‫Tout va bien.
‫La partie la plus excitante de la vision canine, la raison pour laquelle nous l'avons construit en premier lieu,
‫c'est ainsi quand je suis assis dans un café, quand vous êtes assis dans un café et que
‫vous prenez une photo d'un gentil chien et que vous revenez ici et vous voulez vérifier quelle race de chien c'était, vous pouvez donc faire
‫une petite section faisant des prédictions sur des images personnalisées.
‫Et ce n'est qu'une autre version du traitement de nos entrées, de leur transmission à notre algorithme d'apprentissage automatique, puis de la vérification
‫des sorties lorsque nous commençons avec l'apprentissage automatique, lorsque nous commençons avec l'apprentissage en profondeur, c'est
‫ce sur quoi nous nous concentrons .
‫Quelles sont nos entrées, quelles sont nos sorties, comment pouvons-nous utiliser un algorithme d'apprentissage automatique existant,
‫que nous devons déjà comprendre ces deux-là ?
‫Alors allons-y.
‫Et de quoi avons-nous besoin pour faire des prédictions sur des images personnalisées ?
‫Eh bien, en fait, laissez-moi d'abord vous montrer les images personnalisées.
‫Donc j'ai.
‫Trois photos de chien ici.
‫Il y a mon coquelicot, nous l'avons déjà vu, ce sept cloches est en fait à l'arrière-plan, cela pourrait
‫dérouter un peu notre modèle.
‫Il y a une autre photo de bébé Bella quand elle était si petite.
‫Elle est bien plus grosse que ça maintenant.
‫Et il y a une photo récente de Bella assise sur l'un de nos canapés, en train de se détendre, fixant
‫la caméra avec ses grands yeux marrons.
‫C'est une belle chose de travailler sur un projet d'apprentissage en profondeur qui fonctionne avec des chiens, vous devez
‫regarder des photos de chiens, alors obtenez les chemins de chute.
‫Nous devons obtenir les parties éloignées de nos propres images ou, en fait, mes photos sont actuellement stockées localement, nous devrons donc
‫peut-être les télécharger ici.
‫En fait, ce que je vais faire, c'est créer un nouveau dossier.
‫Pendant que je télécharge ces images, je veux que vous réfléchissiez à ce que nous devons faire aux entrées de
‫notre modèle d'apprentissage automatique ?
‫Mon.
‫Chien.
‫Photos.
‫Quelle est la chose la plus importante lorsque nous préparons nos contributions ?
‫Eh bien, si vous disiez que nous devons les convertir en nombres, vous auriez raison, et si vous disiez
‫que nous devons les convertir en le même type de données sur lequel notre modèle d'apprentissage automatique a été formé, vous auriez
‫également raison.
‫Transformez les parties du fichier en lots de données à l'aide de.
‫Créer oh, c'est là que notre fonction revient en jeu, créer des lots de données.
‫Oui.
‫Et puisque nos images personnalisées n'auront pas d'étiquettes parce que c'est ce que nous essayons de découvrir.
‫Nous définissons le paramètre de données de test sur true.
‫Et puis nous avons transmis les données d'image personnalisées à nos modèles.
‫Prédire.
‫Méthode.
‫Et puis nous devons convertir les probabilités de sortie de prédiction en niveaux de prédiction, afin de les rendre en
‫quelque chose que nous pouvons comprendre, puis comparer les niveaux prédits aux images personnalisées.
‫C'est un peu un défi, mais ce n'est rien de ce que nous avons vu auparavant.
‫Cela semble beaucoup, mais nous allons le supprimer.
‫Alors, récupérons les parties du fichier image personnalisé.
‫Nous allons configurer le chemin personnalisé.
‫Et nous venons de le faire.
‫Donc, cela va conduire mes diaporamas de vision de chien d'entraînement à mes photos de chien.
‫C'est là que je viens de télécharger trois de mes propres photos de chien, donc vous voudrez peut-être télécharger vos propres photos de chien pour
‫entendre si vous en avez.
‫J'espère que tu vas le faire.
‫Et puis nous allons ici, nous allons passer à l'image personnalisée.
‫Paths équivaut à nouveau à un peu moins de compréhension.
