‫Im letzten Video haben wir also darüber gesprochen, wie wir die Vorhersageausgaben unseres Modells umwandeln können, okay, diese lange
‫Liste von Zahlen, die wirklich schwer zu verstehen sind, wenn Sie sie zum ersten Mal
‫betrachten, in etwas, das wir verstehen können, eine Vorhersage Etikett in Form einer Zeichenfolge.
‫Was wir tun möchten, ist, es ein bisschen visueller zu machen, weil das ziemlich mühsam ist.
‫Wenn Sie es einfach so vergleichen, werden einige Funktionen erstellt, die uns im Grunde helfen, diesen Schritt durchzuführen, sowie
‫das tatsächliche Bild zu visualisieren, auf das ein Modell eine Vorhersage trifft, und es dann mit diesen Bildern, dem
‫tatsächlichen Label oder dem Wahrheitslabel zu vergleichen.
‫Und nur ein kleiner Leckerbissen.
‫Diese werden auch als Konfidenzintervalle bezeichnet.
‫Wenn Sie sie hören, handelt es sich um eine Vorhersagewahrscheinlichkeit.
‫Es gibt auch Konfidenzintervall.
‫Eine Methode zur Bewertung eines Modells besteht also darin, mir nur die Vorhersagen zu geben,
‫die einen Konfidenzwert über Punkt fünfundsiebzig haben.
‫Jede Vorhersage mit dem maximalen Wert liegt unter Punkt sieben.
‫Fünf wird auf die Strecke geschoben.
‫Das sind Dinge, die Sie vielleicht an einen menschlichen Klassifikator übergeben möchten.
‫Aber alles, was über Punkt sieben bis fünf hinausgeht, möchten Sie vielleicht das Modell selbst vorhersagen lassen.
‫Schreiben wir uns eine kleine Notiz mit der oben genannten Funktionalität.
‫Ist großartig, aber wir wollen es in großem Maßstab tun können.
‫Und es wäre noch besser, wenn wir das Bild sehen könnten, auf dem die Vorhersage gemacht wird.
‫Ein Teil eines Data Scientists oder Machine Learning Engineers besteht nicht nur darin, diese Art von Code
‫schreiben zu können. Ein wichtigerer Schritt als die Erstellung eines Machine Learning-Modells ist die Evaluierung.
‫Das ist es also, was wir tun.
‫Wir kommunizieren uns selbst, was vor sich geht, denn es ist eine Sache, jemandem einfach einen Genauigkeitswert zu
‫zeigen.
‫Wir könnten einfach gehen.
‫Ja, los gehts.
‫Die Genauigkeit unseres Modells beträgt 100 Prozent auf dem Trainingssatz und das könnte gut gehen.
‫Okay, lass mich sehen, was los ist.
‫Das ist es, was wir hier tun.
‫Wenn Sie es also jemand anderem melden müssen oder wenn Sie es einem Kollegen oder vielleicht Ihrem Partner mit einem
‫Unternehmen zeigen müssen, der nicht wirklich weiß, wovon Sie sprechen, wenn Sie ihm sagen, dass die Vorhersagewahrscheinlichkeit null
‫Komma sieben fünf ist , ist es viel einfacher, wenn Sie ihnen etwas Visuelles zeigen können.
‫Also gehen wir hierher.
‫Keine Vorhersage.
‫Wahrscheinlichkeiten sind auch.
‫Bekannt als Konfidenzniveau-Abschlag.
‫Wunderbar.
‫In Ordnung, also eine kleine Funktion, lass uns die Vorhersagewahrscheinlichkeiten drehen, die wir hier oben haben.
‫Das sind alles Wahrscheinlichkeiten.
‫Wenn Sie mich also Vorhersagewahrscheinlichkeiten sagen hören, beziehe ich mich auf eine lange Reihe von Zahlen wie dieser,
‫die Wahrscheinlichkeiten sind.
‫Und ich gehe hierher, um Wahrscheinlichkeiten in ihr jeweiliges Label zu verwandeln.
‫Leichter zu verstehen.
‫Also werden wir taub, damit wir es von einem einzelnen schaffen.
‫Also wird get Fred Label vielleicht ein Array mit Vorhersagewahrscheinlichkeiten übergeben, das sich daran erinnert, dass es sich nur um diese
‫Vorhersagewahrscheinlichkeiten handelt.
