‫Dus in de laatste video hebben we het gehad over hoe we de voorspellingsoutput van ons model kunnen omzetten, oké, deze lange
‫lijst met getallen die heel moeilijk te begrijpen zijn als je ze voor de eerste keer
‫bekijkt, in iets dat we kunnen begrijpen, een voorspelde label in de vorm van een string.
‫Wat we willen doen, is het een beetje visueler maken, want dit is behoorlijk vervelend.
‫Door het op deze manier te vergelijken, worden enkele functies gecreëerd die ons zullen helpen deze stap in principe
‫uit te voeren, evenals het werkelijke beeld te visualiseren waarop een model een voorspelling doet en het vervolgens te vergelijken met
‫die afbeeldingen, het werkelijke label of het waarheidslabel.
‫En maar een kleinigheidje.
‫Deze worden ook wel betrouwbaarheidsintervallen genoemd.
‫Als je ze hoort, is dit een voorspellingskans.
‫Er is ook een betrouwbaarheidsinterval.
‫Dus een methode om een model te evalueren is, oké, geef me alleen de voorspellingen
‫die een betrouwbaarheidswaarde hebben boven punt vijfenzeventig.
‫Elke voorspelling met de maximale waarde staat onder punt zeven.
‫Vijf worden naar de kant geduwd.
‫Dat zijn dingen die je misschien wilt doorgeven aan een menselijke classificator.
‫Maar alles boven punt zeven vijf, wil je misschien het model zichzelf laten voorspellen.
‫Laten we een klein berichtje voor onszelf schrijven met de bovenstaande functionaliteit.
‫Is mooi, maar we willen het op grote schaal kunnen doen.
‫En het zou nog beter zijn als we het beeld zouden kunnen zien, waarop de voorspelling wordt gedaan.
‫Een onderdeel van het zijn van een datawetenschapper of machine learning-ingenieur is niet alleen het kunnen schrijven van dit
‫soort code, een belangrijkere stap dan het bouwen van een machine learning-model is het evalueren ervan.
‫Dit is dus wat we ongeveer doen.
‫We communiceren met onszelf wat er aan de hand is, want het is één ding om iemand een nauwkeurigheidsscore te laten
‫zien.
‫We konden gewoon gaan.
‫Ja, daar ga je.
‫De nauwkeurigheid van ons model is 100 procent op de trainingsset en dat zou goed kunnen gaan.
‫Oké, laat me kijken wat er aan de hand is.
‫Dus dat is wat we hier doen.
‫Dus als je het aan iemand anders moet melden of als je een collega of misschien je partner met een bedrijf moet
‫laten zien die niet echt weet waar je het over hebt, als je ze vertelt dat de kans op voorspelling
‫nul komma zeven vijf is , het is veel makkelijker als je ze iets visueels kunt laten zien.
‫Dus we gaan hierheen.
‫Geen voorspelling.
‫Waarschijnlijkheden zijn ook.
‫Bekend als betrouwbaarheidsniveaus markeren naar beneden.
‫Prachtig.
‫Oké, een kleine functie, laten we de voorspellingswaarschijnlijkheden omdraaien, dat is wat we hier hebben.
‫Dit zijn allemaal waarschijnlijkheden.
‫Dus als je mij voorspellingskansen hoort zeggen, dan verwijs ik naar een lange reeks getallen zoals deze
‫die waarschijnlijkheden zijn.
‫En ik ga hier, verander waarschijnlijkheden in hun respectievelijke label.
‫Makkelijker te begrijpen.
‫Dus we zullen doof worden, misschien doen we het van een enkele.
‫Dus misschien krijgt Fred het label een voorspellingswaarschijnlijkheidsreeks die onthoudt dat dit alleen deze voorspellingskansen
‫zijn.
‫Want wat we hier doen, onthoud, ons doel is om gewoon funky te zijn, deze lelijke Prinstein.
‫Nou, zo lelijk is het niet.
‫Het is eigenlijk best wel nette code.
‫Maar we willen dit op grote schaal voor ons beschikbaar maken.
‫Voorspellingskansen, ja, en dan willen we een beetje gedoken voor onszelf overlaten, verandert
‫een reeks voorspellingswaarschijnlijkheden in een label.
‫We kunnen hier gewoon een eenvoudige return-statement doen, unieke vlechten of we willen de unieke
‫vlechten indexeren voor de ARG max van voorspellingskansen.
‫Nogmaals, we repliceren deze hier gewoon.
‫We willen alleen het voorspelde label uit deze lijst met getallen.
‫Laten we eens kijken hoe dat eruit ziet als we een klein voorbeeld willen nemen, een voorspeld label krijgen.
‫Gebaseerd op een reeks voorspellingskansen.
‫Typo's in overvloed, lees label, bereid labelvoorspellingen voor, laten we verder gaan met de eerste index.
‫Dus alles wat we doen, we noemen onze functie gewoon onze mooie kleine functie die we zojuist hebben geschreven.
‫En hopelijk levert dit ons het private label van nul op.
‫Border Terriër, dat is waar we naar op zoek zijn.
‫Negen.
