Merhaba arkadaşlar ve derin, evrişimli öğrenme modelinin sonuçlarının görselleştirilmesiyle
ilgili bu yeni bölüme hoş geldiniz.
Öncelikle, derin evrişimli sinir modelinin tüm bu uygulamasını tamamladığınız için gerçekten
büyük tebrikler demek istiyorum.
Ve şimdi oluşturduğumuz yapay zekanın sonuçlarını görselleştireceğimiz eğlenceli kısma geldik.
Ve bir önceki eğitimin sonunda söylediğim gibi, biliyorsunuz, uygulamanın son eğitimi, sizin
için bir sürprizim olduğunu söylemiştim.
Ve sürpriz de tam olarak bu.
Sonuçları Google CoLab üzerinde görselleştireceğiz.
Peki bu neden iyi bir sürpriz?
Bu iyi bir sürpriz çünkü temelde kodu çalıştırma, kodu çalıştırma ve sonuçları görselleştirme konusunda hiçbir
sorun yaşamayacaksınız.
Aslında bu, kursun yeni bir özelliğidir.
Bundan önce, aslında kodu Python'da Spider üzerinde çalıştırıyorduk, ancak tüm paketleri, pytorch'u,
gym bağımlılıklarını ve tüm farklı bağımlılıkları yüklemek son derece zordu.
Birçok öğrenci aslında her şeyi yüklerken tonlarca sorun yaşadı ve sonunda çoğu iyi çalışamadı,
tüm kodu ve çoğunlukla nihai sonuçları göremediler.
Bu yüzden bunu kesinlikle düzeltmek istedim.
Ve gerçekten bulduğum en iyi çözüm tüm kodu dahil etmek oldu.
Böylece, bu bölümde uyguladığımız kodla tamamen aynı koda sahip olacaksınız.
Ancak tüm kodu bir Google CoLab not defterine ekledim, kodu çalıştırmak ve sonuçları görselleştirmek
için yapmanız gereken tek şey buradaki oynat düğmelerine tıklamak olacak.
Yapmanız gereken tek şey bu, çünkü Google CoLab'in güzelliği, kütüphanelerin ve paketlerin
çoğunun zaten yüklü olmasıdır.
Örneğin, TensorFlow zaten yüklüdür, PyTorch zaten tüm torch modüllerinde yüklüdür, işlevler
ve sınıflar zaten yüklüdür, bu nedenle bunları yüklemeniz gerekmez.
Bununla birlikte, her şeyin iyi bağlandığından emin olmak için hala yüklememiz gereken bazı küçük bağımlılıklar
var, ancak bunları sürücüsüz arabada yaptığımız gibi bir terminal veya Anaconda komut istemi aracılığıyla yüklememiz gerekmeyecek.
Bilgelik için sistem bağımlılıklarını yükleyen bu ilk hücrede buradaki oynat düğmesine tıklamamız gerekecek.
Şimdi bazılarınızın ne düşündüğünü biliyorum.
Aynı şeyi sürücüsüz otomobil için neden yapmadık?
Ne yazık ki aynı şeyi yapamadık çünkü sürücüsüz araç modülünde kullanıcı etkileşimleri
vardı.
Bilirsiniz, yolları tasarlamak ve bazı engeller koymak için harita üzerinde bazı anlamlar çizdiğimizde,
ne yazık ki, Google CoLab henüz bazı haritalarla bazı kullanıcı etkileşimlerine izin veren bu özelliğe sahip değil.
Bu yüzden sürücüsüz araba için bunu yapamadım.
Bunun için özür dilerim ama bu yüzden size kitabımın sürücüsüz araçla ilgili tüm talimatları içeren
Crash Course bölümünün tamamını verdim.
Umarım yine de her şeyi düzgün bir şekilde kurabilirsiniz.
Doom'a kıyasla kurulacak fazla bir şey yoktu, bu yüzden umarım sürücüsüz araba için her şey yolunda gitmiştir.
