‫Donc, la dernière vidéo, nous avons parlé de la façon dont nous pouvons convertir les sorties de prédiction de notre modèle, d'accord,
‫cette longue liste de nombres qui sont vraiment difficiles à comprendre si vous les regardez pour la
‫première fois en quelque chose que nous pouvons comprendre, une prédiction étiquette sous la forme d'une chaîne.
‫Ce que nous voulons faire, c'est le rendre un peu plus visuel car c'est assez fastidieux.
‫Le simple fait de le comparer ainsi créera des fonctions qui vont nous aider à faire cette étape, ainsi
‫qu'à visualiser l'image réelle sur laquelle un modèle fait une prédiction, puis à la comparer à ces images, à
‫l'étiquette réelle ou à l'étiquette de vérité.
‫Et juste un petit détail.
‫Ceux-ci sont également appelés intervalles de confiance.
‫Si vous les entendez, il s'agit d'une probabilité de prédiction.
‫Il y a aussi l'intervalle de confiance.
‫Donc, une méthodologie d'évaluation d'un modèle est d'aller, d'accord, ne me donner que les prédictions qui ont
‫une valeur de confiance au-dessus du point soixante-quinze.
‫Chaque prédiction qui est la valeur maximale est sous le point sept.
‫Cinq est mis à l'écart.
‫Ce sont des choses que vous voudrez peut-être transmettre à un classificateur humain.
‫Mais tout au-dessus du point sept cinq, vous voudrez peut-être laisser le modèle se prédire.
‫Écrivons-nous une petite note ayant la fonctionnalité ci-dessus.
‫C'est génial, mais nous voulons pouvoir le faire à grande échelle.
‫Et ce serait encore mieux si nous pouvions voir l'image, sur laquelle la prédiction est faite.
‫Être un scientifique des données ou un ingénieur en apprentissage automatique ne consiste pas seulement à être capable d'écrire ce
‫type de code, une étape plus importante que la construction d'un modèle d'apprentissage automatique consiste à l'évaluer.
‫C'est donc ce que nous faisons en quelque sorte.
‫Nous nous communiquons ce qui se passe, car c'est une chose de simplement montrer à quelqu'un un score de
‫précision.
‫On pourrait juste y aller.
‫Ouais, voilà.
‫La précision de notre modèle est de 100 % sur l'ensemble d'entraînement et cela pourrait bien se passer.
‫OK, laissez-moi voir ce qui se passe.
‫C'est donc ce que nous faisons ici.
‫Donc, si vous deviez le signaler à quelqu'un d'autre ou si vous deviez montrer à un collègue ou peut-être à votre partenaire
‫une entreprise qui ne sait pas vraiment de quoi vous parlez lorsque vous leur dites que la probabilité de prédiction est
‫de zéro virgule sept cinq , c'est beaucoup plus facile quand vous pouvez leur montrer quelque chose de visuel.
‫Alors on y va.
‫Aucune prédiction.
‫Les probabilités le sont aussi.
‫Connu sous le nom de niveaux de confiance en baisse.
‫Merveilleux.
‫Très bien, alors une petite fonction, allons tourner les probabilités de prédiction, c'est ce que nous avons ici.
‫Ce sont toutes des probabilités.
‫Donc, si vous m'entendez dire des probabilités de prédiction, je fais référence à un long éventail de nombres comme celui-ci
‫qui sont des probabilités.
‫Et je vais ici, transforme les probabilités en leur étiquette respective.
‫Plus facile à comprendre.
‫Alors nous allons devenir sourds, nous pourrions le faire d'un seul.
‫Alors peut-être que l'étiquette Fred lui transmettra un tableau de probabilités de prédiction qui se souviendra que ce ne sont que ces probabilités
‫de prédiction.
‫Parce que ce que nous faisons ici, rappelez-vous, notre objectif est juste de faire du funky, ce laid Prinstein.
‫Eh bien, ce n'est pas vraiment si moche.