‫Wat is je favoriete nummer, het mijne was 81 want negen keer 1981, één plus acht is 81, acht min één
‫is zeven.
‫Ik heb een hond die zeven heet.
‫En ik had een Snorlax Lovelady toen ik hem ruilde aan een kleine Amerikaanse jongen met wie hij
‫bevriend was in een resort, zijn naam met Gareth, en hij verliet het resort zonder ooit mijn snorlax terug te ruilen.
‫Dus dat was het einde van dat verhaal.
‫Oke.
‫Prachtig.
‫We hebben een lijst met verschillende voorspellingen die ons model heeft gedaan, en we hebben
‫een aantal functies om die voorspellingskansen om te zetten in een label.
‫Dus we maken onze voorspellingen gemakkelijker te evalueren voor onze oogbollen.
‫We hebben er al wat statistieken over met Tenzer-bord.
‫Wat we waarschijnlijk zullen doen is sinds onze validatiegegevens.
‫Staat in batchvorm, dit is een batchdataset.
‫We willen een lijst krijgen, we willen hem in feite uit de oven halen omdat we die afbeeldingen eruit willen
‫halen, dus we willen deze afbeeldingen hier weghalen en deze labels omdat dit de waarheidslabels zijn.
‫Op die manier kunnen we voorspellingen doen op de validatie-afbeeldingen en vervolgens onze voorspellingslabels krijgen
‫met behulp van onze functie en die voorspellingslabels vervolgens vergelijken met de daadwerkelijke validatielabels.
‫Dus laten we een kleine functie maken die dat doet.
‫Dus wat gaan we doen.
‫Muga hier.
‫Nu, aangezien onze validatiegegevens zich nog steeds in een batchgegevensset bevinden, onthoud, het is in een batch gegevensset, want dat is zeer
‫efficiënt om berekeningen op te maken.
‫We zullen het in batch moeten doen als het dat woord net heeft verzonnen om voorspellingen te doen over de validatie.
‫Afbeeldingen en vergelijk die voorspellingen vervolgens met de validatielabels, waarheidslabels.
‫Dit wordt echt gaaf als het eenmaal draait.
‫Dus laten we hier een functie maken om batch-batchgegevenssets op te sporen.
‫De mensen die Tenzer laten stromen hebben echt over dit probleem nagedacht.
‫Een niet eens een probleem.
‫Het is maar een kleine wegversperring, want als je een dataset hebt gegroepeerd, is er zeker een manier om niet te evenaren.
‫En er is als we Tancer Flow 2 gaan. 0 op batch.
‫Waar is het?
‫Gegevensset op Bache.
‫Ontgrendelen Hildago splitst elementen van een dataset in meerdere elementen, bijvoorbeeld als de dataset-elementen worden gevormd door iets,
‫iets waar B kan variëren, maar ik zal je dat laten lezen als je
‫wilt.
‫Maar eigenlijk hebben ze hier elementen.
‫Dataset van generatordataset op Bache, minder dataset zoals bekend bij Iterator.
‫Dus als we het eenmaal hebben gepatcht, kunnen we Numpty Iterator aanroepen en het in een itereerbare lijst
‫veranderen.
‫Dus nogmaals, als deze code niet klopt wanneer je hem voor het eerst leest, is de beste manier om erachter te komen, hem
‫te schrijven.
‫Dus laten we dat doen.
‫Laten we het eerst in een niet-functionerend schrijven en dan zullen we functioneren.
‫Is het zo beelden?
‫Omdat we de validatie-afbeeldingen willen hebben die we willen uitpakken.
‫We willen deze en deze in afzonderlijke entiteiten krijgen.
‫Niet een.
‫Labels maken een lege lijst.
‫Dus misschien wil ik deze variabelen niet overschrijven die ik eerder had, dus afbeeldingen zullen ze alleen maar onderstrepen.
‫Daar gaan we.
‫Dan willen we niet-gepatchte gegevens doorlopen, dus gaan we naar een afbeeldingslabel, toch?
‫We hebben hier een tabel met afbeeldingslabels.
‫Gegevens ongeëvenaard.
‫Dus alles wat ik doe, roep Bache aan en ik ga deze in één hit doen, dus ik
‫ga Bache aanroepen en punt als num pie iterator in één hit.
‫Dus laten we eens kijken wat er gebeurt als we afbeelding gaan afdrukken, dit zou eigenlijk kunnen.
‫Breekt onze computer, maar we zeggen het toch als en ontlopen de code, wat gaat het teruggeven?
‫Boehme.
‫Dus daar gaan we, het gaat dat gaan voor 200 of zo, want dat is hoeveel monsters er in
‫onze batch zitten.
‫Nu, validatie batch, maar het enige wat het nu doet is afdrukken.
‫De afbeelding en het label, de afbeelding en het label, de afbeelding en het label,
‫maar de afbeelding is, onthoud, in de vorm van een bewerkte afbeelding, een voorbewerkte
‫afbeelding. bovenkant.
‫We willen ze niet zomaar.
‫We willen ze toevoegen aan onze lijst met afbeeldingen.
‫Dus afbeelding toevoegen.
‫En labels voegen geen label toe.