Ama burada kıyamet için.
Artık güvendesin.
Kodu çalıştırırken ve sonuçları görselleştirirken herhangi bir sorun yaşamayacaksınız.
İşte sürpriz bu.
Umarım beğenirsiniz.
Şimdi size tüm bu uygulamayı göstereceğim ve aslında ikinci bölümde uyguladığımız
kodun aynısına sahip olduğumuzu göstereceğim.
Tek sorun, üç kodu birleştirmiş olmam.
Biliyorsunuz, bu, p dosyasının görüntü ön işlemesinden, ardından p dosyasının deneyim tekrarından ve ardından
AI'nın iki bölümden oluşan p dosyasından oluşan klasörde sahip olduğumuz koddur; birinci bölüm AI'yı oluşturur
ve ikinci bölüm AI'yı eğitir.
Basitçe yaptığım şey, önce p dosyasını ön işleme tabi tutarak üçünü birleştirmek
oldu.
Bunu size çalışma kitabında göstereceğim.
İkincisi, deneyim.
P dosyasını ve üçüncü olarak yapay zekayı tekrar oynatın.
P'ler bu sırayla alt alta düşmüştür.
Sana bunu göstereceğim.
Ve sonra tüm bu kodda sadece iki ya da üç şeyi değiştirmem gerekti ve farkı yakaladığınızdan emin olabilmeniz
için size değişiklikleri tam olarak göstereceğim.
Temel olarak, o dosyada her şey aynıdır ve o dosyada da her şey aynıdır.
Ancak bu dosyada kesinlikle bir değişiklik yok.
Burada, Openai ve Zoom için paketleri içe aktardığımızda, ayrık olarak içe aktarmak için P paketi doom wrappers
eylem alanını kullanmıyoruz.
Artık onu kullanmıyoruz.
Başka bir şey kullanacağız, göreceksiniz.
Ayrıca buradaki çerçevelerin boyutlarını 80'e 80 olarak değiştirdim. Bunu 256'ya 256 olarak değiştirdim.
Böylece gerçekten daha iyi görselleştirme sonuçları elde edebilirsiniz, çünkü izleyecek daha büyük videolarınız olacaktır.
Ben de bunu değiştirdim.
Sana göstereceğim.
Şimdi, görüntü işleme ile başlayalım, çünkü gerçekten de size söylediğim gibi, üç dosyayı birleştirdim.
Bu yüzden p y tuşuna basarak gerçekten görüntü ile başlıyoruz.
Ve gördüğünüz gibi, bu tamamen aynı.
Kütüphaneleri içe aktararak başlıyoruz, buradakilerin aynısı.
Ardından, init yöntemi ve gözlem yönteminden oluşan ön işlem görüntü sınıfı ile görüntüleri ön işleme
tabi tutuyoruz.
Ve gördüğünüz gibi, bu tam olarak aynı ön işlem görüntüsüdür.
İçinde, yöntem ve gözlem yöntemi.
Pekala, o zaman tamamen aynısını yaşadığımız deneyim tekrarına geçiyoruz.
Gerçekten de, ilk olarak burada iki kütüphaneyi kullandık, hiçbirini ismen belirtmedik.
Sağ tarafa dokunun.
Daha sonra buradakiyle tamamen aynı olan bir adım tanımlarız.
Ardından, çalışma kitabındakiyle tamamen aynı olan Step Progress sınıfıyla birkaç ve adım
adım ilerleme kaydediyoruz.
Doğru.
Buraya biraz kopyala yapıştır yaptım.
Tam olarak aynı init yöntemine sahibiz.
Bu bir yöntemdir ve ödül adımları yöntemidir.
Pekala, o zaman elbette deneyim tekrarını tekrar bellek sınıfı ile uyguluyoruz.
Gördüğünüz gibi, Google ortak çalışmasında da tam olarak aynısı var.
