‫Jadi video terakhir kita berbicara tentang bagaimana kita dapat mengubah keluaran prediksi model kita, oke, daftar panjang
‫angka yang sangat sulit untuk dipahami jika Anda hanya melihatnya untuk pertama kali
‫menjadi sesuatu yang dapat kita pahami, sebuah prediksi label dalam bentuk string.
‫Yang ingin kami lakukan adalah membuatnya sedikit lebih visual karena ini cukup membosankan.
‫Hanya membandingkannya seperti ini akan membuat beberapa fungsi yang pada dasarnya akan membantu kita
‫melakukan langkah ini, serta memvisualisasikan gambar sebenarnya yang membuat prediksi model dan kemudian membandingkannya dengan gambar,
‫label aktual, atau label kebenaran itu.
‫Dan hanya sedikit berita gembira.
‫Ini juga dikenal sebagai interval kepercayaan.
‫Jika Anda mendengarnya, ini adalah probabilitas prediksi.
‫Ada juga interval kepercayaan.
‫Jadi salah satu metodologi untuk mengevaluasi model adalah, oke, hanya memberi saya prediksi yang memiliki nilai
‫kepercayaan di atas titik tujuh puluh lima.
‫Setiap prediksi yang nilai maksimalnya berada di bawah titik tujuh.
‫Lima didorong ke pinggir jalan.
‫Itu adalah hal-hal yang mungkin ingin Anda sampaikan ke pengklasifikasi manusia.
‫Tapi semuanya di atas titik tujuh lima, Anda mungkin ingin membiarkan model memprediksi dirinya sendiri.
‫Mari kita menulis catatan kecil untuk diri kita sendiri yang memiliki fungsi di atas.
‫Hebat, tapi kami ingin bisa melakukannya dalam skala besar.
‫Dan akan lebih baik lagi jika kita bisa melihat gambar, prediksi sedang dibuat.
‫Bagian dari menjadi ilmuwan data atau insinyur pembelajaran mesin tidak hanya mampu menulis kode semacam
‫ini, langkah yang lebih penting daripada membangun model pembelajaran mesin adalah mengevaluasinya.
‫Jadi ini yang sedang kami lakukan.
‫Kami mengomunikasikan kepada diri kami sendiri apa yang terjadi, karena menunjukkan skor akurasi kepada seseorang adalah satu
‫hal.
‫Kita bisa saja pergi.
‫Ya, begitulah.
‫Akurasi model kami adalah 100 persen pada set pelatihan dan itu mungkin berjalan dengan baik.
‫Oke, biarkan aku melihat apa yang terjadi.
‫Jadi itulah yang kami lakukan di sini.
‫Jadi, jika Anda harus melaporkannya kepada orang lain atau jika Anda harus menunjukkan kepada rekan kerja atau mungkin pasangan Anda
‫dengan bisnis yang tidak benar-benar tahu apa yang Anda bicarakan ketika Anda memberi tahu mereka kemungkinan prediksinya adalah
‫nol koma tujuh lima , jauh lebih mudah jika Anda dapat menunjukkan sesuatu yang visual kepada mereka.
‫Jadi kita pergi ke sini.
‫Tidak ada prediksi.
‫Probabilitas juga.
‫Dikenal sebagai penurunan tingkat kepercayaan.
‫Luar biasa.
‫Baiklah, jadi sedikit fungsinya, mari kita beralih ke probabilitas prediksi, yang kita miliki di sini.
‫Ini semua kemungkinan.
‫Jadi jika Anda mendengar saya mengatakan probabilitas prediksi, saya mengacu pada deretan panjang angka seperti ini
‫yang merupakan probabilitas.
‫Dan saya pergi ke sini, mengubah probabilitas menjadi label masing-masing.
‫Lebih mudah dipahami.
‫Jadi kita akan tuli, agar kita bisa melakukannya dari satu orang saja.
‫Jadi mungkin mendapatkan label Fred akan memberikannya array probabilitas prediksi yang ingat hanya probabilitas prediksi
‫ini.
‫Karena apa yang kita lakukan di sini, ingat, tujuan kita hanya untuk bersenang-senang, Prinstein jelek ini.
‫Yah, itu tidak terlalu jelek.