‫Plus le nom F, le fichier, le nom pour le nom F dans notre liste.
‫C'est donc comme l'étalon-or de ce que vous faites avec votre modèle d'apprentissage automatique une fois que vous
‫l'avez formé.
‫C'est une chose de l'utiliser sur les données qui vous ont été fournies, mais ce que nous faisons maintenant, c'est de l'utiliser sur nos
‫propres données personnalisées.
‫Oh non.
‫On y va.
‫Nous devrions donc avoir des chemins d'images personnalisés et ce que je disais, c'est encore une norme d'excellence en apprentissage automatique et
‫en apprentissage en profondeur, c'est voir comment votre modèle.
‫Je ne peux même pas taper en ce moment.
‫Hmm.
‫Eh bien, pourquoi cela n'a-t-il pas fonctionné ?
‫Pour comme nom F dans.
‫Vision de chien, chemin personnalisé.
‫Plus F neuf pour le nom F OS.
‫Pourquoi ce bon de travail n'est-il pas après que je dois le réexécuter ?
‫Liste vide.
‫Hmm.
‫Toujours, au moins.
‫Chemin personnalisé.
‫N'y ai-je pas téléchargé de photos de chien ?
‫C'est pourquoi cela ne fonctionne pas classiquement, téléchargeons mes photos de chien, distrait en parlant à Oben
‫excité.
‫Le téléchargement ne devrait donc pas prendre trop de temps, car il ne s'agit que de trois photos si vous utilisez plus de
‫données.
‫Je trouve probablement un autre moyen.
‫On y va.
‫Maintenant, nous reviendrons ici, cela devrait fonctionner.
‫On croise les doigts, et c'est le cas.
‫Maintenant, qu'avons-nous à faire ?
‫Eh bien, nous devons créer des lots de données, c'est donc ce que nous pouvons faire, transformer des images personnalisées en un ensemble de données par lots.
‫Nous allons donc personnaliser les données, c'est créer des lots de données.
‫C'est notre fidèle petite fonction que nous avons écrite il y a de nombreuses lunes, mais comme je l'ai dit, elle nous sera
‫utile un jour.
‫Les chemins d'images personnalisés passeront cela là-bas.
‫Et puis nous vérifierons les données personnalisées, souvenez-vous-en, car cela n'a pas d'étiquette, nous devons les transmettre
‫comme s'il s'agissait d'un testateur.
‫Et voilà, c'est l'ensemble de données des formes.
‫Et voilà, images deux à quatre par deux à quatre par trois sous la forme de deux vols.
‫Nos images personnalisées sont intensives afin que nous puissions faire des prédictions sur les données personnalisées.
‫Comment faire une prédiction avec notre modèle ?
‫Défilés personnalisés chargés, modèle complet.
‫Ne prédisez pas.
‫Données personnalisées, oui, s'il vous plaît.
‫Nous allons jeter un œil aux fils personnalisés, pouvez-vous deviner de quelle forme ils seront ?
‫Nous avons déjà vu cela.
‫On a chaud, on a chaud ici.
‫Fils personnalisés, oui, trois images, nous avons donc cent vingt probabilités de prédiction pour
‫chacune.
‫Et maintenant, qu'avons-nous à faire ?
‫Alors maintenant, nous avons une prédiction de, à droite, convertissons-les en étiquettes, puis comparons les étiquettes
‫avec chaque image.
‫Obtenez donc des étiquettes de prédiction d'image personnalisées.
‫Et nous avons un gars qui s'occupe des étiquettes personnalisées de Fred.
‫Nous allons aller chercher Fred étiquette merveilleuse, passer Fred personnalisé.
‫Pour moi, dans les défilés personnalisés de la gamme Lenn, il s'agit maintenant d'une petite compréhension pour obtenir l'étiquette de prédiction du Fred I personnalisé
‫pour la longueur de la gamme, le rouge personnalisé, donc pour chacun, obtenez les étiquettes rouges personnalisées de l'étiquette rouge.
‫Oh, nous allons essayer cela, alors maintenant nous devons obtenir les images personnalisées, a. k. une. yafai non cuit.