Ayrıca bazı metin hücreleri eklediğim için yapıyı belki daha iyi takdir edeceksiniz.
Yani bu çalışma kitabında görselleştirmek daha da güzel olabilir.
Tamam.
Bu nedenle, temelde tamamen aynı kod olan bellek sınıfı başlatma yöntemi örnek toplu çalıştırma adımlarını yeniden oynatın.
Tamam.
Ve sonra üçüncü dosya API'sine geçiyoruz, özgürlük API'si, iki bölüm içeren API, birinci bölüm, yapay zeka
oluşturma ve ikinci bölüm API'yi eğitme.
Şimdi size bu çalışma kitabında da aynısının olduğunu göstereyim.
Bu yüzden I Freedom API önce kütüphaneleri içe aktarıyoruz, tamamen aynı olanları.
Doğru, gördüğünüz gibi.
İşte Openai ve Dhoom için paketleri içe aktarırken vurguladığım fark bu.
Gem sarmalayıcılarını içe aktarmak ve sonra sarmalayıcıyı atlamak ve betiğe aktarmak için paketlemek yerine, yaptığımız
şey aslında sadece aynı olan gem'i içe aktarmak, sonra da temelde gerçekten iyi geliştirilmiş
yeni doom ortamları olan bu doomed gem'i içe aktarmaktır.
Ve son olarak, Gem Kütüphanesi'nin ambalajları.
Tamam.
İşte bu fark, bu şeyin Google CoLab'de ve çalıştırmak isterseniz Python'da çalışmasını
sağlayacaktır.
Ve burada, elbette, bu kodu Google collapse'e dahil etmek zorunda kalmadım çünkü burada diğer
dosyaları içe aktarıyoruz çünkü bunlar ayrılmış durumda.
Üç dosyayı Google CoLab'de birleştirdiğim için bu içe aktarma işlemini yapmama gerek kalmadı.
Burada doğrudan birinci bağlantı noktasına geçiyoruz, API'yi oluşturuyoruz ve burada, size söylediğim gibi, buradaki
boyutlar dışında tam olarak aynı koda sahibiz.
Doğru.
Burada birinci bağlantı noktasına bakarsak, birinci bağlantı noktası bina II, beyni C ve sınıf ile yaparak başlarız.
Gördüğünüz gibi, kodu uyguladığımızda 80'e 80 olan giriş çerçevelerinin
boyutları dışında tamamen aynı koda sahibiz.
Ancak Google CoLab'de bunu 256'ya 256 olarak değiştirdim, böylece daha iyi kareler ve dolayısıyla izleyebileceğiniz daha iyi videolar
elde edebilirsiniz, ancak geri kalan her şey tamamen aynı.
Yani burada beyni CNN sınıfıyla oluşturuyoruz, ardından soft max buddy sınıfıyla buddy'yi oluşturuyoruz.
Yani buradakiyle tamamen aynı.
Ve son olarak, her şeyi beyni ve vücudu içeren sınıfla ve ayrıca eylemleri gerçekleştirmek için
bazı yöntemlerle bir araya getirdik.
Doğru, tamamen aynı.
Vücuttaki beyinden oluşan bir sınıf ve ardından eylemleri gerçekleştirmek için aynı yöntem.
Tamam.
Yani tamamen aynı.
Sadece giriş çerçevelerinin boyutları değişti.
Şimdi ikinci bölüme geçelim, o da tamamen aynı olacak.
İlk olarak, doom ortamını doğru hale getirmeliyiz.
Size ikinci bölümü de göstereyim.
İlk olarak doom ortamını alıyoruz ve burada artık ortamı içe aktarmak için paket kullanmadığımızı, bunun yerine bu
doom'u kullandığımızı unutmayın.
Bu kodda değişen tek şey gerçekten de burası.
Gerçekten de bilgelik koridoru alıyoruz ama burası tamamen aynı ortam.
Tamam.
