‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Şimdi, umarım TensorFlow hub'ını kontrol etme şansınız olmuştur.
‫Eğer değilse, sorun değil.
‫Şimdi kontrol edeceğimiz şey de tam olarak bu.
‫Şuraya gidelim.
‫TensorFlow merkezi.
‫Bunu araştır.
‫Bum.
‫TensorFlow merkezi.
‫Hadi okuyalım.
‫Yani TensorFlow Hub, yeniden kullanılabilir makine öğrenimi modelleri için bir kütüphanedir.
‫Ah.
‫Tamam.
‫Dolayısıyla TensorFlow Hub, yayın keşfi ve makine öğrenimi modellerinin yeniden kullanılabilir parçalarının tüketimi
‫için bir kütüphanedir.
‫Beautiful, ağırlıkları ve varlıkları yani desenleri ile birlikte TensorFlow grafiğinin kendi içinde bulunan bir parçasıdır.
‫Yani modeller, transfer öğrenme olarak bilinen bir süreçte farklı görevler arasında yeniden kullanılabilecek
‫önceki modelin öğrendikleridir.
‫Dolayısıyla transfer öğrenimi, bir modeli daha küçük bir veri setiyle harika bir şekilde eğitebilir, genellemeyi iyileştirebilir
‫ve eğitimi hızlandırabilir.
‫Bizim ilgilendiğimiz de bu.
‫Ve bir TensorFlow modeli kullanarak ne kadar hızlı başlayabileceğinize bakın.
‫Ne kadar güzel değil mi?
‫Ve işte burası TensorFlow merkezi.
‫Ve şimdi TensorFlow, piyasadaki en büyük derin öğrenme çerçevelerinden biri ve şu anda kullandığımız
‫da bu.
‫Ama size ayrıca PyTorch, hub ve model hayvanat bahçesi ve kodlu makaleler olduğunu da göstermek istiyorum.
‫Merak etmeyin, hepsini bağlayacağım.
‫Yani hayvanat bahçesi modeli.
‫Derin öğrenme kodu ve önceden eğitilmiş modeller.
‫Pytorch kullanıyorsanız PyTorch.
‫Öyleyse, tüm bu yüklerin soketten farklı olarak, psişik öğrenme makine öğrenme haritamız olduğunu hatırladığınız yerde öğrenmesine izin
‫verelim.
‫Eğer buraya gidersek.
‫Daha geleneksel makine öğrenimi tekniklerini kullanarak oldukça uzun bir süredir oldukça yerleşik olan Psişik
‫Kredi'nin aksine, bu haritayı ve psişik kredi bölümünü daha önce gördük.
‫Bunlardan biri derin öğrenme ve sinir ağları için henüz oluşturulmamış bir tür.
‫Ve unutmayın, sinir ağı sadece başka bir tür makine öğrenimi modülüdür.
‫İşte bu yüzden var.
‫PyTorch, hub, TensorFlow, hub, model, hayvanat bahçesi, açık kaynak, derin öğrenme kodu ve Önceden eğitilmiş modeller
‫gibi bu tür kaynaklar.
‫Kodlu makaleler, derin öğrenme alanının en son trend araştırması gibidir.
‫Ve çoğu zaman makaleye, yani akademik bir makaleye ve GitHub'da onunla birlikte gidecek koda sahip olursunuz
‫ki bu kesinlikle harika bir şeydir.
‫Dolayısıyla bunlar, ilk başladığınızda başvurmanız gereken kaynaklardan bazılarıdır.
‫Aynen köpek vizyonunda yaptığımız gibi, bir saniyede URL'yi nasıl seçeceğimizi öğreneceğiz.
‫Ancak derin öğrenme ve makine öğrenimi üzerine kitap hala yazılıyor.
‫İlk başladığınızda bir şeyleri sıfırdan inşa etmeyi öğrenmek harika bir yaklaşımdır, ancak bunun yerine
‫benimsediğimiz yaklaşım, önce bir proje üzerinde çalışmaya odaklanmaktır.
‫Ve eğer yaptığımız işin perde arkasında neler olup bittiğini öğrenmek için daha derine inmek isterseniz.
‫Bunu yapabilirsin.
‫Bu yüzden derinlik açısından ne kadar ileri gideceğimiz konusunda yakınlaştırma seviyenizi kontrol etmeme izin vermeyin.
‫Uçtan uca çalışan köpek vizyonu ile yaptığımız gibi sorunları çözmeye başladığınızda, kendinize yardım edemezsiniz.
‫Zorlanacaksın.
‫Daha derine inmek ve üzerinde çalıştığımız şeyi nasıl geliştirebileceğimizi bulmak istiyorsunuz.
‫Size aktarabileceğim en iyi şey, her bir şeyi nasıl yapacağınızı göstermek yerine,
‫ki bu da bunun dört katı uzunluğunda ve çok daha fazlasını içeren bir dokümantasyon, bir kurs
‫gerektirir.
‫Sadece bir ilgi uyandırmak daha iyidir.
‫Ve sonra kendi kendinizi araştırıp keşfederken, bu gibi kaynakları bulup kendi sorunlarınıza uygulamaya
‫çalışıyorsunuz.
