Glavni problem s prijenosom učenja iz jednog skupa podataka u drugi je taj što skupovi podataka možda nisu uporedivi. Na primjer, ako pokušavate naučiti kako predvidjeti ponašanje kupaca na osnovu njihovih prošlih kupovina, možete koristiti skup podataka podataka o prošlim kupovinama od kupaca koje je vaša kompanija već intervjuirala. Međutim, ako želite koristiti isti algoritam učenja za predviđanje ponašanja novih kupaca, vaš skup podataka može uključivati samo podatke o kupovini kupaca koji su nedavno kontaktirali vašu kompaniju. Ovo bi otežalo uspješan prijenos algoritma učenja.
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.
Počećemo tako što ćemo pogledati kako fino podesiti unapred obučeni model na novom skupu podataka. Kao polaznu tačku koristićemo model VGG16, koji je obučen na ImageNet skupu podataka. ImageNet je veliki skup podataka slika koje su klasificirane u 1000 različitih kategorija.
Prvo, moramo učitati VGG16 model. To možemo učiniti koristeći Keras funkciju `load_model`.
Ova linija koda učitava model VGG16 koristeći Keras funkciju load_model.
Skupovi podataka
Skup podataka je zbirka podataka. U Pythonu su skupovi podataka obično organizirani u datoteke. Datoteke u skupu podataka mogu se čitati od strane Python interpretera ili koristiti kao ulaz za Python funkcije.
Skupovi podataka
Skup podataka je zbirka podataka. U Pythonu su skupovi podataka obično organizirani u datoteke. Datoteke u skupu podataka mogu se čitati od strane Python tumača ili se mogu koristiti kao ulaz u Python program.
Skup podataka se također može pohraniti u bazu podataka. U ovom slučaju, skup podataka je dostupan preko API-ja baze podataka.
okviri podataka
Okvir podataka je moćna struktura podataka u Pythonu koja vam omogućava da pohranjujete i manipulišete podacima u tabelarnom formatu. Okviri podataka su posebno korisni za rad sa velikim količinama podataka, jer vam omogućavaju da lako pristupite i manipulišete pojedinačnim delovima podataka bez brige o organizovanju u konvencionalniju strukturu.
