‫Tamamdır.
‫Köpek görmenin en heyecan verici kısmı.
‫En başta bunu inşa etmemizin nedeni.
‫Bir kafede otururken güzel bir köpeğin fotoğrafını çekip buraya geliyorsunuz
‫ve hangi cins köpek olduğunu kontrol etmek istiyorsunuz.
‫Yapabilirsin.
‫Öyleyse özel görseller üzerine tahminler yapan küçük bir bölüm yapalım.
‫Ve bu, girdilerimizi işlemenin, onları makine öğrenimi algoritmamıza aktarmanın ve ardından makine öğrenimine ilk başladığımızda,
‫derin öğrenmeye ilk başladığımızda çıktılarımızı doğrulamanın başka bir versiyonudur,
‫odaklandığımız şey budur.
‫Girdilerimiz nelerdir?
‫Çıktılarımız nelerdir?
‫Bu ikisini çözmek için zaten sahip olduğumuz mevcut bir makine öğrenimi algoritmasını nasıl kullanabiliriz?
‫Şuraya gidelim.
‫Peki özel görseller üzerinde tahminlerde bulunmak için ne yapmamız gerekiyor?
‫Aslında önce size özel görselleri göstereyim.
‫Yani bende var.
‫Burada üç köpek fotoğrafı var.
‫İşte benim köpeğim.
‫Bunu daha önce de görmüştük.
‫O yedi Belle aslında arka planda.
‫Modelimizi biraz karıştırabilir.
‫Bella bebeğin çok küçükken çekilmiş bir fotoğrafı daha var.
‫Artık ondan çok daha büyük.
‫Ve Bella'nın kanepelerimizden birinde oturduğu, sadece rahatladığı ve o büyük kahverengi gözleriyle kameraya
‫baktığı yeni bir fotoğrafı var.
‫Bu, köpeklerle çalışan bir derin öğrenme projesi üzerinde çalışmanın güzel bir yanı.
‫Köpeklerin fotoğraflarına bakmanız gerekiyor, bu yüzden dosya yollarını alın.
‫Kendi resimlerimizin dosya yollarını almamız gerekiyor.
‫Ya da aslında fotoğraflarım şu anda yerel olarak depolanıyor, bu yüzden onları buraya yüklememiz gerekebilir.
‫Aslında yapacağım şey yeni bir klasör oluşturmak.
‫Ben bu görüntüleri yüklerken, sizden makine öğrenimi modelimizin girdilerine ne yapmamız gerektiğini
‫düşünmenizi istiyorum.
‫Benim.
‫Köpek.
‫Fotoğraflar.
‫Girdilerimizi hazırlarken en önemli şey nedir?
‫Eğer onları sayılara dönüştürmemiz gerektiğini söyleseydiniz, haklı olurdunuz.
‫Ve eğer bunları makine öğrenimi modelimizin üzerinde eğitildiği veri türüne dönüştürmemiz gerektiğini
‫söyleseydiniz, bu da doğru olurdu.
‫Dosya yollarını kullanarak veri yığınlarına dönüştürün.
‫Yarat.
‫İşte burada işlevimiz tekrar devreye giriyor.
‫Veri grupları oluşturun.
‫Evet.
‫Özel resimlerimizin etiketleri olmayacağından ve bulmaya çalıştığımız şey bu olduğundan, test
‫verisi parametresini şu şekilde ayarlıyoruz.
‫Doğru.
‫Ve sonra özel bir görüntü verisini modellerimize geri aktarıyoruz.
‫Tahmin et.
‫Yöntem.
‫Ve sonra tahmin çıktı olasılıklarını tahmin etiketlerine dönüştürmeliyiz.
‫Bu yüzden onları anlayabileceğimiz bir şey haline getirin ve ardından tahmin edilen etiketleri özel görüntülerle karşılaştırın.
‫Vay be.
‫Bu biraz zorlu bir iş ama daha önce gördüğümüz bir şey değil.
‫Çok gibi görünüyor, ama onu indireceğiz.
‫Şimdi özel resim dosyası parçalarını alalım.
‫Özel yolu ayarlayacağız ve az önce bunu yaptık.
‫Yani bu benim sürüşümün kesilmesi, köpeğin görüşünün kesilmesi olacak.
‫Neydi o?
‫Köpek fotoğraflarım mı?
‫Az önce kendi köpek fotoğraflarımdan üçünü yüklediğim yer.
‫Eğer varsa kendi köpek fotoğraflarınızı buraya yüklemek isteyebilirsiniz.
‫Umarım yaparsın.
