Suurin ongelma siirrettäessä oppimista aineistosta toiseen on, että tietojoukot eivät välttämättä ole vertailukelpoisia. Jos esimerkiksi yrität oppia ennustamaan asiakkaan käyttäytymistä aiempien ostosten perusteella, voit käyttää tietojoukkoa aiempien ostosten tiedoista asiakkailta, joita yrityksesi on jo haastatellut. Jos kuitenkin haluat käyttää samaa oppimisalgoritmia uusien asiakkaiden käyttäytymisen ennustamiseen, tietojoukkosi saattaa sisältää vain ostotietoja asiakkailta, jotka ovat ottaneet yhteyttä yritykseesi äskettäin. Tämä vaikeuttaisi oppimisalgoritmin onnistunutta siirtämistä.
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.
Aloitamme tarkastelemalla, kuinka esikoulutettu malli voidaan hienosäätää uudessa tietojoukossa. Käytämme lähtökohtana VGG16-mallia, joka on koulutettu ImageNet-tietojoukolla. ImageNet on suuri tietojoukko kuvia, jotka on luokiteltu 1000 eri kategoriaan.
Ensin meidän on ladattava VGG16-malli. Voimme tehdä tämän käyttämällä Keras-funktiota `load_model`.
Tämä koodirivi lataa VGG16-mallin Keras-funktiolla load_model.
aineistot
Tietojoukko on datakokoelma. Pythonissa tietojoukot on yleensä järjestetty tiedostoiksi. Python-tulkki voi lukea tietojoukon tiedostoja tai käyttää syötteenä Python-funktioille.
aineistot
Tietojoukko on datakokoelma. Pythonissa tietojoukot on yleensä järjestetty tiedostoiksi. Python-tulkki voi lukea tietojoukon tiedostoja tai käyttää syötteenä Python-ohjelmaan.
Tietojoukko voidaan myös tallentaa tietokantaan. Tässä tapauksessa tietojoukko on käytettävissä tietokannan API:n kautta.
Tietokehykset
Tietokehys on Pythonin tehokas tietorakenne, jonka avulla voit tallentaa ja käsitellä tietoja taulukkomuodossa. Tietokehykset ovat erityisen hyödyllisiä työskennellessäsi suurten tietomäärien kanssa, koska niiden avulla voit helposti käyttää ja käsitellä yksittäisiä tietoja ilman, että sinun tarvitsee huolehtia niiden järjestämisestä tavanomaisempaan rakenteeseen.
