‫Böylece modelimizin performansını veya en azından başlangıç performansını epok doğruluğu ve epok kaybı
‫gibi bir şey üzerinde nasıl değerlendirebileceğimizi ve farklı deneyleri nasıl izleyebileceğimizi gördük.
‫Ancak bu sadece modellerin eğitim ve doğrulama setleri üzerinedir ve sadece modelin veri setinde ne öğrendiği
‫ile ilgilidir.
‫Modelimizin öğrendiklerini değerlendirmenin bir diğer iyi yolu da onu ne için inşa ettiğimizi değerlendirmektir.
‫Eğer köpek vizyonu inşa ediyorsak.
‫Ve nihai hedefin ne olduğunu her zaman aklımızda tutmalıyız.
‫Üzerinde çalıştığımız projede, bir fotoğraftaki köpek cinsini belirleyebilecek bir makine öğrenimi modeli oluşturup
‫oluşturamayacağımızı görmek için köpek görüşü geliştiriyoruz.
‫Bu yüzden bir fotoğraf vererek bazı tahminlerde bulunacak.
‫Hadi yapalım şunu.
‫İş akışımıza bir göz atmak için geri dönersek, modeli verilere uydururuz.
‫Şimdi bir tahminde bulunma zamanı.
‫Yani hala üçüncü adımdayız.
‫Biraz yaptık.
‫Dördüncü adıma değindik.
‫Ve unutmayın, bunlar gerçekten doğrusal adımlar değildir.
‫Bu yüzden bunları buraya koydum çünkü bu şekilde anlamak daha kolay.
‫Ancak unutmayın, bunlar doğrusal olmak zorunda değildir, bu yüzden bunları sırasız yapabilirsiniz.
‫Geri döndüğümüzde, eğitilmiş bir model kullanarak tahminler yapmak ve değerlendirmek için küçük bir başlık açacağız.
‫Komutan, Hanımefendi, markdown shift ve enter'a dönüştürdüğünüz için.
‫Tamam.
‫Bu nedenle, eğitilmiş bir modelle tahminler yapmak, psişik kredide yaptığımıza çok benzer,
‫bu nedenle tahmin işlevini çağırabilir ve verileri modelin eğitildiği aynı biçimde konumlandırabiliriz.
‫Önemli olan da bu.
‫Önce kodu görelim ve sonra neler olduğunu tartışalım.
‫Bu yüzden doğrulama verileri üzerinde tahminler yapın.
‫Bir doğrulama veri grubu oluşturduğumuzu hatırlayın.
‫Şimdi, bu eğitim için kullanılmıyordu.
‫Önemli olan nokta da bu.
‫Üç setimize geri dönecek olursak, bir modeli nasıl değerlendirdiğimizin nedeni eğitim seti üzerinde eğitilmesidir.
‫Kontrol etmek istiyoruz.
‫Doğrulama setindeki ilk sonuçlar ve ardından bu sınavların her ikisi.
‫Yani uygulama sınavı ve final sınavı, modelin daha önce görmediği veri setleridir.
‫O yüzden geri dönüyoruz.
‫Hadi gidelim.
‫Model.
‫Aslında bunu predictions predictions eco model predict val data olarak kaydedeceğiz çünkü kendimize val data'nın
‫ne olduğunu hatırlatalım.
‫Doğrulayıcı.
‫Toplu veri seti.
‫İşte oldu.
‫Bazı resimlerimiz ve etiketlerimiz var, böylece doğrulamanın gerçek etiketlerinin ne olduğunu biliyoruz.
‫Dolayısıyla, bu toplu veri kümesini modele veya tahmine ilettiğimizde, tahmin işlevinin doğası gereği, yalnızca
‫doğrulayıcıdaki görüntülere bakacak ve ardından bu görüntülere dayalı tahminler yapacaktır.
‫O zaman yapabileceğimiz şey, etiket şeklinde olacak olan bu tahminleri karşılaştırmaktır.
‫Pek sayılmaz.
‫Birazdan neye benzediklerini göreceğiz.
‫Modelin doğrulama görüntüleri üzerinde yaptığı tahminleri doğrulama görüntülerinden elde edilen gerçek etiketlerle
‫karşılaştırabiliriz.
‫Şimdi, bu çok fazla konuşmaydı.
‫Bunu kod olarak görmek çok daha iyi.
‫Yani laf kalabalığı sadece şunu söyleyecek: Hey, tahminlerde bulunurken bana ilerlemenizi gösterin.