‫Ini sebenarnya beberapa kode yang cukup rapi.
‫Tapi kami ingin membuat ini tersedia untuk kami dalam skala besar.
‫Probabilitas prediksi, ya, dan kemudian kita ingin meninggalkan sedikit perawatan untuk diri kita
‫sendiri, mengubah serangkaian probabilitas prediksi menjadi label.
‫Kami hanya dapat melakukan pernyataan pengembalian sederhana di sini, kepang unik atau yang ingin kami lakukan
‫adalah mengindeks kepang unik untuk probabilitas prediksi maks ARG.
‫Sekali lagi, kami hanya mereplikasi yang satu ini di sini.
‫Yang kami lakukan hanyalah menginginkan label prediksi dari daftar angka ini.
‫Mari kita lihat seperti apa jika kita ingin mendapatkan sedikit contoh, mendapatkan label yang diprediksi.
‫Berdasarkan serangkaian probabilitas prediksi.
‫Banyak kesalahan ketik, baca label, siapkan prediksi label, ayo masuk ke indeks pertama.
‫Jadi semua yang kita lakukan, kita hanya memanggil fungsi kita sebagai fungsi kecil yang indah yang baru saja kita tulis.
‫Dan semoga ini mengembalikan kita label pribadi nol.
‫Border terrier, itulah yang kami kejar.
‫Sembilan.
‫Apa nomor favorit Anda, saya dulu 81 karena sembilan kali 1981, satu tambah delapan adalah 81, delapan dikurangi satu
‫adalah tujuh.
‫Saya punya anjing bernama tujuh.
‫Dan saya memiliki Snorlax Lovelady setelah saya menukarkannya dengan seorang bocah lelaki Amerika yang berteman
‫dengan di sebuah resor, namanya dengan Gareth, dan dia meninggalkan resor tanpa pernah menukar kembali snorlax saya.
‫Jadi itulah akhir dari cerita itu.
‫Baiklah.
‫Luar biasa.
‫Kami memiliki daftar prediksi berbeda yang telah dibuat model kami, dan kami
‫memiliki beberapa fungsi untuk mengubah probabilitas prediksi tersebut menjadi label.
‫Jadi kami membuat prediksi kami lebih mudah untuk mengevaluasi bola mata kami.
‫Kami sudah memiliki beberapa metrik dengan papan Tenzer.
‫Sekarang, apa yang mungkin akan kita lakukan adalah sejak data validasi kita.
‫Apakah dalam bentuk batch, ini adalah kumpulan data batch.
‫Kami ingin mendapatkan daftar, kami ingin membukanya pada dasarnya karena kami ingin merobek gambar-gambar itu, jadi kami ingin
‫mengeluarkan gambar-gambar ini dari sini dan label ini karena ini adalah label kebenaran.
‫Dengan begitu kita dapat membuat prediksi pada gambar validasi dan kemudian mendapatkan label prediksi menggunakan
‫fungsi kita dan kemudian membandingkan label prediksi tersebut dengan label validasi yang sebenarnya.
‫Jadi mari kita buat fungsi kecil, yang melakukan itu.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan.
‫Muga di sini.
‫Sekarang, karena data validasi kita masih dalam kumpulan data batch, ingat, itu dalam kumpulan data batch karena itu
‫sangat efisien untuk membuat perhitungan.
‫Kita harus melakukan batch jika hanya membuat kata itu untuk membuat prediksi pada validasi.
‫Gambar dan kemudian bandingkan prediksi tersebut dengan label validasi, label kebenaran.
‫Ini akan menjadi sangat keren setelah aktif dan berjalan.
‫Jadi mari kita buat fungsi untuk menggali kumpulan kumpulan data batch.
‫Orang-orang yang membuat aliran Tenzer sebenarnya sudah memikirkan masalah ini.
‫Satu bahkan tidak masalah.
‫Ini hanya penghalang jalan kecil karena jika Anda sudah mengumpulkan kumpulan data, pasti ada cara yang tidak dapat ditandingi.
‫Dan ada jika kita pergi Tancer Flow 2. 0 secara berkelompok.
‫Dimana itu?
‫Kumpulan data di Bache.