‫Oh, sachez que notre fonction injustifiée ne fonctionnera pas puisque nous n'avons pas d'étiquettes.
‫C'est un petit détail que nous pourrions probablement améliorer notre propre lot de fonction de tir plus tard.
‫Mais pour l'instant, nous obtiendrons les images personnalisées.
‫Notre propre lot de fonctions élevées ne fonctionnera pas car il n'y a pas d'étiquettes.
‫Peut-être que nous pourrions résoudre ce problème plus tard parce que nous sommes sur une lancée.
‫Nous ne voulons pas commencer pendant que nous avons chaud.
‫Nous ne voulons pas nous arrêter.
‫La vision du chien prend vie.
‫Nous sommes comme des savants fous.
‫Ils piratent ensemble.
‫Nous sommes rentrés du café tellement désemparés que nous avons construit un modèle d'apprentissage d'une journée entière pour nous
‫aider à déterminer quels chiens nous recherchons pour les images et les données personnalisées.
‫Nous avons juste besoin de le déballer.
‫Alors on repart.
‫Alors rappelez-vous, cela va dérouler nos données en images et en quelque chose sur lequel nous pouvons itérer
‫parce que nous n'utilisons pas d'itérateur élevé.
‫Donc, les images personnalisées ajoutent une image.
‫Cela a-t-il du sens?
‫Nous avons une liste vide, nous décompressons notre lot, les données personnalisées indiquent que nous le transformons
‫en un itérateur et nous ajoutons chaque image aux images personnalisées.
‫Déplacé dans une dernière cellule, Hourihan a vérifié les prédictions d'images personnalisées.
‫Maintenant, nous voulons le tracer.
‫Nous voulons le tracer comme nous l'avons fait avant ici.
‫Mais parce que nous n'avons pas d'étiquettes, nous ne pouvons pas vraiment utiliser notre fonction ici.
‫C'est un peu un bobo.
‫Nous devrons donc peut-être également corriger cette fonction à une date ultérieure.
‫Cela pourrait être un petit défi pour vous-même.
‫Maintenant, nous revenons à l'endroit où nous étions, vérifions les prédictions personnalisées.
‫Hé, je vais vous dire que le chiffre que nous allons utiliser est égal à 10, 10.
‫Et nous je vais pour je l'image en nombre.
‫Images personnalisées.
‫Donc, si vous n'êtes pas sûr de ce qu'est un numérateur, il va simplement chercher
‫les images dans des images personnalisées, les compter, enregistrer le décompte pour essayer d'enregistrer l'image dans les images personnalisées en image.
‫Et nous allons faire appel à une intrigue secondaire allant un trois I plus un trois colonnes, une ligne, et c'est l'index
‫de notre intrigue secondaire.
‫C'est ce que nous obtenons.
‫Je ne veux pas sortir X Takes a dit ça à personne pour se débarrasser de ce dégoût.
‫Nous voulons juste voir nos photos dans leur pleine lumière, ce qui prend.
‫Il a obtenu le titre personnalisé, Fred Libels I.
‫Image de Patti AIMCO, donc le titre va juste être l'étiquette que notre modèle est prédit et que l'image devrait
‫apparaître.
‫Alors es-tu prêt?
‫Vision de chien dans la chair.
‫Oh, qu'est-ce que c'est bon ?
‫Voici donc une photo de bébé Bella comme Lantry.
‫Je ne sais pas vraiment à quoi ressemble Lantry.
‫Je pense que nous devons chercher celui-là.
‫Images.
‫OK, vous pouvez en quelque sorte voir pourquoi ça ressemble à ça.
‫Parce que Bella sous sa forme de bébé est vraiment duveteuse ici, et puis c'est sept golden retriever, ce qui est
‫exactement ce qu'elle est.
‫Et Bella est un labrador retriever phénoménal.
‫Ainsi, la vision du chien a pris vie.
‫Vous devriez être ravi de vous-même si vous arrivez ici.
‫Maintenant, j'ai besoin que tu me rendes service.
‫Si vous êtes dans le chat Dischord et que vous êtes arrivé jusqu'ici et que vous avez fait des prédictions
‫sur vos propres images personnalisées avec vos chiens, veuillez les partager.
