, todos estos son modelos de aprendizaje automático.
‫Solo regalé eso, ese spoiler.
‫Y estos son los que funcionan bastante bien.
‫Entonces, en lugar de volver a entrenar un modelo de aprendizaje automático desde cero cada vez y consumir una gran cantidad de
‫poder de cómputo y un montón de tiempo y recursos, publiquemos todos los patrones que encontremos en
‫modelos de aprendizaje automático previamente construidos para que otras personas puede aplicarlos a su propio problema.
‫¿Qué podríamos encontrar?
‫Echemos un vistazo a la arquitectura.
‫Arquitectura es otra palabra para modelo de aprendizaje automático o arquitectura de red neuronal.
‫Con más redes, probablemente encontrará que tienen algunos nombres bastante elegantes como Inception Reznik
‫V2.
‫Suena como una película loca, resonantemente 150, Reznik v. 250, y ahora quiero mostrarles algo sobre Reznik, en realidad
‫no vamos a usar este, pero solo quiero mostrarles el poder de cómo es
‫si hacemos clic aquí.
‫Esto nos dará una copia del enlace al portapapeles.
‫Eso es tan fácil como usar un modelo resonante previamente entrenado, podemos copiar esa URL o podemos descargar el
‫modelo, pero si vamos aquí.
‫Así es como creamos un modelo de Reznik.
‫La razón por la que quiero mostrar que resuenas, especialmente que resuenas conmigo, es que Tesla usa
‫50 espinas.
‫Es por eso que el aprendizaje por transferencia es tan importante.
‫Entender es porque si vamos aquí, este es Reznik V 250.
‫Tomé esta diapositiva de una charla llamada PI Toyota Tesla por Andre Carpati.
‫Puedes verlo.
‫Se asegurarán de vincularlo.
‫Pero sus sistemas de visión por computadora en sus autos Tesla usan Reznik 50 como columna vertebral diluida.
‫Por supuesto, tendrán capas personalizadas y todo eso.
‫Pero lo que estoy diciendo es que tenemos acceso a modelos de aprendizaje automático muy similares a los
‫que se utilizan en producción en empresas como Tesla.
‫Por eso es importante estar al tanto de estos recursos que están disponibles para nosotros.
‫Y sé que esto dice pastel para mirar.
‫Pero lo hermoso es que si vienes a Pi a Ajab, probablemente puedas encontrarlo.
‫Resuenan uno.
‫Yo uno.
‫Todo ese tipo de cosas con las que estamos trabajando ahora tienden a fluir.
‫Regresemos hasta aquí.
‫Tengo un modelo en mente que queremos usar, así que vamos a la arquitectura.
‫Esto va a tomar un poco de exploración en su nombre.
‫Pero lo que esencialmente puede suponer aquí es que cuanto mayor sea el número, mejor será el modelo.
‫Pero también la compensación es que cuanto mayor es el número, más tiempo se tarda en entrenar.
‫Así que la red móvil, esta es su tarea porque este video es la red móvil de Google.
‫Búsquelo y lea sobre él.
‫Entonces usaremos este aquí.
‫Clasificación de imágenes.
‫Entonces, si tenemos una lectura sobre esto.
‫¿Tienes que guardar modelo?
‫Este es un intensificador de modelo de guardado para formatear, requiere el uso de un flujo tensorial dos o un punto uno cinco y
‫superior.
‫Así que eso es lo que estamos usando, tienden a fluir hacia lo hermoso.
‫Por lo tanto, mobile net V2 es una familia de arquitecturas de redes neuronales para una clasificación de imágenes eficiente en
‫el dispositivo y una tarea relacionada publicada originalmente por.
‫Eso fue publicado originalmente.
‫Ahora, recuerden, desde el principio cuál es nuestro problema, estaba sentado en el café el otro día, este hermoso perro
‫pasó caminando y el amigo con el que estaba dijo, es un terrier australiano.
‫Y yo estaba como, guau, me gustaría poder tomar una foto de ese perro con mi teléfono y averiguar qué tipo de
‫perro era.
‫Así que aquí es donde llegamos a mi red.
‫Guau.
‫Es eficiente en la clasificación de imágenes del dispositivo.
‫Eso es exactamente lo que quiero hacer con la visión del perro.
‫Hermosa.
‫Entonces podemos venir aquí.
‫Podemos ver que tiene algunas pautas de lo que podemos hacer.
‫Esta es tu tarea también, es leer esto.
‫Incluso si no lo entiendes al principio.
‫Vaya a leerlo y dejaremos este enlace en la sección de recursos.
‫Por cierto, aquí es donde obtuvimos esa forma de entrada trasera.
‫Aquí vamos.
‫De dos a cuatro a cuatro, tres pequeños números al final aquí.
‫Pero si estás leyendo esto, ahí es donde te darás cuenta.
‫Copiemos esto en el portapapeles.
‫Vuelve y este es nuestro modelo, vamos a cambiar eso en una cuerda.
‫Y.
‫Lo pondremos aquí desde Tensei Flow Hub y luego pondremos un enlace a Tenso Flow Hub.
‫Maravilloso.
‫Vuelve a la visión del perro.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, ¿qué tenemos configurado ahora?
‫Entonces, si volvemos a nuestra nota clave, esto es lo que hemos configurado.
‫Hemos elegido un modelo de que tiende a seguir para adaptarse a nuestro problema.
‫Recuerde, revisamos nuestro dominio de problemas y estamos trabajando con imágenes.
‫En lo que estamos enfocados son nuestros aportes.
‫Lo hemos hecho.
‫Tenemos nuestros datos listos.
‫Lo convertimos en Tensas y elegimos nuestro algoritmo de aprendizaje automático.
‫Maravilloso.
‫Y ahora tenemos nuestra salida con la forma correcta.
‫Ahora tenemos estos tres criterios clave.
‫Tenemos que averiguar cómo podemos usarlos todos juntos.
‫El siguiente proceso es juntarlos en forma de una función que creará un modelo para
‫nosotros y lo devolverá para que podamos ajustarlo a nuestro conjunto de datos.
‫Así que comencemos con eso en el siguiente video.
‫Pero recuerde, por ahora, su tarea es leer alrededor de 10 para hacer un seguimiento y revisar la red móvil a la
‫una, treinta y dos a cuatro.
‫Vincularé estos y otros recursos en la sección de recursos.