‫Nous avons donc vu comment nous pouvons évaluer les performances de notre modèle ou au moins les performances
‫initiales sur quelque chose comme la précision et la perte d'époque et voir comment nous pouvons suivre différentes expériences.
‫Mais cela ne concerne que les ensembles d'entraînement et de validation des modèles, et ce n'est vraiment que ce que le modèle a appris
‫dans l'ensemble de données.
‫Quels sont les autres très bons moyens d'évaluer ?
‫Ce que notre modèle a appris, c'est de l'utiliser pour ce pour quoi nous le construisons, si nous construisons une vision canine.
‫Et nous devons toujours garder à l'esprit l'objectif final du projet sur lequel nous travaillons.
‫Nous construisons une vision canine pour voir si nous pouvons créer un modèle d'apprentissage automatique capable d'identifier un chien sur une
‫photo.
‫Il va donc faire quelques prédictions, donner une photo.
‫Alors faisons-le.
‫Si nous revenons pour jeter un œil à notre flux de travail où nous adaptons le modèle aux données.
‫Il est maintenant temps de faire une prédiction.
‫Nous sommes donc dans la troisième étape.
‫Nous avons fait un peu.
‫Nous avons abordé la quatrième étape.
‫Et rappelez-vous, ce ne sont pas vraiment des étapes linéaires.
‫Donc ce sont juste que je viens de les mettre ici parce que c'est facile à comprendre comme ça.
‫Mais rappelez-vous, ils ne sont pas nécessairement linéaires, vous pouvez donc les faire dans le désordre.
‫Nous revenons, nous allons faire un petit cap, faire et évaluer des prédictions à l'aide d'un modèle entraîné.
‫Il est temps de le transformer en décalage de démarque et d'entrer.
‫D'ACCORD.
‫Donc, faire des prédictions avec un modèle formé est très similaire à la façon dont nous l'avons fait dans le
‫prêt Saikat afin que nous puissions appeler la fonction de prédiction et lui transmettre les données dans le même format sur lequel le modèle a été formé.
‫C'est l'important.
‫Voyons d'abord le code, puis nous discuterons de ce qui se passe.
‫Faites donc des prédictions sur les données de validation.
‫Alors rappelez-vous, nous avons créé un lot de données de validation.
‫Maintenant, cela n'a pas été utilisé pour s'entraîner.
‫C'est le point important.
‫Si nous revenons à nos trois ensembles, la façon dont nous évaluons un modèle est parce qu'il
‫s'entraîne dans l'ensemble d'apprentissage, nous voulons le vérifier, ses premiers résultats sur l'ensemble de validation, puis ces deux examens.
‫Ainsi, l'examen pratique et l'examen final sont des ensembles de données que le modèle n'a jamais vu auparavant.
‫Alors nous revenons, allons modéliser ou en fait nous allons l'enregistrer dans des prédictions, des prédictions, un modèle égal.
‫Ne prédisez pas les données Vall car rappelons-nous simplement ce que sont des données valides.
‫Données valides.
‫Ensemble de données de lot.
‫On y va.
‫Nous avons des images et des étiquettes, donc nous savons quelles sont les vraies étiquettes de la validation.
‫Ainsi, lorsque nous passons ce lot, l'ensemble de données de demain ne prédit pas en raison de la nature de la fonction de prédiction.
‫Il va seulement regarder les images dans les données virtuelles, puis faire des prédictions basées sur ces images.
‫Alors, ce que nous pouvons faire, c'est comparer ces prédictions qui seront sous la forme d'étiquettes.
‫Eh bien, pas exactement.
‫Nous allons voir à quoi ils ressemblent dans une seconde.
‫Nous pouvons comparer les prédictions du modèle qu'il fait sur les images de validation aux étiquettes réelles des
‫images de validation.
‫Maintenant, c'était beaucoup de discussions.
‫C'est beaucoup mieux de voir cela dans le code, donc verbeux va juste dire, hé, quand vous faites des prédictions,
‫montrez-moi vos progrès.