‫Je veux voir vos chiens et ce que notre modèle que nous avons construit leur a prédit.
‫Et est-ce bien ou est-ce mal ?
‫Peut-être pourriez-vous ajouter cela à cette fonctionnalité.
‫Vous pourriez vous faire un nom parce que vous connaissez les vraies étiquettes de vos propres chiens, ou peut-être que vous ne les connaissez pas.
‫Alors peut-être que vous essayez de le comprendre.
‫C'est le but de la vision du chien.
‫C'était notre objectif final dès le début.
‫Alors si on vient ici.
‫Nous sommes allés voir tout ça, Hennings, tu devrais être si fier si tu as réussi
‫jusqu'ici, nous sommes allés de tout en haut.
‫Ce bloc-notes construit une image multiclasse de bout en bout.
‫Gazéifier à l'aide a tendance à s'écouler pour intensifier le moyeu.
‫Nous avons défini notre problème.
‫Nous avons défini nos données à partir de Kagle.
‫Nous avons défini notre valorisation.
‫Nous avons parcouru un tas de fonctionnalités différentes.
‫Nous avons préparé notre espace de travail en utilisant Tenzer Flow et un GPU.
‫Nous avons nos données prêtes, les transformant en Tensas.
‫Nous avons vu combien il y a d'images Dogbert différentes.
‫Nous avons les images dans les étiquettes.
‫Mon Dieu, combien avons-nous couvert, revenez en arrière et donnez-vous une tape dans le dos et si cela
‫n'a pas de sens, ne vous inquiétez pas.
‫Si vous l'avez vécu pour la première fois, ce ne sera pas le cas.
‫Mais qu'est-ce que c'est, c'est un constructeur d'élan.
‫Allons jusqu'en bas.
‫Ce que nous avons fait, nous l'avons vécu.
‫Nous avons nos données prêtes.
‫Nous le transformons en Tensas.
‫Nous avons choisi un modèle adapté à notre classification d'images problématiques à l'aide de Tenzer Flow Hubb, a. k. une. un réseau de neurones,
‫un réseau de neurones d'apprentissage en profondeur.
‫Nous adaptons le modèle aux données.
‫Nous avons fait des prédictions.
‫Nous avons évalué notre modèle en visualisant nos prédictions.
‫Nous nous sommes améliorés par l'expérimentation, en testant notre modèle pour nous assurer qu'il fonctionne d'abord sur
‫un millier d'images avant de passer à l'échelle.
‫Bien sûr, nous pouvons apporter d'autres améliorations.
‫Je laisserai quelques extensions dans une conférence après celle-ci que vous pourrez consulter.
‫Et nous avons vu comment enregistrer et recharger nos modèles entraînés.
‫C'est phénoménal.
‫Vous avez réussi grâce à la sainte bonté, je suis tellement content pour vous.
‫L'important est de se rappeler qu'il s'agit d'un générateur d'élan.
‫Vous avez maintenant effectué une tâche complète de modélisation d'apprentissage automatique de bout en bout.
‫Vous avez suivi ces étapes avec une sensation de flux de travail.
‫Alors maintenant, vous pouvez adapter les principes que vous avez appris tout au long de ce cahier sur différents problèmes, vous pouvez y aller,
‫hé, je sais que si je travaille sur un problème différent, je ne sais peut-être pas exactement comment
‫le résoudre, mais je J'ai la preuve que j'ai en fait été de bout en bout sur un problème que je n'avais jamais vu auparavant.
‫J'ai un ensemble de données.
‫Je l'ai transformé en temps.
‫J'ai essayé de modéliser sur un GPU.
‫J'ai fait des prédictions sur des données de test, puis j'ai même fait des prédictions sur mes propres données personnalisées.
‫Vous devriez être ravi de vous-même, alors partagez vos prédictions sur vos images de chien personnalisées si vous
‫les avez, j'aimerais les voir.
‫Assurez-vous de me taguer dans le discord, mais sinon je vous verrai dans la prochaine vidéo.
‫Et je laisserai quelques extensions pour ce projet ainsi que différentes ressources dans la prochaine conférence que vous
‫pourrez consulter.