Основният проблем с прехвърлянето на обучение от един набор от данни в друг е, че наборите от данни може да не са сравними. Например, ако се опитвате да научите как да предвидите поведението на клиента въз основа на неговите минали покупки, можете да използвате набор от данни за минали покупки от клиенти, които вече са били интервюирани от вашата компания. Ако обаче искате да използвате същия този алгоритъм за обучение, за да предвидите поведението на нови клиенти, вашият набор от данни може да включва само данни за покупки от клиенти, които са се свързали с вашата компания наскоро. Това би затруднило успешното прехвърляне на алгоритъма за обучение.
This is a guide to transfer learning in Python with a custom dataset. Transfer learning is a machine learning technique where you use a model trained on one task to perform another related task. For example, you might use a model trained on image classification to perform object detection. To do transfer learning in Python, you will need to have a dataset for the task you want to perform (e.g., images for image classification or text for text classification). You will also need a pre-trained model that you can use as a starting point for your own custom model. There are many different ways to do transfer learning, but we will focus on two of the most common: fine-tuning and feature extraction. Fine-tuning is where you take a pre-trained model and retrain it on your own dataset. This can be done by adding new layers to the existing model or by training the existing layers with new data. Feature extraction is where you take the features learned by a pre-trained model and use them in your own custom model. This is often done by adding a new classification layer on top of the extracted features. Both fine-tuning and feature extraction can be done using the Python library Keras. Keras makes it easy to work with pre-trained models and provides many helpful utilities for building custom models.
Ще започнем, като разгледаме как да прецизираме предварително обучен модел върху нов набор от данни. Ще използваме модела VGG16, който беше обучен на набора от данни ImageNet, като наша отправна точка. ImageNet е голям набор от данни от изображения, които са класифицирани в 1000 различни категории.
Първо, трябва да заредим модела VGG16. Можем да направим това с помощта на функцията на Keras `load_model`.
Този кодов ред зарежда модела VGG16 с помощта на функцията Keras load_model.
Наборите от данни
Наборът от данни е колекция от данни. В Python наборите от данни обикновено са организирани във файлове. Файловете в набор от данни могат да бъдат прочетени от интерпретатора на Python или използвани като входни данни за функциите на Python.
Наборите от данни
Наборът от данни е колекция от данни. В Python наборите от данни обикновено са организирани във файлове. Файловете в набор от данни могат да бъдат прочетени от интерпретатора на Python или използвани като вход към програма на Python.
Набор от данни може също да се съхранява в база данни. В този случай наборът от данни е достъпен чрез API на базата данни.
Фреймове от данни
Dataframe е мощна структура от данни в Python, която ви позволява да съхранявате и манипулирате данни в табличен формат. Рамките с данни са особено полезни за работа с големи количества данни, тъй като ви позволяват лесен достъп и манипулиране на отделни части от данни, без да се налага да се притеснявате за организирането им в по-конвенционална структура.