‫Eh bien, c'était très rapide parce que nous avons deux cents images, c'est donc la beauté de travailler
‫sur un GPU.
‫Les prédictions sont également très rapides.
‫Et cela n'a pris que sept millisecondes environ.
‫Donc même pas une seconde entière.
‫Et si nous n'avions pas mis verbose à un, nous n'aurions pas cette petite barre de progression en sortie.
‫Vous regardez peut-être cela et vous allez, que se passe-t-il ici ?
‫Beaucoup de chiffres juste différents.
‫Voyons donc la forme de prédiction de Shapir.
‫Si tu te souviens, où est-ce que ça s'aligne, alors si on y va, Len, pourquoi ?
‫Val.
‫Deux cents, donc il y a le premier Qype, donc deux cents images.
‫D'où pensez-vous que le deuxième navire vient?
‫Cent vingt, où avons-nous déjà vu ça, Len
‫?
‫Races uniques.
‫Cent vingt, donc cela signifie que nous avons un tableau de deux cents sur cent vingt, nous en
‫avons donc 200.
‫Voyons le premier élément.
‫Nous avons donc 200 prédictions, zéro.
‫200 tableaux.
‫De cent vingt nombres différents qui sont vraiment petits et on se demande ce qui se
‫passe ici.
‫Hmm.
‫Découvrons la durée de cela.
‫Cent vingt, merveilleux.
‫Alors qu'est-ce que c'est réellement.
‫Est une probabilité associée.
‫Pour la probabilité, donc fondamentalement, ce que notre modèle pense qu'une certaine image est, il y a donc une valeur de
‫probabilité ici pour chaque étiquette.
‫Donc la valeur ici, la valeur la plus élevée dans ce tableau de prédictions.
‫Les prédictions zéro sont donc exactes.
‫C'est pour une image, la première image dans les données de validation.
‫Ainsi, la valeur la plus élevée ici correspondra à l'indice de l'étiquette que le modèle pense être le
‫plus probable.
‫Et encore une fois, c'est beaucoup de discussions, ça va avoir un peu plus de sens une fois que nous
‫commencerons à l'assembler avec le code, mais supportez-moi juste une seconde.
‫Si nous résumons tous ces éléments, ils seront très proches de un ou peut-être un.
‫Exactement.
‫Et je dis très proche parce que la façon dont les numéros des magasins informatiques ne sont pas exactement.
‫Donc, si vous continuez les points décimaux.
‫À droite.
‫Ça va être très proche d'un, mais ce n'est peut-être pas exactement un, et vous pourriez dire, Daniel, qu'est-ce que
‫tu me dis ?
‫De cette façon, les numéros des magasins informatiques ne sont pas exacts.
‫Eh bien, je ne le comprends même pas tout à fait, mais vous devez juste savoir que lorsqu'un ordinateur stocke un nombre qui a beaucoup
‫de décimales en raison de la façon dont il est le plus efficace de le stocker sur une puce
‫informatique, cela ne va pas être parfaitement exact.
‫C'est pourquoi je dis que lorsque vous résumez un seul tableau de prédiction, il sera très proche d'un.
‫Et maintenant, je vais rattacher cela à l'endroit où nous sommes revenus dans notre modèle.
‫C'est pourquoi nous avons utilisé l'activation softmax.
‫Vous pourriez dire si loin.
‫C'est une vidéo, Zygi, tu nous as déjà parlé de Softmax.
‫Cela n'avait pas vraiment de sens et cela n'a vraiment pas de sens maintenant.
‫Mais si nous retournons à Softmax, nous y allons, ouais, et si nous y allions ?
‫Qu'est-ce que Softmax si nous revenons à notre sympathique page Wikipédia ?
‫Il va nous le dire.
‫Cela mais après avoir appliqué softmax, chaque composant sera dans l'intervalle entre zéro et un et les
‫composants s'additionneront à un.
‫C'est donc ce que nous obtenons ici.
‫Nous obtenons nos composants parce que nous avons utilisé une activation softmax dans la dernière couche
‫de notre réseau, elle a généré un tableau, un tableau de prédiction d'une longueur de 120 et toutes ces valeurs dans la
‫prédiction zéro et l'une dans l'autre.
