‫لذلك رأينا كيف يمكننا تقييم أداء نموذجنا أو على الأقل الأداء الأولي على
‫شيء مثل دقة الحقبة وفقدان الحقبة ونرى كيف يمكننا تتبع التجارب المختلفة.
‫ولكن هذا فقط على نماذج التدريب ومجموعات التحقق من الصحة ، وهو حقًا فقط على ما تعلمه النموذج في مجموعة
‫البيانات.
‫ما هي الطريقة الجيدة الأخرى لتقييم ما تعلمه نموذجنا هو استخدامه لما نقوم ببنائه
‫من أجله.
‫إذا كنا نبني رؤية الكلب.
‫وعلينا دائمًا أن نضع في اعتبارنا الهدف النهائي.
‫مع أي مشروع نعمل عليه ، نقوم ببناء رؤية للكلاب لمعرفة ما إذا كان بإمكاننا بناء نموذج
‫للتعلم الآلي يمكنه تحديد سلالة الكلاب في الصورة.
‫لذلك ستقوم ببعض التنبؤات بإعطاء صورة.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫إذا عدنا لإلقاء نظرة على سير العمل لدينا ، حسنًا ، فإننا نلائم النموذج مع البيانات.
‫حان الوقت الآن للتنبؤ.
‫لذا فنحن ما زلنا في الخطوة الثالثة.
‫لقد فعلنا القليل.
‫لقد تطرقنا إلى الخطوة الرابعة.
‫وتذكر أن هذه ليست خطوات خطية حقًا.
‫هذه هي فقط وضعتها هنا لأنه من السهل فهمها على هذا النحو.
‫لكن تذكر أنها ليست بالضرورة خطية ، لذا يمكنك القيام بها خارج الترتيب.
‫نعود ، سنقوم بتوجيه بسيط ، ونقوم بعمل التنبؤات وتقييمها باستخدام نموذج مدرب.
‫القائد ، سيدتي ، لتحويله إلى مناوبة تخفيض السعر والدخول.
‫تمام.
‫لذا فإن إجراء التنبؤات باستخدام نموذج مُدرب مشابه جدًا للطريقة التي فعلناها في
‫قرض نفسي ، لذلك يمكننا استدعاء وظيفة التنبؤ ووضع البيانات بنفس التنسيق الذي تم تدريب النموذج عليه.
‫هذا هو الشيء المهم.
‫دعنا نرى الكود أولاً وبعد ذلك سنناقش ما يحدث.
‫لذلك قم بعمل تنبؤات على بيانات التحقق من الصحة.
‫لذلك تذكر أننا أنشأنا دفعة بيانات التحقق من الصحة.
‫الآن ، لم يتم استخدام هذا للتدريب.
‫هذه هي النقطة المهمة.
‫إذا عدنا إلى مجموعاتنا الثلاث ، فإن كيفية تقييم النموذج هو لأنه يتدرب على مجموعة التدريب.
‫نريد التحقق من ذلك.
‫إنها النتائج الأولية على مجموعة التحقق ومن ثم كلا هذين الاختبارين.
‫لذا فإن الاختبار التدريبي والاختبار النهائي عبارة عن مجموعات بيانات لم يسبق للنموذج رؤيتها من قبل.
‫لذا نعود.
‫لنذهب.
‫نموذج.
‫أوه في الواقع سنحفظه في تنبؤات التنبؤات النموذج البيئي يتنبأ ببيانات القيمة لأننا فقط نذكر أنفسنا
‫بماهية بيانات val.
‫المدقق.
‫مجموعة البيانات الدفعية.
‫هناك نذهب.
‫لدينا بعض الصور وبعض الملصقات حتى نعرف ما هي التسميات الحقيقية لعملية التحقق من الصحة.
‫لذلك عندما نمرر مجموعة بيانات الدُفعات هذه إلى النمذجة أو التنبؤ بسبب طبيعة وظيفة التنبؤ ، فسوف
‫ننظر فقط إلى الصور الموجودة في أداة التحقق ثم إجراء تنبؤات بناءً على تلك الصور.