‫Denn was wir hier machen, denken Sie daran, unser Ziel ist es, nur Funkiness zu haben, dieser hässliche Prinstein.
‫Nun, so hässlich ist es nicht wirklich.
‫Es ist eigentlich ein ziemlich ordentlicher Code.
‫Aber das wollen wir uns in großem Maßstab zur Verfügung stellen.
‫Vorhersagewahrscheinlichkeiten, ja, und dann wollen wir es uns selbst überlassen, eine Reihe von
‫Vorhersagewahrscheinlichkeiten in ein Etikett zu verwandeln.
‫Wir können hier einfach eine einfache Return-Anweisung machen, einzigartige Zöpfe oder wir möchten die einzigartigen
‫Zöpfe für den ARG max der Vorhersagewahrscheinlichkeiten indizieren.
‫Auch hier wiederholen wir nur dieses hier.
‫Wir wollen nur das vorhergesagte Label aus dieser Liste von Zahlen.
‫Sehen wir uns an, wie das aussieht, wenn wir ein kleines Beispiel erhalten wollen, ein vorhergesagtes Label.
‫Basierend auf einer Reihe von Vorhersagewahrscheinlichkeiten.
‫Tippfehler in Hülle und Fülle, Etikett lesen, Etikettenvorhersagen vorbereiten, los geht's mit dem ersten Index.
‫Also nennen wir unsere Funktion nur unsere schöne kleine Funktion, die wir gerade geschrieben haben.
‫Und hoffentlich gibt uns dies das Private Label von Null zurück.
‫Border Terrier, das ist unser Ziel.
‫Neun.
‫Was ist deine Lieblingszahl, meine war 81, denn neun mal 1981 ist eins plus acht 81, acht minus
‫eins sieben.
‫Ich habe einen Hund namens Sieben.
‫Und ich hatte eine Snorlax Lovelady, als ich sie an einen kleinen amerikanischen Jungen tauschte, der mit
‫einem Resort befreundet war, sein Name war Gareth, und er verließ das Resort, ohne jemals mein Relaxo zurückzugeben.
‫Das war also das Ende dieser Geschichte.
‫Gut.
‫Wunderbar.
‫Wir haben eine Liste verschiedener Vorhersagen, die unser Modell gemacht hat, und wir
‫haben einige Funktionen, um diese Vorhersagewahrscheinlichkeiten in ein Label umzuwandeln.
‫Daher machen wir es einfacher, unsere Vorhersagen für unsere Augäpfel auszuwerten.
‫Wir haben bereits einige Metriken dazu mit Tenzer Board.
‫Was wir jetzt wahrscheinlich tun werden, ist seit unseren Validierungsdaten.
‫Liegt in einer Batch-Form vor, dies ist ein Batch-Datensatz.
‫Wir wollen eine Liste bekommen, wir wollen sie im Grunde ungebacken, weil wir diese Bilder rausreißen wollen, also wollen
‫wir diese Bilder hier raus bekommen und diese Labels, weil dies die Wahrheitslabels sind.
‫Auf diese Weise können wir Vorhersagen auf den Validierungsbildern treffen und dann unsere Vorhersagelabels
‫mithilfe unserer Funktion abrufen und diese Vorhersagelabels dann mit den tatsächlichen Validierungslabels vergleichen.
‫Machen wir also eine kleine Funktion, die das tut.
‫Also, was werden wir tun.
‫Muga hier.
‫Da sich unsere Validierungsdaten immer noch in einem Batch-Datensatz befinden, denken Sie daran, dass er sich in einem Batch von Datensätzen befindet, da
‫dies sehr effizient ist, um Berechnungen durchzuführen.
‫Wir müssen im Batch arbeiten, wenn es gerade dieses Wort erfunden hat, um Vorhersagen über die Validierung zu treffen.
‫Bilder und vergleichen Sie diese Vorhersagen dann mit den Validierungsetiketten, Wahrheitsetiketten.
‫Das wird wirklich cool, wenn es einmal läuft.
‫Lassen Sie uns also gleich hier eine Funktion erstellen, um einen Stapel von Batch-Datensätzen auszugraben.
‫Die Leute, die Tenzer zum Fließen bringen, haben sich tatsächlich über dieses Problem Gedanken gemacht.
‫Einer nicht einmal ein Problem.
‫Es ist nur eine kleine Hürde, denn wenn Sie einen Datensatz gestapelt haben, gibt es sicherlich einen Weg, um unübertroffen zu werden.
