‫لقد تحدثنا في الفيديو الأخير عن كيفية تحويل مخرجات التنبؤ الخاصة بنموذجنا.
‫تمام.
‫هذه القائمة الطويلة من الأرقام التي يصعب فهمها حقًا إذا
‫كنت تنظر إليها فقط لأول مرة في شيء يمكننا فهم التسمية المتوقعة في شكل سلسلة.
‫ما نريد أن نفعله هو أن نجعله أكثر وضوحًا قليلاً لأن هذا أمر شاق جدًا ، فقط مقارنته بهذا
‫الشكل.
‫لذلك سننشئ بعض الوظائف التي ستساعدنا بشكل أساسي على القيام بهذه الخطوة ، بالإضافة إلى تصور
‫الصورة الفعلية التي يقوم النموذج بالتنبؤ بها ثم مقارنتها بتلك الصور الفعلية أو تسمية
‫الحقيقة وقليلًا طعام شهي.
‫تُعرف هذه أيضًا باسم فترات الثقة.
‫إذا سمعتهم ، فهذا احتمال تنبؤ.
‫هناك أيضًا فترة ثقة.
‫لذا فإن إحدى طرق تقييم النموذج هي الذهاب ، حسنًا ، أعطني فقط التنبؤات التي لها قيمة
‫ثقة تزيد عن الصفر. 75.
‫كل تنبؤ قيمته القصوى أقل من 0. 75 يتم دفعه إلى جانب الطريق.
‫هذه هي الأشياء التي قد ترغب في تمريرها إلى مصنف بشري ، ولكن كل شيء يتجاوز النقطة 75 ، قد ترغب
‫في السماح للنموذج بالتنبؤ بنفسه.
‫دعنا نكتب ملاحظة صغيرة لأنفسنا باستخدام الوظائف المذكورة أعلاه.
‫رائع ، لكننا نريد أن نكون قادرين على القيام به على نطاق واسع.
‫وسيكون من الأفضل أن نرى الصورة.
‫يتم إجراء التنبؤ على.
‫جزء من كونك عالم بيانات أو مهندس تعلم آلي ليس مجرد القدرة على كتابة هذا النوع من
‫الكود.
‫الخطوة الأكثر أهمية من بناء نموذج التعلم الآلي هي تقييمه.
‫إذن هذا ما نفعله نوعًا ما.
‫نحن نبلغ أنفسنا بما يحدث ، لأنه شيء واحد فقط إظهار درجة دقة لشخص
‫ما.
‫يمكننا فقط الذهاب ، نعم.
‫ها أنت ذا.
‫دقة نموذجنا هي 100٪ في مجموعة التدريب ، وقد يذهبون ، قف ، حسنًا ، دعني أرى ما
‫يجري.
‫هذا ما نفعله هنا.
‫لذلك إذا كان عليك إبلاغ شخص آخر بذلك أو إذا كان عليك إظهار زميل أو
‫ربما شريكك في شركة لا تعرف حقًا ما الذي تتحدث عنه عندما تخبرهم
‫أن احتمال التنبؤ هو صفر. 75 ، من الأسهل بكثير أن تظهر لهم شيئًا مرئيًا.
‫لذلك نذهب هنا.
‫لاحظ احتمالات التنبؤ أيضًا.
‫تعرف بمستويات الثقة.
‫ضع علامة.
‫رائع.
‫حسنًا ، وظيفة صغيرة جدًا.
‫لنبدأ دورنا.
‫التنبؤ ، الاحتمالات ، وهو ما لدينا هنا.
‫هذه كلها احتمالات.
‫لذا إذا سمعتني أقول احتمالات التنبؤ ، فأنا أشير إلى مجموعة طويلة من الأرقام
‫مثل هذه الاحتمالات.
‫عندما نذهب هنا ، حوّل الاحتمالات إلى تسميتها الخاصة.
‫أسهل للفهم.
‫لذلك سنقوم بإيجاد قيمة واحدة ، لذا ربما نحصل على تسمية مسبقة ، وسنمررها مصفوفة
‫احتمالات التنبؤ التي نتذكر أنها مجرد احتمالات التنبؤ هذه.
‫لأن ما نقوم به هنا ، تذكر ، هدفنا هو العمل فقط مثل هذا البيان المطبوع القبيح.
‫حسنًا ، هذا ليس قبيحًا حقًا.
‫إنه في الواقع رمز أنيق جدًا.
‫لكننا نريد أن نجعل هذا متاحًا لنا على نطاق واسع.
‫احتمالات التنبؤ.
‫نعم.