‫إذن ما يمكننا فعله هو مقارنة تلك التنبؤات التي ستكون في شكل تسميات.
‫حسنًا ، ليس بالضبط.
‫سنرى كيف سيبدو في ثانية.
‫يمكننا مقارنة تنبؤات النموذج التي يقوم بها على صور التحقق بالتسميات الفعلية
‫من صور التحقق.
‫الآن ، كان هذا حديثًا كثيرًا.
‫من الأفضل بكثير رؤية هذا في الكود.
‫لذا فإن الإسهاب سيقول فقط ، عندما تقوم بعمل تنبؤات ، أرني تقدمك.
‫حسنًا ، كان ذلك سريعًا حقًا لأن لدينا 200 صورة.
‫إذن هذا هو جمال العمل على وحدة معالجة الرسومات.
‫التنبؤات سريعة جدًا أيضًا ، ولذلك لم تستغرق سوى حوالي 187 مللي ثانية ، لذلك لم تستغرق حتى ثانية
‫كاملة.
‫وإذا لم نقم بتعيين مطول على يساوي واحدًا ، فلن نحصل على ناتج شريط التقدم الصغير هذا.
‫قد تنظر إلى هذا وتذهب ، ما الذي يحدث هنا؟
‫الكثير من الأرقام المختلفة فقط.
‫لذلك دعونا نتحقق من الشكل هنا.
‫شكل التنبؤ.
‫لنتذكر؟
‫أين يصطف هذا؟
‫إذا ذهبنا يا لين ، لماذا؟
‫نحن سوف.
‫200.
‫إذن هناك الشكل الأول.
‫حتى 200 صورة.
‫من أين يأتي الشكل الثاني برأيك؟
‫120.
‫حيث شهدنا ذلك من قبل؟
‫سلالات لين الفريدة.
‫120.
‫هذا يعني أن لدينا مصفوفة من 200 في 120.
‫لدينا 200
‫دعونا نرى العنصر الأول.
‫لدينا 200
‫سوف نذهب.
‫التنبؤات صفر.
‫200 صفيف.
‫من 120 رقمًا مختلفًا صغيرًا حقًا.
‫ونتساءل ما الذي يحدث هنا؟
‫همم.
‫حسنًا ، دعنا نكتشف طول هذا.
‫120.
‫رائع.
‫إذن ما هذا في الواقع.
‫هو احتمال مرتبط.
‫من أجل التشابه.
‫إذن ، ما يعتقده نموذجنا بشكل أساسي هو صورة معينة.
‫إذن ، هناك قيمة احتمالية هنا لكل تصنيف على حدة.
‫إذن القيمة هنا ، أعلى قيمة في مصفوفة التنبؤات هذه.
‫لذا فإن مجموعة التنبؤات الصفرية.
‫هذه صورة واحدة ، الصورة الأولى في بيانات التحقق من الصحة.
‫لذا فإن أعلى قيمة هنا سوف تتوافق مع فهرس الملصق الذي يعتقد النموذج أنه
‫على الأرجح.
‫ومرة أخرى ، هذا كلام كثير.
‫سيكون الأمر أكثر منطقية بمجرد أن نبدأ في تجميعه مع الكود.
‫لكن فقط تحمل معي لثانية.
‫إذا قمنا بتلخيص كل هؤلاء ، فسيكونون متساويين قريبًا جدًا من واحد أو ربما واحد.
‫بالضبط.
‫وأقول قريبًا جدًا لأن طريقة تخزين أجهزة الكمبيوتر للأرقام ليست بالضبط.
‫لذلك إذا واصلت التقدم بالنقاط العشرية.
‫الصحيح.
‫سيقترب كثيرًا من أحدهما ، لكنه قد لا يكون واحدًا بالضبط.