‫Unlatch Hildago membagi elemen kumpulan data menjadi beberapa elemen, misalnya, jika elemen kumpulan data dibentuk oleh sesuatu,
‫sesuatu di mana B mungkin berbeda, tetapi saya akan membiarkan Anda membacanya jika Anda
‫mau.
‫Tapi pada dasarnya, mereka punya elemen di sini.
‫Kumpulan data dari kumpulan data generator di Bache, kumpulan data lebih sedikit seperti yang dikenal oleh Iterator.
‫Jadi setelah kita membukanya, kita bisa memanggilnya sebagai Numpty Iterator dan itu akan mengubahnya menjadi daftar yang dapat
‫diubah.
‫Jadi, sekali lagi, jika kode ini tidak masuk akal saat Anda pertama kali membacanya, cara terbaik untuk mengetahuinya adalah
‫dengan menulisnya.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Mari kita tulis di nonfunctioning terlebih dahulu dan kemudian kita akan berfungsi.
‫Apakah begitu gambar?
‫Karena kita ingin mendapatkan validasi gambar yang ingin kita unpack ini.
‫Kami ingin mendapatkan ini dan ini menjadi entitas yang terpisah.
‫Tidak satu.
‫Label akan membuat daftar kosong.
‫Jadi mungkin ini saya tidak ingin mengganti variabel yang saya miliki sebelumnya, jadi gambar hanya akan menggarisbawahinya.
‫Di sana kita pergi.
‫Lalu kami ingin mengulang data yang belum ditambal, jadi kami pergi ke label gambar, bukan?
‫Kami punya tabel di sini dari label gambar.
‫Data tak tertandingi.
‫Jadi semua yang saya lakukan memanggil Bache dan saya akan melakukan ini dalam satu pukulan, jadi saya
‫akan memanggil Bache dan dot sebagai num pie iterator dalam satu pukulan.
‫Jadi mari kita lihat apa yang terjadi jika kita mencetak gambar, ini mungkin sebenarnya.
‫Menghancurkan komputer kami, tetapi kami akan tetap mengatakannya jika dan berlari lebih cepat dari kode, apa yang akan dikembalikan?
‫Boehme.
‫Jadi begitulah, ini akan menjadi sekitar 200 atau lebih karena itulah berapa banyak sampel dalam
‫kumpulan kami.
‫Sekarang, batch validasi, tetapi yang dilakukannya sekarang hanyalah mencetak.
‫Gambar dan label, gambar dan label, gambar dan label, tetapi gambar adalah, ingat, dalam bentuk
‫gambar yang diproses, gambar yang sudah diproses, yaitu fungsi gambar pra-proses yang kami tulis tepat
‫di atas.
‫Kami tidak ingin mereka begitu saja.
‫Kami ingin menambahkannya ke daftar gambar kami.
‫Jadi tambahkan gambar.
‫Dan label tidak menambahkan label.
‫Jadi sekarang apa yang harus kita miliki jika kita pergi gambar, ada gambar nol, jadi begitulah.
‫Jadi ada satu gambar.
‫Dan label tandingannya seharusnya baru saja melakukannya pada waktu yang sama.
‫Lebel nol.
‫Mengapa itu tidak keluar?
‫Oh, itu sebabnya label.
‫Katakanlah, bingung sendiri dengan variabel yang kita simpan.
‫Inilah mengapa sangat membantu untuk memfungsikan hal-hal, karena jika Anda membuat
‫variabel yang berbeda dan Anda kehilangan jejak variabel apa itu, Anda sendiri bingung.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi ada label yang benar.
‫Jadi ini adalah validasi gambar nol dan ini adalah label kebenaran dasar.
‫Jadi tujuan kami adalah memvisualisasikan gambar ini dan membandingkan label kebenaran dasar ini
‫dengan label prediksi yang dibuat untuk mendapatkan label label Fred nol.
‫Luar biasa.
‫Nah, label prediksi itu agar kita bisa mendapatkan prediksi Red Label nol.
‫Border terrier, jadi itu prediksi bahwa model kami salah, jadi inilah yang kami coba visualisasikan
‫sekarang.
‫Mari kita lakukan.
‫Itu tidak terlalu menyenangkan.
