‫了解です｡
‫ドッグビジョンの醍醐味｡
‫そもそもこれを作ったのは､ 私たちです｡
‫私がカフェに座っているとき､ あなたとあなたが素敵な犬の写真を撮って､ ここに戻ってきて､
‫それがどんな犬種だったかを確認したくなるようにです｡
‫できます｡
‫そこで､ カスタム画像を予測する小さなセクションを作ってみましょう｡
‫これは､ 入力を処理し､ 機械学習アルゴリズムに渡し､ 出力を検証する別のバージョンです｡
‫機械学習を始めたばかりの時､ 深層学習を始めたばかりの時､ 私たちはここに注目しています｡
‫私たちのインプットとは？
‫私たちのアウトプットは何ですか？
‫この2つを解明するために､ すでに持っている既存の機械学習アルゴリズムをどう使えばいいのか｡
‫では､ ここに行ってみましょう｡
‫また､ カスタム画像の予測をするためには､ 何が必要なのでしょうか？
‫さて､ 実は最初にカスタム画像をお見せしましょう｡
‫だから､ 持っている｡
‫犬の写真3枚はこちら
‫私の子犬がいる｡
‫以前にも見たことがありますね｡
‫あのセブンベルは､ 実は背景にあるんです｡
‫我々のモデルを少し混乱させるかもしれない｡
‫もう一枚､ ベラがとても小さかった頃の写真があります｡
‫今はもっと大きくなっていますよ｡
‫また､ 最近の写真では､ ベラが我が家のソファに座って､ 大きな茶色の目でカメラを見つめて､
‫くつろいでいます｡
‫これは､ 犬と一緒にディープラーニングのプロジェクトに取り組むことの素晴らしさだと思います｡
‫犬の写真を見なければならないので､ ファイルパスを取得してください｡
‫自画像のファイルパスを取得する必要があります｡
‫というか､ 実は私の写真は現在ローカルに保存されているので､ ここにアップロードする必要があるかもしれません｡
‫実は､ これから行うのは､ 新しいフォルダーを作ることなんです｡
‫この画像をアップロードしている間に､ 機械学習モデルの入力に対して何をしなければならないかを考えてほしい｡
‫私の
‫犬
‫写真
‫インプットの準備で一番大切なことは何でしょうか？
‫まあ､ 数字に変換しないといけないと言われれば､ その通りなんですけどね｡
‫また､ 機械学習モデルが学習したのと同じ種類のデータに変換しなければならないと言われれば､
‫それもまた正しいでしょう｡
‫を使って､ ファイルパスをデータバッチにする｡
‫作成します｡
‫あ､ ここでまた我々の機能が活きてきますね｡
‫データバッチを作成する｡
‫はい｡
‫そして､ カスタム画像はラベルを持たないので､ それを調べるために､ テストデータのパラメータを設定します｡
‫本当です｡
‫そして､ カスタム画像データをモデルに戻します｡
‫予測する｡
‫方法です｡
‫そして､ 予測出力確率を予測ラベルに変換する必要がある｡
‫そこで､ 私たちが理解できるような形でラベルを作成し､ 予測されたラベルとカスタム画像を比較します｡
‫ふー｡
‫それはちょっと大変なことですが､ 今までにないことなんです｡
‫多いようですが､ 撤去する予定です｡
‫では､ カスタムイメージファイルのパーツを用意しましょう｡
‫カスタムパスを設定するので､ それを実行しただけです｡
‫つまり､ ドライブスラッシュ・マイドライブスラッシュ・ドッグビジョンスラッシュになるわけです｡
‫何だったんだろう？
‫私の犬の写真？
‫そこで､ 自分の犬の写真を3枚アップしたところです｡
‫だから､ 自分の愛犬の写真があれば､ ここにアップロードするのもいいかもしれませんね｡