‫وربما تقول يا دانيال ماذا تقول لي؟
‫هذه هي الطريقة التي لا تكون بها أرقام متجر الكمبيوتر دقيقة.
‫حسنًا ، أنا لا أفهمها تمامًا ، لكن عليك فقط أن تعرف أنه عندما يخزن الكمبيوتر عددًا به الكثير من
‫الكسور العشرية نظرًا للطريقة الأكثر فعالية لتخزينه على شريحة كمبيوتر
‫، فلن يكون الأمر كذلك دقيق تمامًا.
‫لهذا السبب أقول عندما تلخص مصفوفة تنبؤ واحدة ، ستكون قريبة جدًا من واحدة.
‫والآن سأقوم بربط هذا مرة أخرى حيث عدنا إلى نموذجنا.
‫هذا هو سبب استخدامنا لتنشيط Soft Macs.
‫قد تقول.
‫دانيل فاريل ، هذا مقطع فيديو سبق أن أخبرتنا به عن أجهزة Mac اللينة.
‫لم يكن الأمر منطقيًا حقًا وهو حقًا ليس له معنى الآن.
‫ولكن إذا عدنا إلى أجهزة Macs الناعمة ، فسنذهب فقط ، نعم ، ماذا لو ذهبنا ، ما هي أجهزة Soft Mac إذا عدنا إلى
‫صفحتنا الودية على ويكيبيديا؟
‫سيقول لنا ذلك.
‫الذي - التي.
‫ولكن بعد تطبيق أجهزة Mac الناعمة ، سيكون كل مكون في الفاصل الزمني بين 0 إلى 1 وستضيف المكونات
‫ما يصل إلى واحد.
‫لذلك هذا ما نحصل عليه هنا.
‫نحصل على مكوناتنا لأننا استخدمنا تنشيط soft max في الطبقة الأخيرة من شبكتنا.
‫إنها تُخرج مصفوفة ، مصفوفة تنبؤ طولها 120 ، وكل هذه القيم في التنبؤ صفر وتوقع
‫كل منها الآخر هنا.
‫لذا فإن التنبؤات ستكون قريبة جدًا من واحدة أيضًا.
‫لذا فإن التنبؤات الواحدة تضيف ما يصل إلى واحد.
‫أو ما يقرب من 100 تنبؤ.
‫هناك نذهب.
‫انظر ، هذا أكثر من واحد بقليل ، قريب جدًا من واحد.
‫كلما زاد عدد الكسور العشرية ، قلت دقة الرقم في الكمبيوتر.
‫لذا دعونا نجمع كل هذا معًا.
‫لأنه في الوقت الحالي كان هناك الكثير من الحديث.
‫أريد أن أريكم مثالاً ملموسًا.
‫لنأخذ التنبؤات ، صفر.
‫لذلك سنقوم بإزالة هذه الخلايا.
‫ونبته صغيرة واحدة كذلك.
‫تذكر شبكة الهاتف المحمول الخاصة بنا إلى الهندسة المعمارية ، كل ما تقوم به طبقة
‫soft max هي أخذ هذه المصفوفة من الأرقام التي يبلغ عددها 1280 وتغييرها إلى مصفوفة من الأرقام مثل هذه بطول 120 باستخدام
‫تفعيل أقصى حد.
‫لأننا نتذكر ، بالنسبة لمشاكل التصنيف متعدد الفئات ، نريد تنشيطًا بحد أقصى ناعم.
‫ولكن إذا كنا نقوم بتصنيف واحد فقط ، فسنستخدم السيني.
‫لذا نعود هنا.
‫دعونا التحقق من ذلك.
‫لذا ، فإن التوقع الأول ، سأقوم بكتابة بعض حيل الفهرسة الصغيرة هنا ، وأريدك فقط أن تراقبها وسأتحدث
‫عنها قليلاً كما هي ، لكني أريدك أن تبدأ بالتفكير في كيفية كل هذه الأشياء
‫مرتبطة ببعضها البعض.