Ve sonra, elbette, bu yeni boyutları değiştiriyorum, böylece burada daha büyük videolara sahip olabilirsiniz.
Yani artık 80'e 80 değil, bu kez 256'ya 256.
Ve sonra tam olarak aynı kıyameti elde ediyoruz ve göreceğiniz eylemlerin sayısı
yedi olacak.
Daha sonra beyin nesnesini oluşturarak yapay zekayı inşa ediyoruz, bilirsiniz, CNN, sonra vücut nesnesi,
yumuşak maksimum vücut ve sonra beyin ve vücuttan oluşan tüm yapay zeka, birlikte uyguladığımızla tamamen
aynı.
Tamam.
Sonra deneyim tekrarı ayarladık.
Yani burada da durum aynı.
Ve sonra uygunluk izini yine tamamen aynı şekilde uyguluyoruz.
Peki sonra ne yapacağız?
Hareketli ortalamayı 100 adımlık yöneticiler üzerinden yaparız.
Aynısından.
Yani bu tamamen aynı kod.
Temel olarak sadece çerçevelerin boyutları ve ortamı içe aktarma şekli değişti.
Ve son olarak yapay zekayı tamamen aynı kodla eğitiyoruz.
Buraya kadar, indirdiğinizde klasörde gördüğünüz kodun tamamına, koddaki veri setine sahibiz.
Ve temelde birlikte uyguladığımız tüm koda da sahibiz.
Ancak daha sonra görselleştirmenin Google Lab'de çalışmasını sağlamak için bu ekstra kodu ekledim, ancak gerçekten yalnızca
bu CoLab not defterine ve ayrıca yalnızca görselleştirmeye özgü olduğu için.
A. I. doom ortamında eylemde bulunmak memnun edecektir.
Buradaki tüm kodları anlamak için endişelenmenize gerek yok çünkü biliyorsunuz, bunu hayatınızda sadece
bir kez doom ortamında oynamak için bir yapay zeka oluşturmak ve eğitmek istediğinizde göreceksiniz.
Demek istediğim, bir yapay zeka oluştururken ve eğitirken üzerinde çalışacağınız diğer uygulamalar için bu kodu kullanmak
zorunda kalmayacaksınız.
Bu yüzden bu kod hakkında çok fazla endişelenmeyin.
Google CoLab'de çalışması için bunu yeni ekledim, ama bakalım ne yapacağım.
İlk olarak, elbette kütüphaneleri içe aktarın.
Daha sonra buraya bazı pratik kodlar ekledim, böylece ortamda sahip olduğunuz eylemlerin sayısını çok hızlı
bir şekilde görebilirsiniz, ayrıca ortamın çerçevesinin nasıl olduğunu görmek için bir ekran.
Bunu eklememin nedeni, size diğer doom ortamlarıyla nasıl oynayacağınızı da göstereceğim çünkü aslında
bunlardan çok sayıda var.
Bu nedenle yapmanız gereken şey, bilgelik koridorunu burada bulunan diğer ortamların adıyla değiştirmek
olacaktır.
Size o sayfanın linkini bu eğitime kadar vereceğim.
Ancak burada, gördüğünüz gibi, oynayabileceğiniz birçok doom ortamınız var.
Biliyorsunuz, Wisdom Basics, Wisdom Corridor, ki şu anda bununla oynayacağız, Wisdom Defense
Center ve diğerleri ve hatta bazı kapalı labirentler var ve sadece buradaki talimatları izleyin.
Hepsini bu klasörde, bu başlatma yönteminde bulacaksınız.
İsmi burada bulabilirsiniz.
Bilgelik Temelleri, Bilgelik Koridoru, Bilgelik Savunma Merkezi.
Ve onlardan çok ama çok var, görüyorsunuz.
Yani diğer doom ortamlarıyla oynamak istiyorsanız, bunu yapmaktan çekinmeyin.
Sadece ortamın adını değiştirmeniz gerekecektir.
