‫No último vídeo, falamos sobre como podemos converter as saídas de predição de nosso modelo, ok, esta longa lista de
‫números que são realmente difíceis de entender se você estiver apenas olhando para eles pela
‫primeira vez em algo que possamos entender, um predito etiqueta na forma de uma string.
‫O que queremos fazer é torná-lo um pouco mais visual, porque isso é muito tedioso.
‫Apenas compará-lo desta forma criará algumas funções que nos ajudarão basicamente a realizar esta etapa, bem como
‫visualizar a imagem real que um modelo está fazendo uma previsão e, em seguida, compará-la com essas
‫imagens, rótulo real ou rótulo verdade.
‫E apenas um pequeno petisco.
‫Também são conhecidos como intervalos de confiança.
‫Se você os ouvir, é uma probabilidade de previsão.
‫Também há intervalo de confiança.
‫Portanto, uma metodologia de avaliação de um modelo é ir, ok, apenas me dê as previsões que tenham
‫um valor de confiança acima de setenta e cinco.
‫Cada previsão com valor máximo está abaixo do ponto sete.
‫Cinco é empurrado para o lado da estrada.
‫Essas são coisas que você pode querer passar para um classificador humano.
‫Mas tudo acima do ponto sete cinco, você pode deixar o modelo se prever.
‫Vamos escrever uma pequena nota para nós mesmos, tendo a funcionalidade acima.
‫É ótimo, mas queremos ser capazes de fazer isso em escala.
‫E seria ainda melhor se pudéssemos ver a imagem, a previsão está sendo feita.
‫Parte de ser um cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de máquina não é apenas ser capaz de escrever esse
‫tipo de código, uma etapa mais importante do que construir um modelo de aprendizado de máquina é avaliá-lo.
‫Então é isso que estamos fazendo.
‫Estamos comunicando a nós mesmos o que está acontecendo, porque uma coisa é apenas mostrar a alguém uma pontuação de
‫precisão.
‫Podemos simplesmente ir.
‫Sim, aí está.
‫A precisão do nosso modelo é de 100 por cento no conjunto de treinamento e isso pode funcionar bem.
‫OK, deixe-me ver o que está acontecendo.
‫Então é isso que estamos fazendo aqui.
‫Então, se você tivesse que relatar a outra pessoa ou se você tivesse que mostrar a um colega ou talvez seu parceiro
‫com uma empresa que não sabe do que você está falando quando você diz a eles, a probabilidade de previsão
‫é zero vírgula sete cinco , é muito mais fácil quando você pode mostrar a eles algo visual.
‫Então vamos aqui.
‫Sem previsão.
‫As probabilidades também.
‫Conhecidos como níveis de confiança diminuem.
‫Maravilhoso.
‫Certo, uma pequena função, vamos virar as probabilidades de previsão, que é o que temos aqui.
‫Tudo isso são probabilidades.
‫Então, se você me ouvir dizer probabilidades de previsão, estou me referindo a uma longa série de números como
‫este que são probabilidades.
‫E eu vou aqui, transformo as probabilidades em seus respectivos rótulos.
‫Mais fácil de entender.
‫Então ficaremos surdos, talvez façamos isso de um único.
‫Então, talvez get Fred label passará a ele um array de probabilidades de previsão que, lembre-se, são apenas essas probabilidades
‫de previsão.
‫Porque o que estamos fazendo aqui, lembre-se, nosso objetivo é apenas funkiness, esse Prinstein feio.
‫Bem, não é realmente tão feio.
‫Na verdade, é um código muito bom.
‫Mas queremos disponibilizar isso para nós em grande escala.
‫Probabilidades de previsão, sim, e então queremos deixar um pouco de cuidado para nós mesmos transformar
‫uma série de probabilidades de previsão em um rótulo.
‫Podemos apenas fazer uma declaração de retorno simples aqui, tranças exclusivas ou queremos indexar as tranças
‫exclusivas para o ARG máximo de probabilidades de previsão.
‫Novamente, estamos apenas replicando este aqui.
‫Tudo o que estamos fazendo é apenas querer o rótulo previsto desta lista de números.
‫Vamos ver como fica se quisermos, vamos obter um pequeno exemplo, obter um rótulo previsto.
‫Com base em uma série de probabilidades de previsão.
‫Erros de digitação em abundância, leia o rótulo, prepare as previsões dos rótulos, vamos ao primeiro índice.