‫そうしてほしいですね｡
‫そして､ ここに行くのです｡
‫カスタムイメージにするんです｡
‫パスは､ また少しリストの理解度に等しい｡
‫プラスFネーム､ oのドットリストのfネームに対応するファイル名｡
‫ウン｡
‫つまり､ これは機械学習モデルで何を行っているかの金字塔のようなものなのです｡
‫一度トレーニングしたら､ 与えられたデータで使うのは一つの手です｡
‫しかし､ 今やっているのは､ 自分たちのカスタムデータで使っているのです｡
‫あ､ いや｡
‫これでよしとしよう｡
‫そこで､ いくつかのカスタム画像パスを用意する必要があります｡
‫さて､ 私は何を言っていたのでしょう｡
‫機械学習や深層学習で最も重要なのは､ 自分のモデルがどのようなものであるかを知ることです｡
‫今､ 文字が打てないくらいです｡
‫うーん｡
‫さて､ これはうまくいっていないのでしょうか？
‫でs f名用｡
‫ドッグビジョン､ カスタムパス
‫プラスアルファの場合｡
‫名前4つ｡
‫ネームとオーズなら｡
‫なぜうまくいかないのでしょうか？
‫あれ､ これって再放送しないといけないの？
‫空リストです｡
‫ふむ｡
‫やめろ リスター
‫カスタムパスです｡
‫そこに犬の写真をアップロードしたことがあるかな？
‫そのため､ うまくいかないのです｡
‫クラシック
‫ワンコの写真をアップしよう｡
‫得意げに話しているうちに､ 気が散ってしまった｡
‫それを開く｡
‫これからアップロードするのは3枚の写真なので､ それほど時間はかからないはずです｡
‫もっとデータを使っていたら
‫私なら､ もっと違う方法を探すかもしれません｡
‫これでよしとしよう｡
‫今すぐ
‫ここに戻ってこよう｡
‫これでうまくいくはずです｡
‫祈っています｡
‫さて､ 私たちは何をすればいいのでしょうか？
‫まあ､ データバッチを作る必要があるので､ こんなものでしょう｡
‫カスタム画像を一括でデータ化｡
‫そこで､ カスタムデータ イコール データバッチの作成に踏み切ります｡
‫この関数は､ 何年も前に書いた信頼できる小さな関数ですが､ 私が言ったように､ いつか役に立つ日が来るはずです｡
‫カスタム画像パス
‫そこにそれを渡して､ カスタムデータをチェックアウトするのです｡
‫あるいは､ これにはラベルがないので､ テストデータのように渡す必要があることを覚えておいてください｡
‫これでよしとしよう｡
‫形状の一括データセット｡
‫これでよしとしよう｡
‫画像2～4枚×2～4枚×3枚を2枚のフロート状にしたもの｡
‫私たちのカスタム画像は時制になっているので､ カスタムデータで予測を立てることができるのです｡
‫私たちのモデルでどのように予測をするのか？
‫カスタムプレッズのロードフルモデル｡
‫ドットで予測します｡
‫カスタムデータです｡
‫はい､ お願いします｡
‫カスタムスレッドに注目です｡
‫これはどんな形かわかりますか？
‫以前にも見たことがあります｡
‫熱くなってきました｡
‫暑くなってきましたね｡
‫カスタムスレッド
‫はい､ 3枚の画像です｡
‫だから､ それぞれ120の予測確率があるんです｡
‫そして今､ 私たちがしなければならないことは何でしょう？
‫では､ 予測配列ができたので､ それをラベルに変換し､ ラベルと各画像を比較してみましょう｡
‫そこで､ カスタム画像予測ラベルを入手し､ カスタム予測ラベルイコールにする｡
‫私たちは､ フレッド・ラベルを手に入れ､ それをカスタム・フレッドに渡します｡
‫レンジでアイフォーアイ､ Len.