‫C'est en fait un code assez soigné.
‫Mais nous voulons mettre cela à notre disposition à grande échelle.
‫Les probabilités de prédiction, oui, et ensuite nous voulons nous laisser un peu de falsification pour transformer
‫un tableau de probabilités de prédiction en une étiquette.
‫Nous pouvons simplement faire une simple déclaration de retour ici, des tresses uniques ou nous voulons indexer les
‫tresses uniques pour l'ARG max des probabilités de prédiction.
‫Encore une fois, nous ne faisons que reproduire celui-ci ici.
‫Tout ce que nous faisons, c'est que nous voulons juste l'étiquette prédite à partir de cette liste de nombres.
‫Voyons à quoi cela ressemble si nous voulons prendre un petit exemple, obtenir une étiquette prédite.
‫Basé sur un tableau de probabilités de prédiction.
‫Des fautes de frappe à gogo, lisez l'étiquette, préparez des prédictions d'étiquettes, passons au premier index.
‫Donc tout ce que nous faisons, nous appelons simplement notre fonction notre belle petite fonction que nous venons d'écrire.
‫Et j'espère que cela nous renvoie l'étiquette privée de zéro.
‫Border terrier, c'est ce que nous recherchons.
‫Neuf.
‫Quel est votre nombre préféré, le mien était le 81 parce que neuf fois 1981, un plus huit fait 81, huit moins
‫un fait sept.
‫J'ai un chien qui s'appelle sept.
‫Et j'en ai eu un Snorlax Lovelady une fois que je l'ai échangé à un petit garçon américain qui
‫était un ami dans un complexe, son nom avec Gareth, et il a quitté le complexe sans jamais échanger mon snorlax.
‫C'était donc la fin de cette histoire.
‫Très bien.
‫Merveilleux.
‫Nous avons une liste des différentes prédictions que notre modèle a faites, et nous avons
‫quelques fonctionnalités pour transformer ces probabilités de prédiction en une étiquette.
‫Nous rendons donc nos prédictions plus faciles à évaluer pour nos globes oculaires.
‫Nous avons déjà quelques métriques sur eux avec la carte Tenzer.
‫Maintenant, ce que nous allons probablement faire, c'est depuis nos données de validation.
‫Est sous forme de lot, il s'agit d'un ensemble de données par lots.
‫Nous voulons obtenir une liste, nous voulons la débrouiller essentiellement parce que nous voulons arracher ces images, donc nous voulons
‫sortir ces images d'ici et ces étiquettes parce que ce sont les étiquettes de vérité.
‫De cette façon, nous pouvons faire des prédictions sur les images de validation, puis obtenir nos étiquettes de
‫prédiction à l'aide de notre fonction, puis comparer ces étiquettes de prédiction aux étiquettes de validation réelles.
‫Créons donc une petite fonction, qui fait cela.
‫Alors qu'est-ce que nous allons faire.
‫Muga ici.
‫Maintenant, étant donné que nos données de validation sont toujours dans un ensemble de données par lots, rappelez-vous qu'elles se trouvent dans un ensemble de données car c'est
‫une intensification très efficace pour effectuer des calculs.
‫Nous devrons le faire par lots s'il vient d'inventer ce mot pour faire des prédictions sur la validation.
‫Images, puis comparez ces prédictions aux étiquettes de validation, les étiquettes de vérité.
‫Cela va être vraiment cool une fois qu'il sera opérationnel.
‫Créons donc ici une fonction pour dénicher un lot d'ensembles de données par lots.
‫Les personnes qui font couler Tenzer ont en fait pensé à ce problème.
‫Un même pas un problème.
‫C'est juste un petit barrage routier parce que si vous avez groupé un ensemble de données, il y a sûrement un moyen de ne pas correspondre.
‫Et il y en a si nous allons Tancer Flow 2. 0 sur le lot.
‫Où est-ce?
‫Ensemble de données sur Bache.