‫Ve sonra buraya gidiyoruz.
‫Özel resim kullanacağız.
‫Yollar yine küçük bir liste anlayışına eşittir.
‫Artı F adı, o'nun nokta listesindeki f adı için dosya adı.
‫Duh.
‫Yani bu, makine öğrenimi modelinizle yaptığınız şeyin altın standardı gibidir.
‫Onu eğittikten sonra, size sağlanan veriler üzerinde kullanmak bir şeydir.
‫Ancak şu anda yaptığımız şey, bunu kendi özel verilerimiz üzerinde kullanmak.
‫Oh, hayır.
‫İşte oldu.
‫Bu yüzden bazı özel görüntü yollarına sahip olmalıyız.
‫Şimdi, ne diyordum?
‫Bu, evet, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin altın standardı, modelinizin nasıl olduğunu görmektir.
‫Şu an yazamıyorum bile.
‫Hmm.
‫Bu işe yaramadı mı?
‫İsim için.
‫Köpek görüşü, özel yol.
‫Artı eğer.
‫Dördüncü isim.
‫Eğer isim ve O's.
‫Bu neden çalışmıyor?
‫Oh, bunu tekrarlamak zorunda mıyım?
‫Boş liste.
‫Hmm.
‫Oh, dur, Lister.
‫Özel yol.
‫Oraya hiç köpek fotoğrafı yükledim mi?
‫Bu yüzden çalışmıyor.
‫Klasik.
‫Köpek fotoğraflarımı yükleyelim.
‫Başarılı olmak için konuşurken dikkatim dağıldı.
‫Aç şunu.
‫Sadece üç fotoğraf olduğu için yüklenmesi çok uzun sürmeyecektir.
‫Daha fazla veri kullanıyor olsaydınız.
‫Muhtemelen farklı bir yol bulurdum.
‫İşte oldu.
‫Şimdi.
‫Buraya geri geleceğiz.
‫Bu işe yaramalı.
‫Umarım olur.
‫Şimdi, ne yapmamız gerekiyor?
‫Veri yığınları oluşturmamız gerekiyor, bu yüzden yapabileceğimiz şey bu.
‫Özel görüntüleri toplu veri setine dönüştürün.
‫Bu yüzden özel veri eşittir veri yığınları oluşturacağız.
‫Bu, aylar önce yazdığımız güvenilir küçük işlevimizdir, ancak dediğim gibi, bir gün kullanışlı
‫olacaktır.
‫Özel görüntü yolları.
‫Bunu oraya aktaracağız ve ardından özel verileri kontrol edeceğiz.
‫Ya da unutmayın, bunun etiketi olmadığı için test verisiymiş gibi aktarmamız gerekir.
‫İşte oldu.
‫Şekillerin toplu veri seti.
‫İşte oldu.
‫Görüntüler iki şamandıra şeklinde 2'ye 4'e 2'ye 4'e üçe.
‫Özel görsellerimiz zaman kipindedir, böylece özel veriler üzerinde tahminler yapabiliriz.
‫Modelimizle nasıl bir tahminde bulunabiliriz?
‫Özel Preds yüklenmiş tam model.
‫Nokta tahmini.
‫Özel veriler.
‫Evet, lütfen.
‫Özel ipliklere bir göz atacağız.
‫Bunun ne şekilde olacağını tahmin edebilir misiniz?
‫Bunu daha önce de gördük.
‫Isınıyoruz.
‫Burası ısınıyor.
‫Özel iplikler.
‫Evet, üç resim.
‫Yani her biri için 120 tahmin olasılığımız var.
‫Peki şimdi ne yapmamız gerekiyor?
‫Şimdi bir tahmin dizimiz var, bunları etiketlere dönüştürelim ve ardından etiketleri her bir görüntüyle karşılaştıralım.
‫Bu yüzden özel görüntü tahmin etiketleri edinin ve özel tahmin etiketleri eşitlerine gideceğiz.
‫Gidip Pred etiketini alacağız ve Fred'e vereceğiz.
‫Menzilde göze göz, Len.
‫Özel geçit törenleri.
‫Şimdi, bu sadece aralık uzunluğu özel geçit töreni için özel Fred gözünün tahmin etiketini almak
‫için küçük bir kavrama.
‫Bu yüzden her biri için kırmızı etiketli özel kırmızı etiketler alın.
‫Ya da tekmeliyoruz.
‫Şunu bir dene.
‫Şimdi özel resimleri almamız gerekiyor, a. k. a. toplu iş değil.
‫Olamaz.