‫Então, tudo o que estamos fazendo, estamos apenas chamando nossa função de nossa bela pequena função que acabamos de escrever.
‫E esperançosamente isso nos retorna a marca privada de zero.
‫Border terrier, é isso que procuramos.
‫Nove.
‫Qual é o seu número favorito, o meu costumava ser 81 porque nove vezes 1981, um mais oito é 81, oito menos
‫um é sete.
‫Eu tenho um cachorro chamado sete.
‫E eu tinha um Snorlax Lovelady uma vez que o troquei com um garotinho americano que era
‫amigo de um resort, seu nome com Gareth, e ele deixou o resort sem nunca negociar com meu snorlax.
‫Então esse foi o fim da história.
‫Tudo bem.
‫Maravilhoso.
‫Temos uma lista de diferentes previsões que nosso modelo fez e algumas
‫funcionalidades para transformar essas probabilidades de previsão em um rótulo.
‫Portanto, estamos tornando nossas previsões mais fáceis de avaliar para nossos olhos.
‫Já temos algumas métricas sobre eles com a placa Tenzer.
‫Agora, o que provavelmente faremos é desde nossos dados de validação.
‫Está em um formulário de lote, este é um conjunto de dados de lote.
‫Queremos obter uma lista, queremos removê-la basicamente porque queremos arrancar essas imagens, então queremos tirar
‫essas imagens daqui e desses rótulos porque esses são os rótulos verdadeiros.
‫Dessa forma, podemos fazer previsões nas imagens de validação e, em seguida, obter nossos rótulos de previsão usando
‫nossa função e, em seguida, comparar esses rótulos de previsão com os rótulos de validação reais.
‫Então, vamos fazer uma pequena função, que faz isso.
‫Então, o que faremos.
‫Muga aqui.
‫Agora, como nossos dados de validação ainda estão em um conjunto de dados em lote, lembre-se, eles estão em um conjunto de dados porque é
‫uma intensificação muito eficiente para fazer cálculos.
‫Teremos que fazê-lo em lote, se apenas criarmos essa palavra para fazer previsões sobre a validação.
‫Imagens e, em seguida, compare essas previsões com os rótulos de validação, rótulos de verdade.
‫Isso vai ser muito legal assim que estiver funcionando.
‫Então, vamos criar aqui uma função para descobrir um lote de conjunto de dados em lote.
‫As pessoas que fazem o Tenzer fluir realmente pensaram sobre esse problema.
‫Um nem mesmo é um problema.
‫É apenas um pequeno obstáculo, porque se você agrupou um conjunto de dados, certamente há uma maneira incomparável.
‫E há se formos Tancer Flow 2. 0 em lote.
‫Cadê?
‫Conjunto de dados em Bache.
‫Desbloquear Hildago divide os elementos de um conjunto de dados em vários elementos, por exemplo, se os elementos do conjunto de
‫dados são moldados por algo, algo onde B pode variar, mas vou deixar você ler isso se
‫quiser.
‫Mas basicamente, eles têm elementos aqui.
‫Conjunto de dados do conjunto de dados do gerador no Bache, menos conjunto de dados conhecido pelo Iterator.
‫Assim, depois de descompactá-lo, podemos chamá-lo como Numpty Iterator e ele o transformará em uma lista
‫iterável.
‫Portanto, novamente, se esse código não fizer sentido quando você o lê pela primeira vez, a melhor maneira de descobrir
‫é escrevê-lo.
‫Então vamos fazer isso.
‫Vamos escrever primeiro em um não funcional e então funcionaremos.
‫São assim imagens?
‫Porque queremos obter as imagens de validação que queremos descompactar.
‫Queremos que estes e estes sejam entidades separadas.
‫Nenhum.
‫As etiquetas formarão uma lista vazia.
‫Então, talvez eu não queira substituir uma variável que eu tinha antes, então as imagens irão apenas destacá-los.
‫Aqui vamos nós.
‫Em seguida, queremos percorrer os dados não corrigidos, então vamos rótulo de imagem, certo?
‫Temos uma tabela aqui de rótulo de imagem em.
‫Dados incomparáveis.
‫Então, tudo o que estou fazendo chamando Bache e vou fazer isso em um hit, então vou
‫chamar Bache e ponto como iterador num pie em um hit.
‫Então, vamos ver o que acontece se imprimirmos uma imagem, isso pode realmente acontecer.