‫Dus wat we nu zouden moeten hebben als we naar afbeeldingen gaan, er zijn afbeeldingen nul, dus daar gaan we.
‫Er is dus één afbeelding.
‫En het tegenhangerlabel had dat net op dat moment moeten doen.
‫Leibel nul.
‫Waarom kwam dat niet uit?
‫Oh, daarom etiketten.
‫Zeg, ik verwarde mezelf met de variabelen die we opslaan.
‫Daarom is het handig om dingen te functionaliseren, want als je verschillende variabelen
‫maakt en je niet meer weet welke variabelen dat zijn, raak je zelf in de war.
‫Daar gaan we.
‫Er is dus een echt label.
‫Dus dit is beeldvalidatie nul en het is grondwaarheidslabel.
‫Ons doel is dus om dit beeld te visualiseren en dit grondwaarheidslabel te vergelijken
‫met het voorspellingslabel dat is gemaakt om Fred labellabels nul te krijgen.
‫Prachtig.
‫Nou, het voorspellingslabel was zodat we Red Label-voorspellingen nul konden krijgen.
‫Border Terriër, dus dat is een voorspelling dat ons model het mis had, dus dit is wat we nu proberen te
‫visualiseren.
‫Laten we dit doen.
‫Dat is niet echt leuk.
‫En we willen het leuk maken.
‫Dus laten we dit functioneel maken en dan maken we de video daar af.
‫Eigenlijk is dat een uitdaging.
‫Voordat ik deze kleine reeks ga gebruiken, wil ik dat je het eens probeert,
‫genaamd de functie iets cools, zoals ongebakken yafai.
‫En het zou een invoer van een dataset moeten vergen, een batchdataset, en het zou deze functionaliteit moeten doen
‫en deze twee lijsten moeten retourneren.
‫Dus dat is jouw kleine uitdaging.
‫Ik geef je een paar seconden.
‫Goed, ik ben terug.
‫Ik ben niet echt weggegaan, ik was hier de hele tijd.
‫Hopelijk heb je een kleine poging gehad om deze mooie en vlinderfunctie die we gaan schrijven te
‫laten functioneren.
‫Dus we schrijven wat een doctoring duurt een batch dataset van afbeelding, label tijden en rendementen.
‫Scheid arrays met afbeeldingen en labels.
‫Tik, tik, tik.
‫En we willen afbeeldingen maken omdat het in een functie zit, we kunnen elke variabelenaam gebruiken die we willen.
‫En dan gaan we door, dus eigenlijk alles wat ik doe is dit hier
‫te herschrijven in plaats van het te kopiëren, ik schrijf het gewoon weer uit omdat ik wil oefenen.
‫Ik wil oefenen.
‫Dus voor afbeeldingslabel in, oh, we hoeven alleen gegevens te gebruiken.
‫Dus dit komt omdat ik een gegevensparameter heb ingesteld, zodat ik gewoon elke batchgegevensset kan doorgeven die ik wil.
‫Dus data op batch.
‫Zoals.
‫Geen hoge iterator.
‫Mooi.
‫Afbeeldingen punt toevoegen.
‫Afbeelding.
‫Labels voegen geen label toe, en dan kunnen we afbeeldingen, labels retourneren.
‫We testen onze kleine functies op Vatuvei.
‫Laten we eens kijken wat uw capaciteiten zijn op Bache.
‫Als ik dat doe, ga je de uitdaging aan van onbevredigende validatiedatasets op Batarfi en we gaan het doorgeven,
‫een batch valideren.
‫Precies hetzelfde als wat we hier hebben gedaan.
‫Ik bedoel, heb het gewoon gefunctionaliseerd en we zullen Vall-afbeeldingen nul en VAO-labels nul bekijken.
‫Boom.
‫Precies hetzelfde daar.
‫Dat is wat we hier hebben.
‫Een laatste controle is dat we het Fred-label kunnen krijgen.
‫Wat was het?
‫Khan, oké, en misschien zeg ik dat verkeerd.
‫Als ik hierheen ga om verachtelijke afbeeldingen van Red Label te krijgen, nul, oh nee, dan moeten het labels zijn.
‫O, ging dat goed?
‫Dat werkte o.
‫Dus dat gaat werken, want dat zijn ook cijfers.
‫Dus we willen eigenlijk Val Liablity, toch?
‫God.
‫Prachtig.
‫OK, dus nu hebben we een functie om onze gegevens niet te bevredigen, we kunnen onze validatie-afbeeldingen
‫krijgen, wat geweldig is, dus we kunnen nu wat kleine functionaliteit uitwerken om voorspellingen te doen op die afbeeldingen.
‫We kunnen het grondwaarheidslabel krijgen en dat dan vergelijken met het voorspellingslabel.
‫Laten we deze code hier verwijderen en we zullen de video afmaken en in de volgende, wat moeten we doen?
‫We zouden enkele functies moeten maken om een afbeelding te plotten.
‫Dus visualiseer een beeld van een mooie kleine hond.
‫Zal ook de waarheid vergelijken met het voorspelde niveau.
‫Dat lijkt me een plan.
‫Ik zie je in de volgende video.