‫وبعد ذلك نريد ترك سلسلة وثائقية لأنفسنا لتحويل مجموعة من احتمالات التنبؤ إلى
‫تسمية.
‫يمكننا فقط القيام ببيان إرجاع بسيط هنا.
‫سلالات فريدة.
‫كل ما نريد القيام به هو فهرسة السلالات الفريدة لـ ARG كحد أقصى لاحتمالات التنبؤ.
‫مرة أخرى ، نحن فقط نكرر هذا هنا.
‫كل ما نفعله هو أننا نريد فقط التسمية المتوقعة من قائمة الأرقام هذه.
‫دعونا نرى كيف يبدو ذلك إذا أردنا ذلك.
‫دعنا ندخل في مثال صغير.
‫احصل على ملصق متوقع.
‫بناءً على مجموعة من احتمالات التنبؤ.
‫وفرة الأخطاء المطبعية.
‫انتشار القذف والحصول على تنبؤات التشهير انتشار.
‫دعنا ننتقل إلى الفهرس الأول.
‫لذلك كل ما نفعله ، نحن فقط نسمي وظيفتنا ، وظيفتنا الصغيرة الجميلة التي كتبناها
‫للتو.
‫ونأمل أن يعيد لنا هذا تسمية الفخر بصفر.
‫منطقة الحدود.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫تسع.
‫ما هو رقمك المفضل؟
‫كان المنجم 81 لأن تسعة ضرب تسعة يساوي 81.
‫واحد زائد ثمانية يساوي 81 ، ثمانية ناقص واحد يساوي سبعة.
‫لدي كلب يسمى سبعة.
‫وكان لديّ مستوى 81 من الشمع عندما قمت بتبادله مع طفل أمريكي صغير كان لديه أصدقاء في أحد المنتجعات.
‫كان اسمه جاريث وغادر المنتجع دون أي مقايضة.
‫شخير بلدي.
‫كانت تلك نهاية تلك القصة.
‫حسنًا ، رائع.
‫لدينا قائمة بالتنبؤات المختلفة التي قدمها نموذجنا ، ولدينا
‫بعض الوظائف لتحويل احتمالات التنبؤ هذه إلى تسمية.
‫لذلك نحن نجعل تنبؤاتنا أسهل في التقييم لمقل أعيننا.
‫لدينا بالفعل بعض المقاييس عليها باستخدام Tensor Board.
‫الآن ما سنفعله على الأرجح هو منذ بيانات التحقق الخاصة بنا.
‫في شكل دفعي.
‫لذا فهي مجموعة بيانات مجمعة.
‫نريد الحصول على قائمة.
‫نريد تفريغها بشكل أساسي لأننا نريد اقتلاع تلك الصور.
‫لذلك نريد إخراج هذه الصور من هنا وهذه الملصقات لأن هذه هي تسميات الحقيقة.
‫بهذه الطريقة يمكننا عمل تنبؤات على صور التحقق ومن ثم الحصول على تسميات التنبؤ الخاصة
‫بنا باستخدام وظيفتنا ثم مقارنة تسميات التنبؤ هذه بملصقات التحقق الفعلية.
‫لذلك دعونا نصنع دالة صغيرة تقوم بذلك.
‫إذن ماذا سنفعل؟
‫سنذهب هنا.
‫الآن بما أن بيانات التحقق الخاصة بنا لا تزال دفعة واحدة.
‫مجموعة البيانات.
‫تذكر أنه موجود في مجموعة بيانات مجمعة لأن ذلك فعال للغاية بالنسبة لـ TensorFlow لإجراء الحسابات
‫عليها.
‫سيتعين علينا القيام بذلك على دفعات وإنشاء هذه الكلمة للتو لإجراء تنبؤات بشأن التحقق من الصحة.
‫الصور ثم قارن تلك التنبؤات بعلامات التحقق من الصحة ، وتسميات الحقيقة.
‫سيكون هذا رائعًا حقًا بمجرد تشغيله.
‫لذلك دعونا هنا.
‫قم بإنشاء وظيفة لدفعة مجموعة بيانات دُفعية.
‫لقد فكر الأشخاص الذين صنعوا TensorFlow بالفعل في هذه المشكلة.
‫حسنا ، ولا حتى مشكلة.
‫إنها مجرد عقبة صغيرة لأنه إذا قمت بتجميع مجموعة بيانات ، فمن المؤكد أن هناك طريقة لتشغيلها دفعة واحدة.
‫ويوجد إذا ذهبنا إلى TensorFlow 2. 0 ودفعة.
‫أين هي؟
‫مجموعة البيانات على دفعة.
‫دفعة واحدة.
‫ها نحن ذا.