‫Unlatch Hildago divise les éléments d'un ensemble de données en plusieurs éléments, par exemple, si les éléments de l'ensemble de données sont façonnés
‫par quelque chose, quelque chose où B peut varier, mais je vous laisse le lire si vous le
‫souhaitez.
‫Mais fondamentalement, ils ont des éléments ici.
‫Ensemble de données à partir de l'ensemble de données du générateur sur Bache, moins de données connues par Iterator.
‫Ainsi, une fois que nous l'avons dépatché, nous pouvons l'appeler en tant que Numpty Iterator et cela va le transformer en une liste
‫itérable.
‫Donc, encore une fois, si ce code n'a pas de sens lorsque vous le lisez pour la première fois, la meilleure façon de le comprendre est
‫de l'écrire.
‫Alors faisons-le.
‫Écrivons-le d'abord dans un non-fonctionnement et ensuite nous fonctionnerons.
‫Est-ce donc des images ?
‫Parce que nous voulons obtenir les images de validation que nous voulons décompresser.
‫Nous voulons que ceux-ci et ceux-ci dans des entités distinctes.
‫Pas une.
‫Les étiquettes créeront une liste vide.
‫Alors peut-être que je ne veux pas remplacer une variable que j'avais auparavant, donc les images les souligneront simplement.
‫On y va.
‫Ensuite, nous voulons parcourir les données non corrigées, donc nous allons étiquette d'image, n'est-ce pas ?
‫Nous avons ici un tableau d'étiquettes d'image.
‫Données inégalées.
‫Donc, tout ce que je fais appelle Bache et je vais le faire en un seul coup, donc je
‫vais appeler Bache et dot as num pie iterator en un seul coup.
‫Voyons donc ce qui se passe si nous allons imprimer une image, cela pourrait en fait.
‫Détruit notre ordinateur, mais nous le dirons quand même si et dépasse le code, qu'est-ce que cela va retourner ?
‫Boehme.
‫Alors voilà, ça va aller pour 200 environ parce que c'est le nombre d'échantillons dans
‫notre lot.
‫Maintenant, lot de validation, mais tout ce qu'il fait maintenant est d'imprimer.
‫L'image et l'étiquette, l'image et l'étiquette, l'image et l'étiquette, mais l'image est, rappelez-vous, sous la forme d'une
‫image traitée, une image prétraitée, qui est cette fonction d'image pré-traitée que nous avons écrite juste
‫à la Haut.
‫Nous ne les voulons pas comme ça.
‫Nous voulons les ajouter à notre liste d'images.
‫Alors ajoutez une image.
‫Et les étiquettes n'ajoutent pas d'étiquette.
‫Alors maintenant ce qu'on devrait avoir si on passe des images, il y a des images zéro, donc on y va.
‫Il y a donc une image.
‫Et son label homologue aurait dû le faire en même temps.
‫Leibel zéro.
‫Pourquoi ça n'est pas sorti ?
‫Oh, c'est pourquoi les étiquettes.
‫Dis, je me suis confondu avec les variables que nous sauvegardons.
‫C'est pourquoi les choses fonctionnalisées sont utiles, car si vous créez différentes variables
‫et que vous perdez la trace de quelles variables il s'agit, vous êtes vous-même confus.
‫On y va.
‫Il y a donc un vrai label.
‫C'est donc la validation d'image zéro et c'est l'étiquette de vérité terrain.
‫Notre objectif est donc de visualiser cette image et de comparer cette étiquette de vérité terrain
‫à l'étiquette de prédiction qu'elle a créée pour obtenir les étiquettes d'étiquette Fred à zéro.
‫Merveilleux.
‫Eh bien, l'étiquette de prédiction était pour que nous puissions obtenir des prédictions de l'étiquette rouge à zéro.
‫Border terrier, c'est donc une prédiction que notre modèle s'est trompé, c'est donc ce que nous essayons de visualiser en ce
‫moment.
‫Faisons cela.
‫Ce n'est pas vraiment amusant.