‫Und es gibt, wenn wir Tancer Flow 2 gehen. 0 auf Stapel.
‫Wo ist es?
‫Datensatz zu Bache.
‫Entriegeln Hildago teilt Elemente eines Datensatzes in mehrere Elemente auf, zum Beispiel, wenn die Datensatzelemente von etwas geformt
‫sind, etwas, bei dem B variieren kann, aber ich lasse Sie das lesen, wenn Sie
‫möchten.
‫Aber im Grunde haben sie hier Elemente.
‫Datensatz aus Generatordatensatz auf Bache, weniger Datensatz wie bei Iterator bekannt.
‫Sobald wir es also entpatcht haben, können wir es als Numpty Iterator aufrufen und es in eine iterierbare Liste
‫umwandeln.
‫Wenn dieser Code beim ersten Lesen keinen Sinn ergibt, können Sie ihn am besten herausfinden, indem Sie
‫ihn schreiben.
‫Also machen wir das.
‫Schreiben wir es zuerst in ein nicht funktionierendes und dann funktionieren wir.
‫Sind es so Bilder?
‫Da wir die Validierungsbilder erhalten möchten, die wir diese entpacken möchten.
‫Wir wollen diese und diese in separate Einheiten bringen.
‫Nicht eins.
‫Labels erstellen eine leere Liste.
‫Vielleicht möchte ich diese Variable also nicht überschreiben, die ich zuvor hatte, damit Bilder sie nur unterstreichen.
‫Na, bitte.
‫Dann wollen wir ungepatchte Daten durchlaufen, also gehen wir zum Image-Label, richtig?
‫Wir haben hier eine Tabelle mit Bildetiketten.
‫Daten unübertroffen.
‫Also alles, was ich tue, rufe Bache auf und ich werde dies in einem Treffer tun, also werde
‫ich Bache aufrufen und einen Punkt als num-pie-Iterator in einem Treffer machen.
‫Mal sehen, was passiert, wenn wir das Bild drucken, das könnte tatsächlich sein.
‫Zerstört unseren Computer, aber wir sagen es trotzdem, wenn wir den Code überholen, was wird er zurückgeben?
‫Böhme.
‫Also los geht's, es werden 200 oder so gehen, weil so viele Proben in unserem
‫Stapel sind.
‫Nun, Validierungsbatch, aber jetzt wird nur noch gedruckt.
‫Das Bild und das Etikett, das Bild und das Etikett, das Bild und das Etikett, aber das Bild ist, erinnere
‫dich, in Form eines verarbeiteten Bildes, ein vorverarbeitetes Bild, das ist die Vorverarbeitungsbildfunktion, die wir gleich am Anfang
‫geschrieben haben oben.
‫Wir wollen sie nicht einfach so.
‫Wir möchten sie an unsere Bilderliste anhängen.
‫Also Bild anhängen.
‫Und Labels hängen kein Label an.
‫Also, was wir jetzt haben sollten, wenn wir Bilder machen, es gibt Bilder Null, also los geht's.
‫Es gibt also ein Bild.
‫Und sein Gegenstück-Label hätte es zur gleichen Zeit tun sollen.
‫Leibel null.
‫Warum ist das nicht rausgekommen?
‫Oh, deshalb Etiketten.
‫Sagen Sie, ich habe mich mit den Variablen verwechselt, die wir speichern.
‫Aus diesem Grund ist es hilfreich, Dinge zu funktionalisieren, denn wenn Sie verschiedene
‫Variablen erstellen und den Überblick verlieren, um welche Variablen es sich handelt, sind Sie selbst verwirrt.
‫Na, bitte.
‫Es gibt also ein wahres Etikett.
‫Dies ist also die Bildvalidierung Null und das Ground-Truth-Etikett.
‫Unser Ziel ist es also, dieses Bild zu visualisieren und dieses Ground-Truth-Label mit
‫dem Vorhersage-Label zu vergleichen, das gemacht wurde, um Fred-Label-Labels Null zu erhalten.
‫Wunderbar.
‫Nun, das Vorhersage-Label war, damit wir die Red-Label-Vorhersagen null bekommen können.
‫Border Terrier, das ist eine Vorhersage, die unser Modell falsch gemacht hat, also versuchen wir es gerade zu
‫visualisieren.
‫Lass uns das machen.