‫يقسم عناصر مجموعة البيانات إلى عناصر متعددة.
‫على سبيل المثال ، إذا كانت عناصر مجموعة البيانات هي الشكل B ، فإن شيئًا ما قد يختلف عنه B.
‫سأدعك تقرأ هذا إذا أردت.
‫لكن في الأساس لدينا عناصر هنا.
‫إذا تم تعيين البيانات من مجموعات بيانات المُنشئ في مجموعة بيانات قائمة الدُفعات كمكرر numpy.
‫وبمجرد أن لا نطابقها ، يمكننا أن نطلق عليها مكررًا مكونًا من عدد كبير وسيحولها إلى قائمة قابلة
‫للتكرار.
‫لذا مرة أخرى ، إذا لم يكن هذا الرمز منطقيًا عند قراءته لأول مرة ، فإن أفضل طريقة لمعرفة ذلك هو كتابته.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫دعنا نكتبها في وظيفة غير دالة أولاً ، ثم سنعمل على أنها صور لأننا نريد الحصول
‫على صور التحقق من الصحة أو نريد تجميعها ، ونريد تحويلها إلى كيانات منفصلة.
‫لن يكون هناك تصنيف واحد لإنشاء قائمة فارغة.
‫أوه ، ربما هذه.
‫لا أريد تجاوز متغير لدي من قبل ، لذا ستعمل الصور فقط على تسطيرها.
‫هناك نذهب.
‫ثم نريد تكرار البيانات التي لا مثيل لها.
‫لذلك نذهب تسمية الصورة.
‫الصحيح.
‫لدينا هنا إسقاط لتسمية الصورة في.
‫بيانات Val دفعة واحدة.
‫لذلك كل ما أقوم به هو الاتصال بالدفعة وسأفعل ذلك بضربة واحدة.
‫لذلك سأقوم باستدعاء الدُفعة والنقطة كمكرر عدد pi في ضربة واحدة.
‫لذلك دعونا نرى ما سيحدث إذا ذهبنا إلى طباعة الصورة.
‫قد يكون هذا في الواقع.
‫قم بتخريب جهاز الكمبيوتر الخاص بنا ، لكننا سنقول ذلك على أي حال.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫ماذا سيعود؟
‫فقاعة.
‫لذا ها نحن ذا.
‫ستذهب إلى 200 أو نحو ذلك لأن هذا هو عدد العينات الموجودة في مجموعتنا ، دفعة التحقق
‫الخاصة بنا.
‫لكن كل ما يفعله الآن هو الطباعة.
‫الصورة وصورة التسمية وتسمية الصورة والتسمية.
‫لكن الصورة يتم تذكرها في شكل صورة معالجة ، صورة مُعالجة مسبقًا ، وهي وظيفة الصورة المعالجة مسبقًا
‫التي كتبناها في الجزء العلوي مباشرةً.
‫لا نريدهم هكذا فقط.
‫نريد إلحاقهم بقائمة الصور لدينا.
‫لذا إلحاق الصورة.
‫ولا تُلحق التسميات التسمية.
‫والآن ما يجب أن يكون لدينا.
‫إذا ذهبنا إلى الصور صفر ، فإن الصور صفر.
‫لذا ها نحن ذا.
‫إذن هناك صورة واحدة.
‫وكان من المفترض أن تقوم العلامة المقابلة بذلك في نفس الوقت.
‫تسمية الصفر.
‫لماذا لم يخرج ذلك؟
‫اه لهذا السبب.
‫ملصقات.
‫قل حيرة نفسي مع المتغيرات التي نحفظها.
‫هذا هو السبب في أنه من المفيد أن تعمل هذه الأشياء ، لأنه إذا قمت بإنشاء
‫متغيرات مختلفة وفقدت تتبع ماهية المتغيرات ، فأنت تربك نفسك.
‫هناك نذهب.
‫لذلك هناك التسمية الحقيقية.
‫إذن هذا هو التحقق من صحة الصورة صفر وتسمية الحقيقة الأساسية.
‫لذا فإن هدفنا هو تصور هذه الصورة ومقارنة تسمية الحقيقة الأساسية هذه بعلامة
‫التنبؤ التي صنعتها حتى نتمكن من الحصول على تسميات PRED صفر.
‫رائع.
‫KAHN ما كانت علامة التنبؤ حتى نتمكن من الحصول على تنبؤات Red Label صفر.
‫Bhattacharya إذن هذا توقع بأن نموذجنا أخطأ.
‫لذلك هذا ما نحاول تخيله الآن.
‫هيا بنا نقوم بذلك.
‫هذا ليس حقًا ممتعًا.