‫لنفعلها اذا.
‫لأن هدفنا الآن ، قدم نموذجنا بعض التوقعات هنا ، لكن هدفنا هو فهم هذه التنبؤات بشكل
‫أكبر.
‫جهاز الكمبيوتر الخاص بنا يفهم هذه ، أليس كذلك؟
‫لأنها كلها رقمية.
‫لذا تذكر في البداية كيف قضينا الكثير من الوقت في تحويل بياناتنا إلى أرقام ، نوعًا ما عندما
‫تصل إلى مخرجات نموذج التعلم الآلي ، أليس كذلك؟
‫لذلك هذا ما نركز عليه.
‫لقد أمضينا الكثير من الوقت في إعداد مدخلاتنا.
‫سنقضي الآن الكثير من الوقت في إعداد مخرجاتنا ، وهو ما نقوم به الآن.
‫إذا هيا بنا.
‫توقع طباعة صفر.
‫ثم ما سنفعله هو إيجاد احتمالية القيمة القصوى.
‫لذلك تذكر الوظيفة في القرض النفسي التي قد لا تسميها توقع proba والتي تنتج احتمالية
‫تنبؤ.
‫هذا ما يفعله التنبؤ بشكل افتراضي في Tensorflow.
‫نذهب هنا التنبؤ وتنبؤات p max صفر.
‫لذلك نجد.
‫دعونا نذكر أنفسنا.
‫توقع الصفر.
‫ماذا؟
‫يبدو أننا وجدنا القيمة القصوى هنا.
‫هذا كل ما يفعله هذا الخط.
‫ثم ماذا سنفعل بعد ذلك؟
‫لذا نريد طباعة.
‫ماذا نريد ايضا؟
‫نريد أن نجد بعض.
‫إذن NTP أو في الواقع قد نضع هذا حتى نتمكن من القيام بعدة طرق.
‫لذا فإن الفهرس يساوي صفرًا.
‫فقط حتى نتمكن من رؤيته بأمثلة متعددة.
‫لذا فإن المجموع سيكون np بعض التنبؤات.
‫فهرس جميل وبسيط.
‫ثم سنذهب.
‫واو ، لقد كان ذلك خطأ مطبعي رهيب ، دانيال.
‫تعال ، سنذهب إلى مؤشر max.
‫لذا ابحث عن الفهرس في هذه المصفوفة ، والذي يحتوي على القيمة القصوى.
‫أي يساوي القيمة القصوى.
‫NP.
‫توقعات Org max.
‫فِهرِس.
‫وبالطبع ، ما نقوم به الآن ممل بعض الشيء.
‫سنعمل على هذا النحو لاحقًا.
‫لذا يمكنك أن تتخيل أننا إذا استمررنا في كتابة خلايا مثل هذه ، فهذا
‫هو المكان الذي نعمل فيه ، باستخدام كل التعليمات البرمجية بقدر ما نستطيع حتى لا نضطر فقط إلى كتابة هذا النوع
‫من عبارات الطباعة باستمرار لاستكشاف البيانات أو استكشاف توقعاتنا.
‫فهرس الخيارات.
‫رائع.
‫التسمية المتوقعة.
‫الآن ، قبل تشغيل هذه الخلية ، سنخالف القاعدة الأساسية الخاصة بنا ، إذا كان لديك شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫أريدك أن تفكر فقط فيما يفعله هذا الشخص.
‫اسمحوا لي أن أذكرك ما هي السلالات الفريدة.
‫لذلك هذه هي كل سلالات الكلاب لدينا.
‫لذا إذا كانت لدينا تنبؤات ووجدنا مؤشر الكتلة الخاص بها ثم وجدنا مكان حدوث هذا المؤشر في سلالات
‫فريدة ، فماذا تعتقد أنه سيعود؟
‫ملحوظة.
‫لقد كتبناه هنا.