‫Il a des prédictions.
‫L'un sera également très proche de l'un.
‫Donc les prédictions un s'additionnent à un.
‫Ou très proche d'un.
‫Oh, les prédictions.
‫On y va.
‫Vous voyez, c'est juste au-dessus d'un, c'est très proche de l'un des nombres décimaux les plus nombreux, moins le nombre
‫est exact avec un ordinateur.
‫Et donc mettons tout cela ensemble.
‫Parce qu'en ce moment, ça fait juste beaucoup parler, je veux vous montrer un exemple concret.
‫Prenons les prédictions à zéro.
‫Nous allons donc supprimer ces cellules.
‫Et juste un petit détail aussi, souvenez-vous de notre architecture magonet, V2, tout ce que la couche softmax
‫fait est de prendre ces mille deux cent quatre-vingts sorties, ce tableau de nombres et de le
‫transformer en un tableau de nombres comme celui-ci de comme le cent vingt en utilisant une activation softmax.
‫Parce que rappelez-vous, pour les problèmes de classification multiclasse, nous voulons une activation softmax.
‫Mais si nous ne faisions qu'une seule classification, nous utiliserions le sigmoïde.
‫Alors pour revenir ici, voyons ça.
‫Donc, la première prédiction, je vais taper quelques petites astuces d'indexation ici, et je veux juste que vous regardiez juste un
‫peu les discussions au fur et à mesure.
‫Mais je veux que vous commenciez à penser à la façon dont ces choses sont liées ensemble.
‫Alors faisons-le.
‫Parce que notre objectif maintenant est notre modèle, comme certaines prédictions ont été faites ici, mais notre objectif est de mieux comprendre ces
‫prédictions car notre ordinateur comprend cela correctement, car elles sont toutes numériques.
‫Alors rappelez-vous au début comment nous avons passé beaucoup de temps à transformer nos données en nombres, en quelque sorte lorsque vous arrivez
‫à la sortie d'un modèle d'apprentissage automatique.
‫À droite.
‫C'est donc ce sur quoi nous nous concentrons.
‫Nous avons passé beaucoup de temps à préparer nos contributions.
‫Maintenant, nous allons passer beaucoup de temps à préparer nos sorties, ce que nous faisons actuellement.
‫Allons donc imprimer les prédictions à zéro, puis ce que nous allons faire, c'est trouver la probabilité de valeur maximale.
‫Alors rappelez-vous la fonction à l'intérieur de Loan, vous n'appellerez peut-être pas predict prober, qui génère
‫une probabilité de prédiction, c'est ce que predict fait par défaut intensivement bas.
‫On y va, prédiction enpi, prédictions de Mac zéro.
‫Alors on trouve.
‫Rappelons-nous, prédiction zéro, à quoi on dirait que nous trouvons la valeur maximale ici.
‫C'est tout ce que fait cette ligne.
‫Et puis qu'allons-nous faire ensuite?
‫Alors on a envie.
‫Que voulons-nous d'autre ?
‫Nous voulons trouver la somme.
‫Donc, l'ENPI est en fait que nous pourrions mettre en place afin que nous puissions en faire plusieurs.
‫Donc l'indice est égal à zéro.
‫Juste pour que nous puissions le voir avec plusieurs exemples, donc le Sam Sam va être un indice de prédiction de l'ENPI, agréable et
‫simple.
‫Ensuite, nous allons y aller, wow, c'était une terrible faute de frappe, Daniel.
‫Allez, on va passer à l'indice de masse.
‫Trouvez donc l'index dans ce tableau, qui a la valeur max.
‫Donc qui est égal à la valeur max.
‫NPR soutient l'indice de prédiction et bien sûr, ce que nous faisons maintenant est un peu fastidieux.
‫Nous allons travailler là-dessus plus tard.