‫Elimizde etiket olmadığı için beş fonksiyondan oluşan kendi partimiz çalışmayacaktır.
‫Bu, muhtemelen daha sonra kendi toplu işlevimizi geliştirebileceğimiz küçük
‫bir ayrıntıdır, ancak şimdilik özel görüntüleri toplu ify'de çıkaracağız.
‫Etiket olmadığı için fonksiyon çalışmayacaktır.
‫Belki bunu daha sonra düzeltebiliriz çünkü hepimiz sıcakken durmak istemiyoruz.
‫Durmak istemiyoruz.
‫Köpek vizyonu hayata geçiyor.
‫Burada birlikte hackleyen çılgın bilim adamları gibiyiz.
‫Kafeden eve o kadar perişan bir halde döndük ki, hangi köpekleri kontrol ettiğimizi anlamamıza yardımcı olması
‫için tam bir derin öğrenme modeli oluşturduk.
‫Özel verilerdeki görüntü.
‫Sadece paketi açmamız gerekiyor, böylece partiye devam edeceğiz.
‫Unutmayın, bu veri yığınımızı sadece görüntülere ve üzerinde yineleme yapabileceğimiz bir şeye dönüştürecek
‫çünkü numpy yineleyici kullanıyoruz.
‫Yani özel resimler resim ekler.
‫Bu mantıklı mı?
‫Bu yüzden, toplu özel veri setimizi gruplandırırken, onu bir yineleyiciye dönüştürdüğümüz ve her
‫görüntüyü özel görüntülere eklediğimiz boş bir listemiz var.
‫Sanırım son bir satış daha yapacağım.
‫Özel görüntü tahminlerini kontrol edin.
‫Şimdi bunu planlamak istiyoruz.
‫Daha önce burada yaptığımız gibi bir plan yapmak istiyoruz.
‫Ancak etiketlerimiz olmadığı için fonksiyonumuzu burada kullanamıyoruz.
‫Bu biraz aptalca.
‫Dolayısıyla, bu işlevi daha sonraki bir tarihte de yeniden düzenlememiz gerekebilir.
‫Bu sizin için küçük bir meydan okuma olabilir.
‫Şimdi kaldığımız yere geri dönüyoruz, özel tahminleri kontrol ediyoruz, nokta şeklini çiziyoruz.
‫İncir boyutu 1010'a eşit olacak.
‫Ve enumerate'de göz görüntüsü için gideceğiz.
‫Özel resimler.
‫Yani enumerate'in ne olduğundan emin değilseniz, sadece görüntülere gidecektir.
‫Özel görüntülerde, bunları sayın, sayısını I olarak kaydedin ve özel görüntülerin içindeki görüntüyü görüntü olarak
‫kaydedin.
‫Ve biz de tuvalete gidiyoruz.
‫Ben 13i artı 1'e gidiyorum.
‫Üç sütun bir satır.
‫Ve bu da bizim alt hikayemizin indeksi.
‫Bu nedenle, X kenelerinde PLT'ye gitmek istemiyorum, bu tuhaflıktan kurtulmak için bunu olmayan olarak ayarlayın.
‫Biz sadece resimlerimizi tüm ışıklarıyla görmek istiyoruz, neden tex?
‫PLT.
‫Başlık Özel Pred etiketleri.
‫I.
‫KLT Maço imajı.
‫Yani başlık sadece modelimizin tahmin ettiği etiket olacak ve görüntü ortaya çıkacaktır.
‫Hazır mısın?
‫Köpek vizyonu ete kemiğe büründü.
‫Ne kadar güzel değil mi?
‫Bu, Bebek Bella Lakeland Terrier'in bir resmi.
‫Lakeland Terry'nin ne olduğundan emin değilim.
‫Sanırım bunu araştırmıştık.
‫Görüntüler.
‫Tamam.
‫Neden böyle göründüğünü anlayabilirsiniz.
‫Çünkü Bella bebek formundayken buralarda gerçekten kabarık.
‫Ve sonra bu yedi golden retriever, tam olarak ne olduğu.
‫Bella ise olağanüstü bir Labrador Retriever.
‫Yani köpek vizyonu tamamen hayata geçti.
‫Eğer duyabildiyseniz kendinizden çok memnun olmalısınız.
‫Şimdi, bana bir iyilik yapmanı istiyorum.
‫Discord sohbetindeyseniz ve buraya kadar geldiyseniz ve köpeklerinizle kendi özel resimleriniz üzerinde
‫bazı tahminler yaptıysanız, lütfen bunları paylaşın.