‫حسنًا ، لنحذف هذا الولد الشرير ، ثم ننتقل وندخل.
‫رائع.
‫هذا هو الرقم القياسي صفر.
‫هذه هي تلك المجموعة.
‫فقط نفس الشيء هنا.
‫ناتج نموذجنا عندما نسميه التنبؤ.
‫لذا فإن القيمة القصوى ، واحتمال التنبؤ ، والحد الأقصى الذي يمكن أن يكون عليه هو واحد.
‫لأن تذكر أن إجمالي دالة soft max يقع بين صفر وواحد.
‫إذن ، أعلى قيمة يمكن أن تكون هي واحد.
‫هذا يعني أننا نتوقع أعلى تسمية هنا بـ 21. 6٪ احتمال تنبؤ.
‫الآن ، مجموع كل هذه القيم قريب جدًا من واحد مرة أخرى.
‫التوافق مع قاعدة soft max بين صفر وواحد وستضيف ما يصل إلى واحد.
‫ولكن نظرًا لكيفية حساب أجهزة الكمبيوتر للأرقام ، ليس الرقم واحدًا فقط بل هو الحد الأقصى للفهرس.
‫إذن حيث تحدث هذه القيمة هو 17.
‫إذا عدنا ثلاثة ، فسنوجد 17.
‫انها في مكان ما.
‫ربما هناك.
‫هذا هو.
‫الآن التسمية المتوقعة هي منطقة الحدود.
‫لذلك بالنسبة لمؤشر الصفر.
‫أو للتحقق من صحة.
‫الصورة صفر.
‫التسمية المتوقعة هي Border Terrier.
‫الآن دعونا نغير هذا الأمر.
‫ماذا لو فعلنا؟
‫فِهرِس.
‫ما هو رقمنا المفضل؟
‫42.
‫لذلك حصلنا على أقصى قيمة احتمالية للتنبؤ.
‫لذلك هذا أعلى بكثير.
‫هذا 75٪.
‫لذا فهو واثق جدًا من هذا.
‫لذا يمكنك القول أنه كلما زادت هذه القيمة من واحد ، كلما اقتربت من واحد ، زادت ثقة
‫النموذج في تنبؤ معين.
‫المجموع قريب جدا من واحد.
‫الحد الأقصى للفهرس هو 113 والتسمية المتوقعة هي جولة.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى هنا ، درجات فريدة.
‫إذا أردنا إيجاد رقم الفهرس 113.
‫سوف نجد.
‫يمشى بلجوار.
‫هناك نذهب.
‫يمشى بلجوار.
‫113.
‫يمشى بلجوار.
‫هذه هي الطريقة التي نحول بها احتمالات التنبؤ الخاصة بنا إلى شكل رقمي ، وهو شيء يفهمه جهاز
‫الكمبيوتر الخاص بنا إلى شيء نفهمه تسمية متوقعة.
‫والآن لدينا طريقة ما لتحويل تنبؤاتنا إلى شيء يمكننا فهمه.
‫ما سنبدأ في القيام به بعد ذلك هو أننا سننشئ القليل من الوظيفة التي ستسمح لنا بالعثور على التسميات المتوقعة
‫لكل عينة في مجموعة التحقق من الصحة.
‫حتى حوالي 200 صورة أو نحو ذلك.
‫ثم نذهب إلى الأمم المتحدة بدفعة هذه البيانات ، ونضع بيانات التحقق من الصحة ونقارن التنبؤات
‫بطريقة مرئية مع تسميات الحقيقة.
‫الآن مرة أخرى ، نتحدث كثيرًا ، ولكن في الفيديو التالي ، سنبدأ في بناء هذه
‫الوظيفة وسنرى كيف تبدو في الواقع.
‫وأنا متحمس جدًا.
‫الصحيح.
‫لأن أحد أكثر الأجزاء تسليةً هو مقارنة تنبؤات نموذجك بما يحدث بالفعل.
‫رؤية الكلب تأتي في الحياة.