‫Das macht nicht wirklich Spaß.
‫Und wir wollen, dass die Dinge Spaß machen.
‫Also lass uns das funktionalisieren und dann beenden wir das Video dort.
‫Eigentlich ist das eine Herausforderung.
‫Bevor ich loslege und anfange, diese kleine Sequenz zu funktionieren, möchte ich, dass Sie es versuchen,
‫die Funktion etwas Cooles zu nennen, wie ungebackenes Yafai.
‫Und es sollte eine Eingabe eines Datensatzes, eines Batch-Datensatzes, annehmen, und es sollte diese Funktionalität ausführen
‫und diese beiden Listen zurückgeben.
‫Das ist also Ihre kleine Herausforderung.
‫Ich gebe Ihnen ein paar Sekunden.
‫Alles klar, ich bin zurück.
‫Ich bin nicht wirklich gegangen, ich war die ganze Zeit hier.
‫Hoffentlich hatten Sie einen kleinen Versuch, diese schöne Schmetterlingsfunktion zu funktionieren, die wir schreiben
‫werden.
‫Also werden wir einige schreiben, eine Schattierung nimmt einen Batch-Datensatz aus Bild, Etikett, Zeitformen und Returns auf.
‫Separate Arrays von Bildern und Etiketten.
‫Tick, Tick, Tick.
‫Und wir wollen Bilder erstellen, weil es innerhalb einer Funktion ist, wir können jeden beliebigen Variablennamen verwenden.
‫Und dann werden wir eine Schleife durchgehen, also schreibe ich das hier im Grunde
‫nur um, anstatt es zu kopieren, ich schreibe es nur noch einmal auf, weil ich üben möchte.
‫Ich möchte üben.
‫Für die Bildbeschriftung müssen wir also nur Daten verwenden.
‫Das liegt also daran, dass ich einen Datenparameter eingerichtet habe, damit ich einfach jeden gewünschten Batch-Datensatz übergeben kann.
‫Also Daten zur Charge.
‫Wie.
‫Kein hoher Iterator.
‫Wunderschönen.
‫Bilder werden angehängt.
‫Bild.
‫Labels hängen kein Label an, und dann können wir Bilder und Labels zurückgeben.
‫Wir testen unsere kleinen Funktionen auf Vatuvei.
‫Mal sehen, wie Ihre Fähigkeiten bei Bache sind.
‫Wenn ich das tue, stellen Sie sich der Herausforderung, jetzt nicht zufriedenstellend zu validieren, da der Datensatz auf Batarfi gleich ist, und wir werden ihn
‫verteilen, einen Stapel validieren.
‫Genau das gleiche wie das, was wir hier gemacht haben.
‫Ich meine, habe es gerade funktionalisiert und wir werden uns die Vall-Images null und die VAO-Labels null ansehen.
‫Boom.
‫Da ist genau das gleiche.
‫Das haben wir hier.
‫Eine letzte Kontrolle ist, dass wir das Fred-Etikett besorgen können.
‫Was war es?
‫Khan, OK, und vielleicht sage ich das falsch.
‫Wenn ich hierher gehe, um abscheuliche Red Label-Bilder zu bekommen, null, oh nein, es müssen Labels sein.
‫Oh, war das in Ordnung?
‫Das hat funktioniert oh.
‫Das wird also funktionieren, denn das sind auch Zahlen.
‫Wir wollen also eigentlich Val Liablity, oder?
‫Gott.
‫Wunderbar.
‫Okay, jetzt haben wir eine Funktion, mit der wir unsere Daten nicht zufrieden stellen können. Wir können unsere
‫Validierungsbilder abrufen, was großartig ist, sodass wir jetzt einige kleine Funktionen ausarbeiten können, um Vorhersagen zu diesen Bildern zu treffen.
‫Wir können das Ground-Truth-Label erhalten und es dann mit dem Vorhersage-Label vergleichen.
‫Lassen Sie uns diesen Code hier löschen und wir beenden das Video und im nächsten, was sollen wir tun?
‫Wir sollten einige Funktionen erstellen, um ein Bild zu zeichnen.
‫Stellen Sie sich also ein Bild eines schönen kleinen Hundes vor.
‫Wird auch die Wahrheit haftbar mit dem prognostizierten Niveau vergleichen.
‫Das klingt für mich nach einem Plan.
‫Wir sehen uns im nächsten Video.