‫Quindi l'ultimo video in cui abbiamo parlato di come possiamo convertire gli output di previsione del nostro modello, ok, questo
‫lungo elenco di numeri che sono davvero difficili da capire se li guardi per la
‫prima volta in qualcosa che possiamo capire, una previsione etichetta sotto forma di stringa.
‫Quello che vogliamo fare è renderlo un po' più visivo perché è piuttosto noioso.
‫Il solo confronto in questo modo creerà alcune funzioni che ci aiuteranno fondamentalmente a fare questo passaggio,
‫oltre a visualizzare l'immagine reale su cui un modello sta facendo una previsione e quindi confrontarla con quell'immagine,
‫l'etichetta effettiva o l'etichetta di verità.
‫E solo un piccolo bocconcino.
‫Questi sono anche noti come intervalli di confidenza.
‫Se li senti, questa è una probabilità di previsione.
‫C'è anche l'intervallo di confidenza.
‫Quindi una metodologia per valutare un modello è andare, okay, dammi solo le previsioni che hanno
‫un valore di confidenza oltre il punto settantacinque.
‫Ogni previsione che è il valore massimo è sotto il punto sette.
‫Cinque viene messo da parte.
‫Queste sono cose che potresti voler passare a un classificatore umano.
‫Ma tutto oltre il punto sette e cinque, potresti voler lasciare che il modello preveda se stesso.
‫Scriviamo una piccola nota a noi stessi avendo la funzionalità di cui sopra.
‫È fantastico, ma vogliamo essere in grado di farlo su larga scala.
‫E sarebbe ancora meglio se potessimo vedere l'immagine, la previsione è stata fatta.
‫Parte dell'essere un data scientist o un ingegnere dell'apprendimento automatico non è solo essere in grado di scrivere questo tipo
‫di codice, ma un passaggio più importante della creazione di un modello di apprendimento automatico è valutarlo.
‫Quindi questo è quello che stiamo facendo.
‫Stiamo comunicando a noi stessi cosa sta succedendo, perché una cosa è semplicemente mostrare a qualcuno un punteggio di
‫precisione.
‫Potremmo semplicemente andare.
‫Sì, ecco qua.
‫La precisione del nostro modello è del 100% sul set di allenamento e potrebbe andare bene.
‫Ok, fammi vedere cosa sta succedendo.
‫Quindi è quello che stiamo facendo qui.
‫Quindi se dovessi segnalarlo a qualcun altro o se dovessi mostrarlo a un collega o magari al tuo socio
‫con un'azienda che non sa davvero di cosa stai parlando quando glielo dici la probabilità di previsione è
‫zero virgola sette cinque , è molto più facile quando puoi mostrare loro qualcosa di visivo.
‫Quindi andiamo qui.
‫Nessuna previsione.
‫Le probabilità sono anche.
‫Conosciuto come i livelli di confidenza si abbassano.
‫Meraviglioso.
‫Va bene, quindi una piccola funzione, andiamo a trasformare le probabilità di previsione, che è quello che abbiamo
‫qui.
‫Queste sono tutte probabilità.
‫Quindi, se mi senti dire probabilità di previsione, mi riferisco a una lunga serie di numeri come questo
‫che sono probabilità.
‫E vado qui, trasformo le probabilità nella loro rispettiva etichetta.
‫Più facile da capire.
‫Quindi diventeremo sordi, potremmo farlo da uno solo.
‫Quindi forse ottenere l'etichetta Fred gli passerà un array di probabilità di previsione che ricorda che sono solo queste probabilità
‫di previsione.
‫Perché quello che stiamo facendo qui, ricorda, il nostro obiettivo è solo il funky, questo brutto Prinstein.
‫Beh, non è poi così brutto.
‫In realtà è un codice piuttosto accurato.
‫Ma vogliamo renderlo disponibile su larga scala.
‫Probabilità di previsione, sì, e poi vogliamo lasciare un po' di cure per noi stessi trasformando
‫una serie di probabilità di previsione in un'etichetta.
‫Possiamo semplicemente fare una semplice dichiarazione di ritorno qui, trecce uniche o vogliamo fare è indicizzare le
‫trecce uniche per l'ARG max delle probabilità di previsione.
‫Di nuovo, stiamo solo replicando questo qui.
‫Tutto quello che stiamo facendo è volere solo l'etichetta prevista da questo elenco di numeri.
‫Vediamo come appare se vogliamo fare un piccolo esempio, ottenere un'etichetta prevista.
‫Basato su una serie di probabilità di previsione.
‫Errori di battitura a bizzeffe, leggi l'etichetta, prepara le previsioni dell'etichetta, andiamo al primo indice.
‫Quindi tutto quello che stiamo facendo, stiamo solo chiamando la nostra funzione la nostra bellissima piccola funzione che abbiamo appena scritto.
‫E speriamo che questo ci restituisca il marchio del distributore zero.
‫Border terrier, ecco cosa stiamo cercando.
‫Nove.
‫Qual è il tuo numero preferito, il mio era 81 perché nove volte 1981, uno più otto fa 81, otto meno uno
‫fa sette.