‫Dog Vision'da odaklandığımız şey uçtan uca bir proje oluşturmak ve daha sonra dog vision'da öğrendiklerinizi
‫kullanabilirsiniz.
‫Buradaki kaynaklara gidin, hayvanat bahçesi kağıtlarını kodla modelleyin ve öğrendiklerinizi kendi projenize uygulamaya
‫çalışın.
‫Ve bunu yaptıktan sonra, bir projede uçtan uca çalışmanın tadını bir kez aldığınızda, gerçekten de "Hey, o zaman
‫perde arkasında neler olup bittiğini anlamam gerek" demeye başlayacaksınız.
‫Ve sonra bilginiz kendi içinden büyüyecektir ki bu çok güzel bir şeydir.
‫Bu, eğitim felsefemiz üzerine uzun soluklu bir felsefi konuşma oldu.
‫TensorFlow hub'ı ile neler yapabileceğimizi görelim.
‫Merhaba ve TensorFlow Hub'a hoş geldiniz.
‫Çok güzel.
‫TensorFlow'un nasıl çalıştığına dair bir sürü eğitim var, ancak sorun alanına göre göz atabilirsiniz.
‫İşte ben de bundan bahsediyordum.
‫İşte bu nedenle, defterimizin en başında olduğu gibi, sorununuzu tanımlayabilmek çok
‫önemlidir.
‫Bizim sorunumuz ne?
‫Bir köpek resmi verilen bir köpeğin cinsini belirleyin.
‫Tamam.
‫Güzel ve basit.
‫CoLab'in en güzel yanı da bu, değil mi?
‫Not defteriniz arasında ileri geri geçiş yapabilirsiniz.
‫Şimdi TensorFlow hub görüntüsüne gidelim.
‫Çok güzel.
‫Peki burada ne görüyoruz?
‫Bu bir sürü jargon gibi görünebilir.
‫Ne oluyor burada?
‫Ama neler olup bittiğine dikkat edelim.
‫Solda.
‫Görüntü büyütmemiz var.
‫Bu etiketlerden herhangi biri bizim sorunumuz mu?
‫Büyütme.
‫Sınıflandırma yok.
‫Evet.
‫Görüntü özellik vektörü oluşturucu algılama görüntüsü.
‫Diğerleri bir ajansta.
‫Sadece görüntü sınıflandırma problemlerine bakalım.
‫Tamam.
‫Peki burada neler oluyor?
‫Bu, socket learn makine öğrenimi haritasının TensorFlow versiyonu gibi bir şey.
‫Yine, bu henüz geliştirme aşamasındadır.
‫Yani sadece birkaç yıl önce böyle bir şey yoktu bile.
‫İşte saha bu kadar güzelleşiyor.
‫Şimdi gitmeye başlıyoruz, tamam, bunların hepsi makine öğrenimi modelleri.
‫Az önce spoiler verdim.
‫Ve bunlar oldukça iyi çalışanlar.
‫Bu nedenle, bir makine öğrenimi modelini her seferinde sıfırdan eğitmek ve bir sürü işlem gücü, bir sürü zaman ve bir sürü kaynak
‫harcamak yerine, daha önce oluşturulmuş makine öğrenimi modellerinde bulduğumuz tüm kalıpları
‫yayınlayalım, böylece diğer insanlar bunları kendi problemlerine uygulayabilirler.
‫Ne bulabiliriz?
‫Mimariye bir göz atalım.
‫Mimari, makine öğrenimi modeli veya sinir ağı mimarisi için kullanılan başka bir kelimedir.
‫Ağ olmadan, muhtemelen Inception Rez Net V2 gibi oldukça süslü isimlere sahip olduklarını göreceksiniz.
‫Çılgın bir filme benziyor.
‫Rezonans v 150.
‫Rezonans V 250 Ve şimdi size Rezonans hakkında bir şey göstermek istiyorum.
‫Aslında bunu kullanmayacağız, ama size nasıl bir şey olduğunu göstermek istiyorum.
‫Eğer buraya tıklarsak.
‫Bu bize Pano'ya kopyalanmış bir bağlantı verecektir.
‫Bu, önceden eğitilmiş bir rezonans modeli kullanmak kadar kolaydır.
‫Bu URL'yi kopyalayabilir veya modeli indirebiliriz.
‫Ama buraya gidersek.
‫Bu şekilde rezonanslı bir model oluşturuyoruz.
‫Size Rezonans, özellikle de rezonans 50'yi göstermek istememin nedeni Tesla'nın rezonans 50 omurgaları kullanmasıdır.
‫İşte bu yüzden transfer öğrenimini anlamak çok önemlidir çünkü buraya gidersek bu yankılanır.
‫V 250 Bu slaytı Andre Carpathia'nın Tesla'daki PyTorch adlı konuşmasından aldım.
‫Oradan izleyebilirsiniz.
‫Bağlantı vereceğimden eminim, ancak Tesla arabalarındaki bilgisayar görüş sistemleri, seyreltilmiş omurgalar gibi rezonans
‫50 kullanıyor.