‫Dan kami ingin membuat semuanya menyenangkan.
‫Jadi mari kita fungsikan ini dan kemudian kita akan menyelesaikan videonya di sana.
‫Sebenarnya, itu sebuah tantangan.
‫Sebelum saya memulai dan mulai memfungsikan urutan kecil ini, saya ingin Anda mencobanya yang disebut
‫fungsi sesuatu yang keren, seperti yafai yang belum dipanggang.
‫Dan itu harus mengambil input dari kumpulan data, kumpulan data batch, dan itu harus melakukan fungsi ini
‫dan mengembalikan dua daftar ini.
‫Jadi itulah tantangan kecil Anda.
‫Saya akan memberi Anda beberapa detik.
‫Baiklah, aku kembali.
‫Tidak benar-benar pergi, aku di sini sepanjang waktu.
‫Semoga Anda telah sedikit mencoba memfungsikan fungsi kupu-kupu cantik yang akan kami tulis
‫ini.
‫Jadi kami akan menulis beberapa perawatan mengambil kumpulan data gambar, label tenses dan pengembalian.
‫Pisahkan larik gambar dan label.
‫Centang, centang, centang.
‫Dan kami ingin membuat gambar karena dalam suatu fungsi, kami dapat menggunakan nama variabel apa pun yang kami inginkan.
‫Dan kemudian kita akan mengulang, jadi pada dasarnya yang saya lakukan hanyalah menulis
‫ulang ini di sini daripada menyalin poster, saya hanya menulisnya lagi karena saya ingin berlatih.
‫Saya ingin berlatih.
‫Jadi untuk label gambar di, oh, kita hanya perlu menggunakan data.
‫Jadi ini karena saya telah menyiapkan parameter data sehingga saya bisa meneruskan kumpulan data batch apa pun yang saya inginkan.
‫Jadi data di batch.
‫Sebagai.
‫Tidak ada iterator tinggi.
‫Cantik.
‫Gambar titik ditambahkan.
‫Gambar.
‫Label tidak menambahkan label, dan kemudian kami dapat mengembalikan gambar, label.
‫Kami menguji fungsi kecil kami di Vatuvei.
‫Mari kita lihat seperti apa kemampuan Anda di Bache.
‫Jika saya melakukannya, Anda menghadapi tantangan tidak memuaskan sekarang validasi dataset sama di Batarfi dan kami akan membagikannya,
‫memvalidasi batch.
‫Persis sama dengan apa yang telah kita lakukan di sini.
‫Maksud saya, hanya memfungsikannya dan kami akan memeriksa gambar Vall nol dan label VAO nol.
‫Ledakan.
‫Hal yang sama persis di sana.
‫Itulah yang kami dapatkan di sini.
‫Satu pemeriksaan terakhir adalah kita bisa mendapatkan label Fred.
‫Apa itu?
‫Khan, OK, dan mungkin saya mengatakan itu salah.
‫Jika saya pergi ke sini untuk mendapatkan gambar keji Label Merah, nol, oh, tidak, itu harus label.
‫Oh, apakah itu baik-baik saja?
‫Itu berhasil oh.
‫Jadi itu akan berhasil karena itu juga angka.
‫Jadi kita sebenarnya menginginkan Val Liablity, kan?
‫Tuhan.
‫Luar biasa.
‫Oke, jadi sekarang kami memiliki fungsi untuk tidak memuaskan data kami, kami bisa mendapatkan gambar validasi
‫kami, yang sangat bagus, jadi sekarang kami dapat mengerjakan beberapa fungsi kecil untuk membuat prediksi pada gambar tersebut.
‫Kita bisa mendapatkan label kebenaran dasar dan kemudian membandingkannya dengan label prediksi.
‫Mari kita hapus kode ini di sini dan kita akan menyelesaikan videonya dan di video berikutnya, apa yang harus kita lakukan?
‫Kita harus membuat beberapa fungsi untuk memplot sebuah gambar.
‫Jadi visualisasikan gambar anjing kecil yang cantik.
‫Juga akan membandingkan kebenaran bertanggung jawab untuk tingkat diprediksi.
‫Itu terdengar seperti rencana bagiku.
‫Sampai jumpa di video selanjutnya.