‫Köpeklerinizi ve oluşturduğumuz modelin onlar için ne öngördüğünü görmek istiyorum.
‫Peki bu doğru mu yoksa yanlış mı?
‫Belki bunu bu işleve ekleyebilirsiniz.
‫Kendi köpeklerinizin gerçek etiketlerini bildiğiniz için bu ismi koymuş olabilirsiniz ya da belki de bilmiyorsunuzdur, bu yüzden
‫belki de anlamaya çalışıyorsunuzdur.
‫Köpek vizyonunun amacı budur.
‫En başından beri nihai hedefimiz buydu.
‫Eğer buraya gelirsek.
‫Gittik.
‫Şu başlıklara bir bakın.
‫Buraya kadar gelebildiysen gurur duymalısın.
‫En tepeye kadar çıktık.
‫Bu not defteri, TensorFlow two ve TensorFlow hub kullanarak uçtan uca çok sınıflı bir görüntü sınıflandırıcı oluşturur.
‫Sorunumuzu tanımladık.
‫Verilerimizi Kaggle'dan tanımladık.
‫Değerlendirmemizi tanımladık.
‫Bir sürü farklı özellikten geçtik.
‫TensorFlow iki ve bir GPU kullanarak çalışma alanımızı hazırladık.
‫Verilerimizi hazırladık, zaman kiplerine dönüştürüyoruz.
‫Ne kadar çok farklı köpek cinsi resmi olduğunu gördük.
‫Etiketlerde resimlerimiz var.
‫Aman Tanrım.
‫Ne kadar yol kat ettik?
‫Tüm bunları gözden geçirin ve sırtınızı sıvazlayın.
‫Ve eğer tüm bunlar mantıklı gelmiyorsa, endişelenmeyin.
‫Eğer bunu ilk kez yaşıyorsanız, öyle olmayacaktır.
‫Ama bu bir ivme kazandırıcı.
‫Hemen aşağıya inelim.
‫Yaptıklarımızı gözden geçirdik, verilerimizi hazırladık.
‫Zaman kiplerine dönüştürüyoruz.
‫TensorFlow hub a kullanarak sorunumuz olan görüntü sınıflandırmasına uygun bir model seçtik. k. bir sinir ağı, bir derin
‫öğrenme sinir ağı.
‫Modeli verilere uyarlıyoruz.
‫Tahminlerde bulunduk.
‫Modelimizi değerlendirdik.
‫Tahminlerimizi görselleştirerek, bir modeli ölçeklendirmeden önce bin görüntü üzerinde
‫çalıştığından emin olmak için deneyerek geliştirdik.
‫Elbette yapabileceğimiz bazı iyileştirmeler daha var.
‫Bu konferanstan sonraki bir konferansta bazı uzantılar bırakacağım, bunlara göz atabilirsiniz.
‫Ve eğitilmiş modellerimizi nasıl kaydedeceğimizi ve yeniden yükleyeceğimizi gördük.
‫Oh.
‫Bu olağanüstü.
‫Başardın.
‫Aman Tanrım, senin için çok heyecanlıyım.
‫Önemli olan bunun bir momentum oluşturucu olduğunu unutmamaktır.
‫Artık uçtan uca tam kapsamlı bir makine öğrenimi modelleme görevinden geçtiniz.
‫Bu adımlardan, TensorFlow iş akışından geçtiniz.
‫Artık bu not defteri boyunca öğrendiğiniz ilkeleri farklı problemlere uyarlayabilirsiniz.
‫Şöyle diyebilirsiniz: Hey, farklı bir sorun üzerinde çalışıyorsam bunu nasıl çözeceğimi tam olarak bilemeyebilirim.
‫Ancak elimde daha önce görmediğim bir sorunu sonuna kadar çözdüğüme dair kanıtlar var.
‫Elimde bir dizi veri var.
‫Zaman kiplerine çevirdim.
‫Bir CPU üzerinde modelleme yapmayı denedim, test verileri üzerinde tahminlerde bulundum ve daha sonra kendi özel verilerim
‫üzerinde bile tahminlerde bulundum.
‫Kendinizle gurur duymalısınız, bu yüzden lütfen varsa özel köpek resimlerinizle ilgili tahminlerinizi
‫paylaşın.
‫Onları görmeyi çok isterim.
‫Beni discord'da etiketlediğinizden emin olun, aksi takdirde bir sonraki videoda görüşürüz ve bu proje için bazı uzantıların
‫yanı sıra bir sonraki derste göz atabileceğiniz farklı kaynaklar bırakacağım.