‫Vous pouvez donc imaginer que si nous continuions à écrire des cellules comme celle-ci,
‫c'est là que nous utilisons tout notre code autant que nous le pouvons afin que nous n'ayons pas à
‫écrire continuellement ce type d'instructions d'impression pour explorer nos données ou explorez notre indice de prédictions de prédictions.
‫Merveilleux, prédit Leibel.
‫Maintenant, avant d'exécuter cette cellule, nous allons à l'encontre de notre règle cardinale selon laquelle, en cas de doute, exécutez
‫le code, nous voulons juste que vous réfléchissiez à ce que fait celle-ci.
‫Permettez-moi de vous rappeler ce qu'est une race unique.
‫Ce sont donc toutes nos races de chiens.
‫Donc, si nous avons des prédictions et que nous en trouvons l'indice de masse, puis nous trouvons où cet indice se produit et les
‫races uniques, que pensez-vous que cela reviendra ?
‫Astuce, nous l'avons tapé ici.
‫Très bien, supprimons ce mauvais garçon et ensuite nous passerons à l'action.
‫Merveilleux.
‫Voici donc l'index zéro, c'est ce tableau, exactement le même ici, la sortie de notre modèle lorsque nous
‫appelons prédire.
‫Donc, la valeur max, la probabilité de prédiction, le maximum que cela peut être est un car
‫rappelez-vous, le total d'une fonction softmax est compris entre zéro et un.
‫Ainsi, la valeur la plus élevée peut être un.
‫Cela veut donc dire que nous prédisons la diffamation la plus élevée ici avec une probabilité de prédiction de vingt et un virgule six
‫pour cent.
‫Maintenant, la somme de toutes ces valeurs est à nouveau très proche de un.
‫L'alignement avec la règle softmax entre zéro et un et ajoutera jusqu'à un, mais à cause de la façon
‫dont les ordinateurs calculent les nombres, pas exactement un et l'indice maximum.
‫Donc, où cette valeur se produit est dix-sept.
‫Donc si on peut en ajouter trois, on en trouve 17 quelque part.
‫Peut-être là.
‫C'est ça.
‫Maintenant, le terrier frontalier des Labellers prédit, donc pour l'indice zéro.
‫Ou pour validation, image zéro.
‫L'étiquette prédite est border terrier.
‫Maintenant, changeons cela.
‫Et si on faisait et si on indexait ?
‫Quel est notre numéro préféré ?
‫42.
‫Nous avons donc obtenu la valeur maximale, la probabilité de prédiction, donc c'est beaucoup plus élevé.
‫C'est 75 pour cent, donc je suis assez confiant avec celui-ci.
‫Ainsi, vous pouvez dire que plus cette valeur est élevée à un, plus elle est proche de un, plus un modèle
‫est sûr d'une certaine prédiction.
‫La somme est très proche de un, l'indice maximum est de cent treize et le walkaround de
‫Labellers prédit.
‫Donc, si nous allons ici, des notes uniques.
‫Si nous devions trouver le numéro d'index 113.
‫Nous trouverions une promenade là-bas, nous nous promenions.
‫113.
‫Promenez-vous, c'est ainsi que nous convertissons nos probabilités de prédiction sous forme numérique, quelque chose que notre ordinateur
‫comprend en quelque chose que nous comprenons une étiquette prédite.
‫Alors maintenant, nous avons une sorte de moyen de transformer nos prédictions en quelque chose que nous pouvons comprendre.
‫Ensuite, nous allons créer une fonction qui nous permettra de trouver les étiquettes prédites pour
‫chaque échantillon de l'ensemble de validation.
‫Donc environ deux cents images, puis nous allons déballer ces données, définir les données de validation
‫et comparer les prédictions de manière visuelle aux étiquettes de vérité.
‫Maintenant, encore une fois, beaucoup de discussions, mais dans la vidéo suivante, nous commencerons à développer cette fonctionnalité
‫et nous verrons à quoi cela ressemble en réalité.
‫Et je suis tellement excité, non?
‫Parce que l'une des parties les plus amusantes est de comparer les prédictions de votre modèle avec ce qui se passe réellement.
‫La vision du chien prend vie.