‫Bu gerçekten hızlı oldu çünkü elimizde 200 resim var.
‫GPU üzerinde çalışmanın güzelliği de burada.
‫Tahminler de gerçekten hızlıdır ve bu sadece yaklaşık 187 milisaniye sürdü, yani tam bir saniye bile
‫değil.
‫Ve eğer verbose değerini bire eşitlemeseydik, bu küçük ilerleme çubuğunun çıktısını alamazdık.
‫Buna bakıp "Burada neler oluyor?" diye soruyor olabilirsiniz.
‫Bir sürü farklı numara var.
‫Şimdi buradaki şekli kontrol edelim.
‫Tahmin şekli.
‫Hatırlamak için mi?
‫Bu nerede sıralanıyor?
‫Eğer gidersek, Len, neden?
‫Pekala.
‫200.
‫İşte ilk şekil.
‫Yani 200 resim.
‫Sizce ikinci şekil nereden geliyor?
‫120.
‫Bunu daha önce nerede gördük?
‫Len Eşsiz ırklar.
‫120.
‫Bu da elimizde 200'e 120'lik bir dizi olduğu anlamına gelir.
‫Yani 200 tane var.
‫İlk unsuru görelim.
‫Yani 200 tane var.
‫Biz gideriz.
‫Tahminler sıfır.
‫200 dizi.
‫Gerçekten küçük olan 120 farklı sayıdan.
‫Biz de burada neler olduğunu merak ediyoruz?
‫Hmm.
‫Bunun ne kadar süreceğini öğrenelim.
‫120.
‫Harika.
‫Yani bu aslında ne.
‫İlişkili bir olasılıktır.
‫Benzerlik için.
‫Yani temelde modelimiz belirli bir görüntünün ne olduğunu düşünüyor.
‫Yani burada her bir etiket için bir olasılık değeri vardır.
‫Yani buradaki değer, bu tahminler dizisindeki en yüksek değerdir.
‫Yani sıfırıncı tahminler dizisi.
‫Bu, doğrulama verilerindeki ilk görüntü olan tek bir görüntü içindir.
‫Dolayısıyla buradaki en yüksek değer, modelin en olası olduğunu düşündüğü etiketin indeksine karşılık
‫gelecektir.
‫Ve yine, bu çok fazla konuşma.
‫Kodla bir araya getirmeye başladığımızda biraz daha anlamlı olacak.
‫Ama bir saniye beni dinleyin.
‫Bunların hepsini toplarsak, bire çok yakın ya da belki bire eşit olacaktır.
‫Aynen öyle.
‫Çok yakın diyorum çünkü bilgisayarların sayıları saklama şekli tam olarak aynı değil.
‫Yani ondalık noktalara devam edersen.
‫Doğru.
‫Bire çok yaklaşacak ama tam olarak bir olmayabilir.
‫Daniel, bana ne anlatıyorsun?
‫Bilgisayarın sayıları saklama şekli bu şekilde kesin değildir.
‫Ben bile tam olarak anlamıyorum, ama şunu bilmelisiniz ki, bir bilgisayar çok sayıda ondalık sayı içeren bir sayıyı
‫depoladığında, bu sayıyı bir bilgisayar çipinde depolamanın en verimli yolu olduğu
‫için, bu sayı tam olarak doğru olmayacaktır.
‫İşte bu yüzden tek bir tahmin dizisini topladığınızda, bire çok yakın olacağını söylüyorum.
‫Ve şimdi bunu modelimize geri döndüğümüz yere bağlayacağım.
‫Bu yüzden Soft Macs aktivasyonunu kullandık.
‫Şöyle diyor olabilirsin.
‫Daniel Farrell, bu bir video önce bize yumuşak Mac'lerden bahsetmiştiniz.
‫Gerçekten mantıklı değildi ve şimdi de mantıklı değil.
‫Ama soft Mac'lere geri dönersek, şöyle deriz: Evet, dost Wikipedia sayfamıza geri
‫dönersek Soft Macs nedir?
‫Bize söyleyecek.
‫İşte bu.
‫Ancak yumuşak Mac'ler uygulandıktan sonra, her bir bileşen 0 ila 1 aralığında olacak ve bileşenlerin toplamı
‫bir olacaktır.
‫Yani burada elde ettiğimiz şey bu.
‫Bileşenlerimizi alıyoruz çünkü ağımızın son katmanında yumuşak maksimum aktivasyon kullandık.
‫Bir dizi, 120 uzunluğunda bir tahmin dizisi ve bu değerlerin tümü sıfır tahmininde ve buradaki diğer
‫tahminlerde çıktı veriyor.