‫Et nous voulons rendre les choses amusantes.
‫Alors fonctionnalisons cela et nous terminerons la vidéo là-bas.
‫En fait, c'est un défi.
‫Avant de partir et de commencer à faire fonctionner cette petite séquence, je veux que vous l'essayiez, appelez
‫la fonction quelque chose de cool, comme un yafai non cuit.
‫Et il devrait prendre une entrée d'un ensemble de données, un ensemble de données par lots, et il devrait faire cette
‫fonctionnalité et renvoyer ces deux listes.
‫C'est donc votre petit défi.
‫Je vais vous donner quelques secondes.
‫D'accord, je suis de retour.
‫Je ne suis pas vraiment parti, j'étais là tout le temps.
‫J'espère que vous avez eu un petit tour d'essai d'un fonctionnement de cette belle fonction papillon que nous
‫allons écrire.
‫Nous allons donc écrire un doctoring qui prend un ensemble de données par lots d'images, de temps d'étiquettes et de retours.
‫Séparez les tableaux d'images et d'étiquettes.
‫Cochez, cochez, cochez.
‫Et nous voulons créer des images parce que c'est dans une fonction, nous pouvons utiliser le nom de variable que nous voulons.
‫Et puis nous allons passer en boucle, donc en gros, tout ce que je fais, c'est
‫juste réécrire ça ici au lieu de copier des affiches, je le réécris juste parce que je veux m'entraîner.
‫Je veux pratiquer.
‫Donc, pour l'étiquette d'image, oh, nous n'avons qu'à utiliser des données.
‫C'est donc parce que j'ai configuré un paramètre de données afin que je puisse simplement passer à n'importe quel ensemble de données par lots que je veux.
‫Donc données par lot.
‫Comme.
‫Pas d'itérateur haut.
‫Beau.
‫Les images s'ajoutent.
‫Image.
‫Les étiquettes n'ajoutent pas d'étiquette, et nous pouvons ensuite renvoyer des images, des étiquettes.
‫On teste nos petites fonctions sur Vatuvei.
‫Voyons à quoi ressemblent vos capacités sur Bache.
‫Si je le fais, vous relevez le défi d'insatisfait maintenant l'ensemble de données de validation est égal à Batarfi et nous allons le distribuer,
‫valider un lot.
‫Exactement la même chose que ce que nous avons fait ici.
‫Je veux dire, juste fonctionnalisé et nous allons vérifier les images Vall zéro et les étiquettes VAO zéro.
‫Boom.
‫Exactement la même chose là-bas.
‫C'est ce que nous avons ici.
‫Une dernière vérification est que nous pouvons obtenir l'étiquette Fred.
‫Qu'est-ce que c'était?
‫Khan, d'accord, et peut-être que je dis ça mal.
‫Si je vais ici pour obtenir des images viles Red Label, zéro, oh, non, ce doivent être des étiquettes.
‫Oh, ça s'est bien passé ?
‫Cela a fonctionné oh.
‫Donc ça va marcher parce que ce sont aussi des chiffres.
‫Donc, nous voulons vraiment Val Liablity, n'est-ce pas ?
‫Dieu.
‫Merveilleux.
‫OK, maintenant nous avons une fonction pour ne pas satisfaire nos données, nous pouvons obtenir nos images de validation,
‫ce qui est génial, nous pouvons donc maintenant travailler sur quelques petites fonctionnalités pour faire des prédictions sur ces images.
‫Nous pouvons obtenir l'étiquette de vérité terrain, puis la comparer à l'étiquette de prédiction.
‫Supprimons ce code ici et nous terminerons la vidéo et dans la suivante, que devons-nous faire ?
‫Nous devrions créer des fonctions pour tracer une image.
‫Alors visualisez une image d'un beau petit chien.
‫Sera également comparer la vérité susceptible au niveau prédit.
‫Cela ressemble à un plan pour moi.
‫Je te verrai dans la prochaine vidéo.