‫カスタムパレード
‫さて､ これは範囲長カスタムパレードのフレッドアイの予測ラベルを取得するためのちょっとした理解です｡
‫だから､ それぞれについて､ レッドレーベルのカスタムレッドレーベルを用意する｡
‫あるいは蹴っている｡
‫これを使ってみてください｡
‫では次に､ カスタム画像を取得する､ a． k. a. アンバッチアイフィー
‫いやはや｡
‫ラベルがないので､ 自分たちで作った5つの機能バッチは機能しません｡
‫それは､ 後で自分たちでバッチ機能を改良すればいいのでしょうが､
‫とりあえずカスタム画像をバッチIFYで出すという小技の一つです｡
‫ラベルがないため､ 関数が動作しない｡
‫熱いうちに止めたくない人ばかりなので､ 後で修正できるかもしれませんね｡
‫私たちは止まりたくありません｡
‫ドッグビジョンが実現する
‫私たちは､ まるでマッドサイエンティストのように一緒にハッキングをしているのです｡
‫私たちはカフェで取り乱して帰ってしまったので､ どの犬をチェックするのかを把握するために､ ディープラーニングのモデルを丸ごと構築してしまいました｡
‫カスタムデータ内の画像｡
‫あとは開梱するだけなので､ バッチリ行きますよ｡
‫つまり､ これはデータバッチを単なる画像に解凍し､ numpyのイテレータを使用しているので､
‫反復処理できるようにするものです｡
‫そこで､ カスタムイメージは画像を付加する｡
‫意味があるのか？
‫そこで､ カスタムデータセットをバッチ処理する際に､ 空のリストをイテレータに変換し､
‫各画像をカスタム画像にアペンドしているのです｡
‫最後の売りにシフトしたのだと思う｡
‫カスタムイメージの予測値を確認する｡
‫今度はそれをプロットしてみたいと思います｡
‫このあたりで､ これまでと同じようにプロットしていきたいですね｡
‫しかし､ ラベルがないため､ ここまでの機能を使うことはできません｡
‫それはちょっとブーイングですね｡
‫そのため､ この機能も後日､ 修正する必要があるかもしれません｡
‫それは自分へのちょっとした挑戦かもしれません｡
‫あとは､ 元の場所に戻り､ カスタム予測のチェック､ ドット図のプロットを行います｡
‫イチジクサイズイコール1010にします｡
‫そして､ enumerateで眼球画像を取りに行く｡
‫カスタムイメージです｡
‫だから､ enumerateが何なのかよくわからない場合は､ 画像を取りに行くだけです｡
‫カスタムイメージでは､ それらをカウントアップし､ そのカウントをIに保存し､ カスタムイメージ内の画像をimageに保存します｡
‫そして､ トイレに行くという小ネタも｡
‫私は13iプラス1です｡
‫3列1段｡
‫そして､ これが今回のサブプロットのインデックスです｡
‫だから､ "I don't want to go PLT on X ticks "を "non "に設定すれば､ そのような変なことはなくなるのです｡
‫私たちはただ､ 彼らの完全な光の毛皮で私たちの写真を見てみたいだけなのです｡
‫PLT.
‫タイトル カスタムプレッドラベル
‫I.