Bu doom koridorunu bu çalışma kitabında her gördüğünüzde, bunu isimle değiştirmeniz yeterlidir.
Ve bu kod ve bu kod sayesinde, eylem sayısının ne olduğunu, giriş şeklinin boyutlarını ve ayrıca
ortamın nasıl göründüğünü görmek için çerçevenin bir görüntüsünü hızlı bir şekilde görebileceksiniz.
Yani bu oldukça pratik olacak.
Sonra görselleştirme için bu yardımcı işlevi yaptım.
Daha sonra yapay zekayı eğitildikten sonra bir bölüm üzerinde çalıştırıyorum.
Bu yüzden önce burada eğiteceğiz.
Gördüğünüz gibi, bu arada, epok sayısını da 100'den 20'ye değiştirdiğimi söylemeyi
unuttum ve bunun nedeni, bilirsiniz, çerçevenin boyutlarını artırmamdır.
Çerçevenin boyutunu artırdığım için antrenman çok daha uzun sürecek çünkü tabii ki antrenman
yapmak daha zor.
Bu nedenle 100 epok sayısını 20 OC'ye düşürdüm.
Ve bununla zaten iyi, olumlu ödüller alacağımızdan endişelenmeyin.
Ancak elbette performansı artırmak ve sonunda sonuçları iyileştirmek istiyorsanız, bu epok sayısını
artırmaktan çekinmeyin.
Daha da iyi sonuçlar alacaksınız, ancak 20 epok ile eğitimin oldukça zaman alacağını
göreceksiniz.
Pekala, nerede kalmıştım?
Evet, bu görselleştirme için bir işleve yardımcı olur.
Daha sonra yapay zekayı bir bölüm üzerinde çalıştırıyorum, tabii ki eğitildikten sonra.
Ve son olarak bu son kod hücresi, bu bir bölüm boyunca oyunun videosunu çıkaracak ve yapay zekanın bu bir
bölüm boyunca nasıl performans göstereceğini, bu kodu çalıştırdığımızda çıkarılacak
ve burada yanlış olarak indirebileceğiniz bir videoda göreceksiniz.
Tamam.
Şimdi sıra infazda.
Koltuğumuza gerçekten rahatça oturma zamanı.
Umarım iyi bir kahveniz ya da iyi bir çayınız vardır.
Şimdi nihai sonucu çalıştırmak için her bir hücredeki farklı oynatma düğmelerine basacağız.
O zaman şöyle yapalım.
Ama öncelikle, bunu anlamak çok önemli.
Ve Google CoLab.
Bu, hepinizin erişebileceği bir Google CoLab çalışma kitabının bağlantısıdır ve bu nedenle, elbette, içindeki herhangi bir
şeyi değiştiremezsiniz çünkü biriniz iyi bir değişiklik yaparsa, diğerleri değişikliği görecektir.
Yani bu bir salt okunur moddur ve bu nedenle bazı değişiklikler yapmak için yapmanız gereken
şey, bilirsiniz, ortamın adını değiştirmek veya dönem sayısını artırmak veya hatta
yapay zekanızı ayarlamak istemeniz durumunda, kendi Google Drive'ınızda olacak bu çalışma kitabının bir kopyasını oluşturmanız gerekecektir.
İşte bu nedenle, bir Google sürücüsüne sahip olabilmeniz için bir Gmail adresine ihtiyacınız olacaktır.
Bu yüzden bir tane aldığınızdan emin olun.
Durum böyle olduğunda, buraya tıklamanız ve ardından bir kopyasını kaydedip sürmeniz yeterlidir.
Bu da kendi Google Drive'ınızda bu çalışma kitabının bir kopyasını oluşturacak ve üzerinde bazı değişiklikler
yapabileceksiniz.
Tamam.
Ve işte şimdi bu infazın başındayız.
Şimdi tüm hücreleri oynatacağız ve nihai sonuca gittikçe yaklaşacağız.