‫ونريد أن نجعل الأشياء ممتعة.
‫لذلك دعونا نتخيل هذا ثم ننتهي من الفيديو هناك.
‫في الواقع ، هذا تحدٍ.
‫قبل أن أبدأ العمل باستخدام هذا التسلسل الصغير ، أريدك أن تجربه.
‫نسمي الوظيفة شيئًا رائعًا مثل دفعة ify.
‫ويجب أن يتطلب إدخال مجموعة بيانات ، ومجموعة بيانات دُفعية ، ويجب أن تقوم بهذه الوظيفة
‫وتعيدها إلى القوائم.
‫لذلك هذا هو التحدي الصغير الخاص بك.
‫سأعطيك بضع ثوان.
‫حسنًا ، لقد عدت.
‫لم يغادر حقا.
‫كنت هنا طوال الوقت.
‫نأمل أن تكون قد قمت بتجربة صغيرة لوظيفة تسهل هذه الدفعة الجميلة من وظيفة إطلاق النار
‫التي سنكتبها.
‫لذلك سنكتب بعضًا من سلسلة docstring تأخذ مجموعة بيانات مجمعة من أزمنة تسمية الصورة وإرجاعها.
‫متفرق.
‫ظهور الصور والتسميات.
‫ضع علامة.
‫القراد ، القراد.
‫ونريد إنشاء الصور لأنها ضمن دالة.
‫يمكننا استخدام أي اسم متغير نريده.
‫وبعد ذلك سنقوم بالمرور من خلال الحلقة.
‫لذلك كل ما أفعله هو إعادة كتابة هذا هنا.
‫بدلاً من نسخ المواقف ، أقوم بتشغيلها مرة أخرى لأنني أريد أن أتدرب.
‫اريد ان امارس.
‫لذا.
‫لتسمية الصورة في أوه ، علينا فقط استخدام البيانات.
‫هذا لأنني قمت بإعداد معلمة بيانات حتى أتمكن من تمرير أي مجموعة بيانات مجمعة أريدها.
‫حتى البيانات على دفعة.
‫ليس مثل.
‫مكرر NumPy.
‫جميلة.
‫الصور.
‫نقطة إلحاق.
‫صورة.
‫تسميات نقطة إلحاق التسمية.
‫وبعد ذلك يمكننا إرجاع ملصقات الصور إذا اختبرنا وظائفنا الصغيرة على دفعة ify.
‫دعونا نرى كيف تبدو قدراتك على الشاطئ.
‫إذا قمت بذلك ، فستواجه التحدي المتمثل في تجميل الأمم المتحدة لمجموعة بيانات التحقق من الصحة التي تساوي وتجميعها ، وسنقوم
‫بتمريرها.
‫تحقق من صحة دفعة.
‫تمامًا مثل ما فعلناه هنا.
‫لقد قمنا بتشغيله للتو وسنتحقق من صور val صفر وتسميات val صفر.
‫فقاعة.
‫لذلك هذا هو نفس الشيء بالضبط هناك.
‫هذا ما لدينا هنا.
‫فحص أخير هو أنه يمكننا الحصول على ملصق الخبز.
‫ماذا كان؟
‫خان.
‫كين ، ربما أقول هذا خطأ.
‫نذهب هنا.
‫لذلك احصل على تسمية مسبقة.
‫فال صور صفر.
‫أوه ، لا ، يجب أن تكون ملصقات.
‫أوه ، فعلت ذلك.
‫تمام.
‫هذا مشغول.
‫أوه لا.
‫لذلك هذا سوف ينجح لأن هذه أرقام أيضًا.
‫لذا فنحن في الواقع نريد "فال ليبلز" ، أليس كذلك؟
‫يخدع رائع.
‫حسنًا ، لدينا الآن دالة لتجميل بياناتنا.
‫يمكننا الحصول على صور التحقق الخاصة بنا ، وهو أمر رائع.
‫لذا يمكننا الآن عمل بعض الوظائف الصغيرة لعمل تنبؤات بشأن تلك الصور.
‫يمكننا الحصول على علامة Ground Truth ثم مقارنتها بعلامة التنبؤ.
‫دعنا نحذف هذا الرمز هنا وسننهي الفيديو.
‫وفي المرحلة التالية ، ماذا يجب أن نفعل؟
‫يجب أن نجعل بعض الوظائف لرسم صورة.
‫لذا تخيل صورة لكلب صغير جميل.
‫سنقارن أيضًا تسمية الحقيقة بالتسمية المتوقعة.
‫هذا يبدو وكأنه خطة بالنسبة لي.
‫سأراك في الفيديو التالي.