‫KLT マッチョなイメージ｡
‫つまり､ タイトルはモデルが予測したラベルになり､ 画像が表示されるはずです｡
‫では､ 準備はいいですか？
‫生身で見るドッグビジョン｡
‫ああ､ なんて良いんだろう｡
‫というわけで､ これはベイビー・ベラレイクランド・テリアの写真です｡
‫レイクランド・テリーって､ 実はよくわからないんです｡
‫それは調べましたね｡
‫画像はイメージです｡
‫なるほど｡
‫なぜそう見えるかは､ なんとなくわかると思います｡
‫赤ちゃんの姿のベラは､ このあたりでは本当にふわふわしているからね｡
‫そして､ 7匹のゴールデンレトリバー､ これはまさに彼女のことだ｡
‫そして､ ベラは驚異的なラブラドール・レトリバーです｡
‫ドッグビジョンが完全に実現したわけです｡
‫聞けたなら､ 自分に有頂天になるべきでしょう｡
‫さて､ あなたにお願いがあります｡
‫Discordのチャットで､ ここまでやってきて､ 自分の愛犬とのカスタム画像の予想がついた方は､
‫ぜひシェアしてください｡
‫あなたの愛犬と､ 私たちが構築したモデルが予測したものを見てみたいのです｡
‫そして､ それは正しいのか､ 間違っているのか｡
‫この機能に追加するのもいいかもしれませんね｡
‫自分の愛犬の本当のラベルを知っているからこそのネーミングかもしれないし､ 知らないからこそのネーミングかもしれませんね｡
‫それがドッグビジョンの目的です｡
‫最初からそれが最終目標でした｡
‫だから､ ここに来れば｡
‫行ってきました｡
‫これらの見出しをすべて見てください｡
‫ここまできたら､ 自慢していいんじゃないですか？
‫右肩上がりだったのが､ 左肩上がりになりました｡
‫このノートブックでは､ TensorFlow 2とTensorFlow hubを使用して､ エンドツーエンドでマルチクラス画像分類器を構築しています｡
‫私たちは問題を定義しました｡
‫Kaggleからデータを定義しました｡
‫評価を明確にした
‫いろいろな機能を突き詰めました｡
‫TensorFlow 2とGPUを使ったワークスペースを用意しました｡
‫データを時制に変えて用意しました｡
‫ここまで､ さまざまな犬種イメージを見てきました｡
‫ラベルの中に画像を入れています｡
‫なんということでしょう｡
‫どれだけカバーできたか？
‫今までのことを振り返って､ 自分をほめてあげてください｡
‫そして､ すべてが理解できなくても､ 心配は無用です｡
‫初めて経験した人は､ そうはいきません｡
‫でも､ これは何かっていうと､ 勢いなんです｡
‫右から下へ行こう｡
‫私たちが行ったのは､ データを用意することです｡
‫時制に変えるのです｡
‫TensorFlow hub aを使った問題の画像分類に適したモデルを選びました｡ k. a ニューラルネットワーク､ ディープラーニングニューラルネットワーク｡
‫そのモデルをデータに当てはめる｡
‫予測はしています｡
‫私たちのモデルを評価しました｡
‫予測を可視化することで､ モデルをスケールアップする前に､ まず1000枚の画像で動作することを確認するなど､
‫実験を通して改善してきました｡
‫もちろん､ もっと改善できることはあります｡
‫この後の講義で､ そのいくつかの拡張機能を残しておきますので､ 見てみてください｡
‫また､ 学習したモデルの保存と再読み込みの方法についても見てきました｡
‫ああ｡
‫それは驚異的なことです｡
‫やり遂げたんですね｡
‫(・∀・)イイネ!
‫重要なのは､ これが勢いのあるものであることを忘れないことです｡
‫これで､ 本格的なエンド・トゥ・エンドの機械学習モデリング・タスクが完了したことになる｡
‫このステップを経て､ TensorFlowのワークフローが出来上がりました｡
‫このノートで学んだ原則を､ さまざまな問題に適用できるようになったわけです｡
‫もし私が別の問題に取り組んでいる場合､ その解決方法を正確に知らないかもしれませんね｡
‫でも､ 実際に見たこともないような問題で端折ったという証拠があるんです｡
‫データ一式を手に入れました｡
‫時制に変えてみました｡
‫CPUでモデリングしてみたり､ テストデータで予測をしてみたり､ さらには自分のカスタムデータで予測をしてみたり｡
‫自分で煽っておいてなんですが､ カスタムドッグの画像があれば､ ぜひ予想を教えてください｡
‫ぜひ見てみたいですね｡
‫それ以外の場合は､ 次のビデオでお会いしましょう｡ このプロジェクトのための拡張機能と､ 次の講義でチェックアウトできるさまざまなリソースを残しておきます｡