‫Ho un cane chiamato sette.
‫E ho avuto uno Snorlax Lovelady una volta che l'ho scambiato con un ragazzino americano con cui era
‫fatto amicizia in un resort, il suo nome con Gareth, e ha lasciato il resort senza mai restituire il mio snorlax.
‫Quindi quella fu la fine di quella storia.
‫Tutto bene.
‫Meraviglioso.
‫Abbiamo un elenco di diverse previsioni che il nostro modello ha fatto e
‫abbiamo alcune funzionalità per trasformare quelle probabilità di previsione in un'etichetta.
‫Quindi stiamo rendendo le nostre previsioni più facili da valutare per i nostri bulbi oculari.
‫Abbiamo già alcune metriche su di loro con la scheda Tenzer.
‫Ora, quello che probabilmente faremo è partire dai nostri dati di convalida.
‫È in una forma batch, questo è un set di dati batch.
‫Vogliamo ottenere un elenco, lo vogliamo sfornare fondamentalmente perché vogliamo strappare quelle immagini, quindi vogliamo far uscire queste
‫immagini da qui e queste etichette perché queste sono le etichette della verità.
‫In questo modo possiamo fare previsioni sulle immagini di convalida e quindi ottenere le nostre etichette di previsione
‫utilizzando la nostra funzione e quindi confrontare tali etichette di previsione con le etichette di convalida effettive.
‫Quindi creiamo una piccola funzione, che lo fa.
‫Allora cosa faremo.
‫Muga qui.
‫Ora, poiché i nostri dati di convalida sono ancora in un set di dati batch, ricorda, è in un set di dati batch
‫perché è molto efficiente intensificare i calcoli.
‫Dovremo farlo in batch se ha appena creato quella parola per fare previsioni sulla convalida.
‫Immagini e quindi confrontare quelle previsioni con le etichette di convalida, etichette di verità.
‫Sarà davvero fantastico una volta che sarà installato e funzionante.
‫Quindi creiamo qui una funzione per scoprire batch di set di dati batch.
‫Le persone che fanno scorrere Tenzer hanno effettivamente pensato a questo problema.
‫Uno nemmeno un problema.
‫È solo un piccolo ostacolo perché se hai raggruppato un set di dati, sicuramente c'è un modo per diventare ineguagliabile.
‫E c'è se andiamo Tancer Flow 2. 0 sul lotto.
‫Dov'è?
‫Dati impostati su Bache.
‫Unlatch Hildago divide gli elementi di un set di dati in più elementi, ad esempio, se gli elementi del set di dati
‫sono modellati da qualcosa, qualcosa in cui B può variare, ma te lo lascerò leggere se lo
‫desideri.
‫Ma fondamentalmente, hanno degli elementi qui.
‫Set di dati dal set di dati del generatore su Bache, meno set di dati come noto da Iterator.
‫Quindi, una volta che l'abbiamo tolto, possiamo chiamare come Numpty Iterator e lo trasformerà in un elenco
‫iterabile.
‫Quindi, di nuovo, se questo codice non ha senso quando lo leggi per la prima volta, il modo migliore per capirlo
‫è scriverlo.
‫Quindi facciamolo.
‫Scriviamolo prima in un non funzionante e poi funzioneremo.
‫È così immagini?
‫Perché vogliamo ottenere le immagini di convalida che vogliamo decomprimere.
‫Vogliamo ottenere questi e questi in entità separate.
‫Non uno.
‫Le etichette formeranno un elenco vuoto.
‫Quindi forse questi non voglio sovrascrivere una variabile che avevo prima, quindi le immagini li sottolineeranno semplicemente.
‫Ci siamo.
‫Quindi vogliamo scorrere i dati senza patch, quindi andiamo etichetta immagine, giusto?
‫Abbiamo una tabella qui con l'etichetta dell'immagine.
‫Dati senza eguali.
‫Quindi tutto quello che sto facendo chiamando Bache e li farò in un colpo solo, quindi chiamerò
‫Bache e punto come iteratore della torta numerica in un colpo.
‫Quindi vediamo cosa succede se andiamo a stampare l'immagine, questo potrebbe effettivamente.
‫Rompa il nostro computer, ma lo diremo comunque se e supererà il codice, cosa ritornerà?
‫Boehme.
‫Quindi eccoci, andrà per 200 o giù di lì perché è il numero di campioni che ci sono
‫nel nostro batch.
‫Ora, batch di convalida, ma ora non fa altro che stampare.
‫L'immagine e l'etichetta, l'immagine e l'etichetta, l'immagine e l'etichetta, ma l'immagine è, ricordate, nella forma
‫di un'immagine elaborata, un'immagine preelaborata, che è quella funzione dell'immagine pre-elaborazione che abbiamo scritto proprio
‫all'inizio superiore.
‫Non li vogliamo così.
‫Vogliamo aggiungerli al nostro elenco di immagini.
‫Quindi aggiungi l'immagine.
‫E le etichette non aggiungono etichetta.