‫Tabii ki özel katmanları falan olacak.
‫Ama demek istediğim şu ki, Tesla gibi şirketlerde üretimde kullanılanlara çok benzer
‫makine öğrenimi modellerine erişimimiz var mı?
‫İşte bu yüzden bize sunulan bu kaynakların farkında olmak önemlidir.
‫Ve bunun PyTorch yazdığını biliyorum, ama güzel olan şey, PyTorch Hub'a gelirseniz, muhtemelen
‫onu bulabilirsiniz.
‫Al bakalım.
‫Rezonans 101.
‫Bu tür şeyler.
‫Şimdi TensorFlow ile çalışıyoruz.
‫Buraya geri dönelim.
‫Aklımda kullanmak istediğimiz bir model var, bu yüzden mimariye geçiyoruz.
‫Bu sizin adınıza biraz keşif yapmanızı gerektirecek.
‫Ancak burada esas olarak varsayabileceğiniz şey, sayı ne kadar yüksekse modelin o kadar iyi olduğudur.
‫Ama aynı zamanda bir değiş tokuş söz konusudur; sayı ne kadar yüksekse, antrenman yapmak o kadar uzun sürer.
‫Mobil ağ, bu video için ev ödeviniz.
‫Google mobil ağ için.
‫Sadece araştırın ve okuyun.
‫Bu yüzden buradakini kullanacağız.
‫Görüntü sınıflandırması.
‫Eğer bu konuda bir şeyler okursak.
‫TF2 güvenli modeli.
‫Bu, TensorFlow'da biçimlendirmek için TensorFlow iki veya 1 kullanmayı gerektiren güvenli bir modeldir. 15 ve üstü.
‫Yani kullandığımız şey bu, TensorFlow iki.
‫Çok güzel.
‫Yani mobil ağ v2, cihaz, görüntü, sınıflandırma ve ilgili görevlerde verimli olmak için bir sinir ağı mimarileri
‫ailesidir.
‫İlk olarak tarafından yayınlanmıştır.
‫Yani ilk yayınlandığı yer orası.
‫Şimdi, en baştaki sorunumuzun ne olduğunu hatırlayın.
‫Geçen gün kafede oturuyordum.
‫Bu güzel köpek yanımdan geçerken yanımdaki arkadaşım "Bu bir Avustralya teriyeri" dedi.
‫"Keşke telefonumla o köpeğin fotoğrafını çekebilsem ve ne tür bir köpek olduğunu anlayabilsem"
‫dedim.
‫İşte bu noktada Mobile Net'e geliyoruz.
‫Vay canına.
‫Cihaz görüntü sınıflandırmasında etkilidir.
‫Köpek vizyonuyla yapmak istediğim şey de tam olarak bu.
‫Çok güzel.
‫Böylece buraya gelebilir ve ne yapabileceğimize dair bazı yönergeler olduğunu görebiliriz.
‫Bu sizin de ev ödeviniz, ilk başta anlamasanız bile bunu okuyun.
‫Gidin, sadece bir göz atın ve bu bağlantıyı kaynaklar bölümüne bırakacağız.
‫Bu arada, toplu giriş şeklini buradan aldık.
‫İşte oldu.
‫İki, iki, dört, iki, iki, dört, üç.
‫Sonunda küçük bir numara var.
‫Ama bunu okuyor olsaydınız, bunu anlayacağınız yer burası olurdu.
‫Şimdi bunu panoya kopyalayalım.
‫Geri gel, bu bizim modelimiz.
‫Earl, bunu bir dizeye dönüştüreceğiz.
‫Ve.
‫Buraya TensorFlow hub'ından yazacağız ve ardından TensorFlow hub'ına bir bağlantı koyacağız.
‫Harika.
‫Köpek görüşüne geri dön.
‫İşte oldu.
‫Peki ya şimdi tuzağa düştüysek?
‫Eğer açılış konuşmamıza geri dönersek, kurduğumuz şey bu.
‫TensorFlow hub'ından sorunumuza uygun bir model seçtik.
‫Hatırlayın, sorun alanımızdan geçtik ve görüntülerle çalışıyoruz.
‫Odaklandığımız şey girdilerimiz.
‫Bunu yaptık.
‫Verilerimiz hazır.
‫Bunu zaman kiplerine dönüştürdük ve makine öğrenimi algoritmamızı seçtik.
‫Harika.
‫Ve şimdi çıktı şeklimizi düzelttik.
‫Şimdi elimizde bu üç temel kriter var.
‫Hepsini bir arada nasıl kullanabileceğimizi bulmalıyız.
‫Bir sonraki süreç, bunları bizim için bir model oluşturacak ve veri setimize uydurabilmemiz
‫için geri döndürecek bir işlev biçiminde bir araya getirmektir.
‫Bir sonraki videoda buna başlayalım.
‫Ancak unutmayın, şimdilik ev ödeviniz TensorFlow Hub hakkında bilgi edinmek ve mobile
‫net v21 30 224'ü kontrol etmek.
‫Bunların ve diğer kaynakların linklerini kaynaklar bölümünde vereceğim.