‫Yani tahminler de bire çok yakın olacak.
‫Yani tahminlerin toplamı bir.
‫Ya da 100 tahmine çok yakın.
‫İşte oldu.
‫Bak, bu birin biraz üzerinde, yani bire çok yakın.
‫Ondalık sayılar ne kadar fazla olursa, bir sayı bilgisayarda o kadar az kesin olur.
‫Şimdi bunları bir araya getirelim.
‫Çünkü şu anda sadece konuşuyoruz.
‫Size somut bir örnek göstermek istiyorum.
‫Tahminleri alalım, sıfır.
‫Bu yüzden bu hücreleri çıkaracağız.
‫Ve sadece küçük bir haber.
‫Mobil ağ mimarimizi hatırlayın, soft max katmanımızın yaptığı tek şey bu
‫1280 çıktı sayı dizisini almak ve soft max aktivasyonu kullanarak 120 uzunluğunda bir sayı dizisine dönüştürmektir.
‫Çünkü unutmayın, çok sınıflı sınıflandırma problemleri için yumuşak bir maksimum aktivasyon isteriz.
‫Ancak yalnızca tek bir sınıflandırma yapıyor olsaydık sigmoid kullanırdık.
‫O yüzden buraya geri dönüyoruz.
‫Şuna bir bakalım.
‫Bu yüzden ilk tahmin, burada birkaç küçük indeksleme hilesi yazacağım ve sadece izlemenizi istiyorum, ilerledikçe
‫biraz konuşacağım, ancak bunların hepsinin birbirine nasıl bağlandığını düşünmeye
‫başlamanızı istiyorum.
‫O zaman yapalım.
‫Çünkü şu anda amacımız, modelimiz burada bazı tahminlerde bulundu, ancak hedefimiz bu tahminleri daha fazla
‫anlamak.
‫Bilgisayarımız bunları anlıyor, değil mi?
‫Çünkü hepsi sayısal.
‫Başlangıçta verilerimizi sayılara dönüştürmek için ne kadar çok zaman harcadığımızı hatırlayın, bir tür makine
‫öğrenimi modelinin çıktısına ulaştığınızda, değil mi?
‫Yani odaklandığımız şey bu.
‫Girdilerimizi hazırlamak için çok zaman harcadık.
‫Şimdi çıktılarımızı hazırlamak için çok zaman harcayacağız, şu anda yaptığımız da bu.
‫Hadi gidelim.
‫Tahmin sıfır yazdır.
‫Ve sonra yapacağımız şey maksimum değer olasılığını bulmaktır.
‫Bu nedenle, psişik kredide tahmin olasılığı çıktısı veren proba tahminini çağırmayabileceğiniz işlevi
‫hatırlayın.
‫Bu, tensorflow'da varsayılan olarak tahmin edilen şeydir.
‫Burada tahmin ve p maks tahminleri sıfırdır.
‫Yani bulduklarımız.
‫Kendimize hatırlatalım.
‫Tahmin sıfır.
‫Ne?
‫Görünüşe göre burada maksimum değeri buluyoruz.
‫Bu çizginin tek yaptığı bu.
‫Peki sonra ne yapacağız?
‫Yani basmak istiyoruz.
‫Başka ne istiyoruz?
‫Bazılarını bulmak istiyoruz.
‫Yani NTP ya da aslında bunu birden fazla yapabileceğimiz şekilde ayarlayabiliriz.
‫Yani endeks sıfıra eşittir.
‫Sadece birden fazla örnekle görebilmemiz için.
‫Yani toplam, np bazı tahminler olacaktır.
‫Dizin güzel ve basit.
‫O zaman gidiyoruz.
‫Vay canına, korkunç bir yazım hatasıydı, Daniel.
‫Hadi, maksimum endekse gidiyoruz.
‫Öyleyse bu dizide maksimum değere sahip olan dizini bulun.
‫Yani maksimum değere eşittir.
‫NP.
‫Org maksimum tahminleri.
‫Dizin.
‫Ve tabii ki şu anda yaptığımız şey biraz sıkıcı.
‫Daha sonra bu şekilde çalışacağız.
‫Bu şekilde hücreler yazmaya devam edersek, işlevsel olduğumuz yer burasıdır,
‫tüm kodumuzu olabildiğince çok kullanırız, böylece verilerimizi keşfetmek veya tahminlerimizi keşfetmek için
‫sürekli olarak bu tür yazdırma deyimleri yazmak zorunda kalmayız.