‫Quindi ora quello che dovremmo avere se andiamo immagini, ci sono immagini zero, quindi eccoci.
‫Quindi c'è un'immagine.
‫E la sua etichetta controparte avrebbe dovuto fare lo stesso tempo.
‫Leibel zero.
‫Perché non è uscito?
‫Oh, ecco perché le etichette.
‫Diciamo, mi sono confuso con le variabili che stiamo salvando.
‫Questo è il motivo per cui è utile rendere funzionali le cose,
‫perché se crei variabili diverse e perdi traccia di quali variabili sono, sei confuso.
‫Ci siamo.
‫Quindi c'è una vera etichetta.
‫Quindi questa è la convalida dell'immagine zero ed è l'etichetta di verità fondamentale.
‫Quindi il nostro obiettivo è visualizzare questa immagine e confrontare questa etichetta di verità di base con
‫l'etichetta di previsione che è stata creata per ottenere le etichette dell'etichetta Fred pari a zero.
‫Meraviglioso.
‫Bene, l'etichetta della previsione era così che potessimo ottenere le previsioni dell'etichetta rossa pari a zero.
‫Border terrier, quindi è una previsione che il nostro modello si è sbagliato, quindi questo è ciò che stiamo cercando di visualizzare in
‫questo momento.
‫Facciamolo.
‫Non è poi così divertente.
‫E vogliamo rendere le cose divertenti.
‫Quindi funzionalizziamo questo e poi finiremo il video lì.
‫In realtà, è una sfida.
‫Prima di partire e iniziare a eseguire questa piccola sequenza, voglio che tu provi a chiamare
‫la funzione qualcosa di interessante, come yafai non cotto.
‫E dovrebbe richiedere un input di un set di dati, un set di dati batch, e dovrebbe eseguire questa
‫funzionalità e restituire questi due elenchi.
‫Quindi questa è la tua piccola sfida.
‫Ti do un paio di secondi.
‫Va bene, sono tornato.
‫Non me ne sono andato davvero, sono stato qui tutto il tempo.
‫Spero che tu abbia avuto un piccolo giro di un piccolo tentativo di funzionamento di questa bellissima funzione a farfalla che stiamo
‫per scrivere.
‫Quindi scriveremo un po' di una correzione prende un insieme di dati in batch di immagini, tempi di etichetta e restituisce.
‫Matrici separate di immagini ed etichette.
‫Tick, tic, tic.
‫E vogliamo creare immagini perché è all'interno di una funzione, possiamo usare qualsiasi nome di variabile vogliamo.
‫E poi andremo in loop, quindi in pratica tutto ciò che sto facendo è
‫solo riscrivere questo qui invece di copiare poster, lo sto solo scrivendo di nuovo perché voglio esercitarmi.
‫Voglio fare pratica.
‫Quindi per l'etichetta dell'immagine, oh, dobbiamo solo usare i dati.
‫Quindi questo è perché ho impostato un parametro di dati in modo da poter semplicemente passare a qualsiasi set di dati batch che desidero.
‫Quindi dati sul lotto.
‫Come.
‫Nessun iteratore alto.
‫Bellissimo.
‫Le immagini si aggiungono al punto.
‫Immagine.
‫Le etichette non aggiungono un'etichetta e quindi possiamo restituire immagini, etichette.
‫Testiamo le nostre piccole funzioni su Vatuvei.
‫Vediamo come sono le tue abilità su Bache.
‫Se lo faccio, resisti alla sfida dell'insoddisfacente set di dati di convalida ora uguale su Batarfi e lo passeremo,
‫convalideremo un batch.
‫Esattamente come quello che abbiamo fatto qui.
‫Voglio dire, l'ho appena funzionalizzato e controlleremo le immagini Vall zero e le etichette VAO zero.
‫Boom.
‫Proprio la stessa identica cosa lì.
‫Questo è quello che abbiamo qui.
‫Un ultimo controllo è che possiamo ottenere l'etichetta Fred.
‫Cosa è stato?
‫Khan, ok, e forse lo sto dicendo male.
‫Se vado qui per ottenere immagini vili di Red Label, zero, oh, no, devono essere etichette.
‫Oh, è andato bene?
‫Ha funzionato.
‫Quindi funzionerà perché anche questo è un numero.
‫Quindi vogliamo davvero Val Liablity, giusto?
‫Dio.
‫Meraviglioso.
‫OK, ora abbiamo una funzione per non soddisfare i nostri dati, possiamo ottenere le nostre immagini di
‫convalida, il che è fantastico, quindi ora possiamo elaborare alcune piccole funzionalità per fare previsioni su quelle immagini.
‫Possiamo ottenere l'etichetta della verità fondamentale e quindi confrontarla con l'etichetta della previsione.
‫Cancelliamo questo codice qui e finiremo il video e nel prossimo cosa dobbiamo fare?
‫Dovremmo creare alcune funzioni per tracciare un'immagine.
‫Quindi visualizza l'immagine di un bellissimo cagnolino.
‫Confronterà anche la verità soggetta al livello previsto.
‫Mi sembra un piano.
‫Ci vediamo nel prossimo video.