‫Opsiyon Endeksi.
‫Harika.
‫Tahmini etiket.
‫Şimdi, bu hücreyi çalıştırmadan önce, şüpheye düşersek kodu çalıştırma şeklindeki temel kuralımıza karşı geleceğiz.
‫Bunun ne yaptığını bir düşünmenizi istiyorum.
‫Size benzersiz ırkların ne olduğunu hatırlatmama izin verin.
‫Bunlar bizim köpek ırklarımız.
‫Dolayısıyla, tahminlerimiz varsa ve bunun kütle endeksini bulursak ve daha sonra bu endeksin benzersiz ırklarda nerede meydana geldiğini bulursak,
‫bunun ne getireceğini düşünüyorsunuz?
‫İpucu.
‫Buraya yazdık.
‫Pekala, bu kötü çocuğu silelim ve sonra kaydırıp girelim.
‫Harika.
‫İşte sıfırıncı indeks.
‫Bu o dizi.
‫Aynısı burada da var.
‫Tahmin dediğimizde modelimizin çıktısı.
‫Yani maksimum değer, tahmin olasılığı, bunun olabileceği maksimum değer birdir.
‫Çünkü soft max fonksiyonunun toplamının sıfır ile bir arasında olduğunu unutmayın.
‫Yani tek bir değerin olabileceği en yüksek değer birdir.
‫Yani burada 21 ile en yüksek etiketi tahmin ettiğimizi söylüyor. 6 tahmin olasılığı.
‫Şimdi, tüm bu değerlerin toplamı yine bire çok yakın.
‫Sıfır ile bir arasındaki soft max kuralı ile uyumludur ve toplamı bir olacaktır.
‫Ancak bilgisayarların sayıları hesaplama şekli nedeniyle, tam olarak bir ve maksimum indeks değildir.
‫Yani bu değerin oluştuğu yer 17'dir.
‫Yani üç tane sayarsak, 17 tane buluruz.
‫Bir yerde.
‫Belki orada.
‫Bu kadar.
‫Şimdi tahmin edilen etiket sınır alanıdır.
‫Yani sıfır indeksi için.
‫Ya da doğrulama için.
‫Görüntü sıfır.
‫Tahmin edilen etiket Border Terrier'dir.
‫Şimdi bunu değiştirelim.
‫Ya yapsaydık?
‫Dizin.
‫En sevdiğimiz numara ne?
‫42.
‫Böylece maksimum değerde tahmin olasılığı elde ettik.
‫Yani bu çok daha yüksek.
‫Bu %75.
‫Yani bu konuda oldukça eminim.
‫Yani bu değer ne kadar yüksekse, bire ne kadar yakınsa, bir modelin belirli bir tahmin konusunda o kadar emin
‫olduğunu söyleyebilirsiniz.
‫Toplam bire çok yakındır.
‫Maksimum indeks 113'tür ve tahmin edilen etiket walkaround'dur.
‫Yani buraya gidersek, benzersiz notlar.
‫Eğer 113 numaralı dizini bulursak.
‫Bulabiliriz.
‫Etrafta dolaş.
‫İşte oldu.
‫Etrafta dolaş.
‫113.
‫Etrafta dolaş.
‫Tahmin olasılıklarımızı sayısal forma, yani bilgisayarımızın anladığı bir şeyi bizim anladığımız
‫bir tahmin etiketine bu şekilde dönüştürüyoruz.
‫Yani şimdi tahminlerimizi anlayabileceğimiz bir şeye dönüştürmenin bir yolunu bulduk.
‫Bundan sonra yapmaya başlayacağımız şey, doğrulama setindeki her örnek için tahmin edilen etiketleri bulmamızı
‫sağlayacak bir fonksiyon oluşturmak olacaktır.
‫Yani yaklaşık 200 kadar resim.
‫Daha sonra bu verileri BM'de toplayacak, doğrulama verilerini ayarlayacak ve tahminleri görsel bir
‫şekilde gerçek etiketlerle karşılaştıracağız.
‫Şimdi yine çok konuştuk ama bir sonraki videoda bu işlevselliği oluşturmaya başlayacağız
‫ve gerçekte nasıl göründüğünü göreceğiz.
‫Ve çok heyecanlıyım.
‫Doğru.
‫Çünkü işin en eğlenceli kısımlarından biri, modelinizin tahminlerini gerçekte olanlarla karşılaştırmaktır.
‫Köpek vizyonu hayata geçiyor.