‫Destrói nosso computador, mas diremos mesmo assim se e ultrapassar o código, o que ele retornará?
‫Boehme.
‫Então vamos lá, vai chegar a 200 ou mais porque é quantas amostras temos em
‫nosso lote.
‫Agora, lote de validação, mas tudo o que está fazendo agora é imprimir.
‫A imagem e o rótulo, a imagem e o rótulo, a imagem e o rótulo, mas a imagem é, lembre-se,
‫na forma de uma imagem processada, uma imagem pré-processada, que é aquela função de imagem de pré-processamento que escrevemos
‫bem no principal.
‫Não os queremos assim.
‫Queremos acrescentá-los à nossa lista de imagens.
‫Então anexe a imagem.
‫E os rótulos não acrescentam rótulo.
‫Então agora o que devemos ter se formos imagens, há imagens zero, então aí vamos nós.
‫Portanto, há uma imagem.
‫E seu rótulo homólogo deveria ter feito isso ao mesmo tempo.
‫Leibel zero.
‫Por que isso não saiu?
‫Oh, é por isso que os rótulos.
‫Digamos, me confundi com as variáveis que estamos salvando.
‫É por isso que é útil funcionalizar as coisas, porque se você
‫criar variáveis diferentes e perder o controle de quais são elas, você também ficará confuso.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, há um rótulo verdadeiro.
‫Portanto, esta é a validação de imagem zero e é o rótulo da verdade fundamental.
‫Portanto, nosso objetivo é visualizar essa imagem e comparar esse rótulo de verdade com o
‫rótulo de previsão que é feito para obter os rótulos de Fred como zero.
‫Maravilhoso.
‫Bem, o rótulo de previsão era para que pudéssemos obter previsões do Red Label zero.
‫Border terrier, essa é uma previsão de que nosso modelo errou, então é isso que estamos tentando visualizar
‫agora.
‫Vamos fazer isso.
‫Isso não é tão divertido.
‫E queremos tornar as coisas divertidas.
‫Então vamos funcionalizar isso e então vamos terminar o vídeo aí.
‫Na verdade, isso é um desafio.
‫Antes de sair e começar a funcionar esta pequena sequência, quero que você experimente a
‫função chamada algo legal, como yafai não cozido.
‫E deve receber uma entrada de um conjunto de dados, um conjunto de dados em lote, e deve fazer essa
‫funcionalidade e retornar essas duas listas.
‫Então esse é o seu pequeno desafio.
‫Vou te dar alguns segundos.
‫Tudo bem, estou de volta.
‫Não fui embora, estive aqui o tempo todo.
‫Esperançosamente, você teve uma pequena tentativa de funcionar esta função linda e borboleta que vamos
‫escrever.
‫Então, vamos escrever alguns: uma manipulação leva um conjunto de dados em lote de imagens, tempos de rótulos e retornos.
‫Matrizes separadas de imagens e rótulos.
‫Tique, tique, tique.
‫E queremos criar imagens porque está dentro de uma função, podemos usar qualquer nome de variável que quisermos.
‫E então vamos fazer um loop, então basicamente tudo que estou fazendo é apenas
‫reescrever isso aqui em vez de copiar o pôster, estou apenas escrevendo de novo porque quero praticar.
‫Quero praticar.
‫Então, para o rótulo da imagem em, oh, nós só temos que usar dados.
‫Isso ocorre porque eu configurei um parâmetro de dados para que eu possa simplesmente passar qualquer conjunto de dados em lote que eu quiser.
‫Portanto, dados em lote.
‫Como.
‫Sem iterador alto.
‫Lindo.
‫Imagens com ponto anexado.
‫Imagem.
‫Rótulos não acrescentam rótulo, e então podemos retornar imagens, rótulos.
‫Testamos nossas pequenas funções no Vatuvei.
‫Vamos ver como são suas habilidades no Bache.
‫Se eu fizer isso, você enfrentará o desafio de não satisfazer agora o conjunto de dados de validação igual a no Batarfi e vamos distribuí-lo,
‫validar um lote.
‫Exatamente igual ao que fizemos aqui.
‫Quer dizer, acabei de funcionalizá-lo e vamos verificar as imagens Vall zero e os rótulos VAO zero.
‫Estrondo.
‫Exatamente a mesma coisa ali.
‫É isso que temos aqui.
‫Uma verificação final é que podemos obter o rótulo de Fred.
‫O que foi isso?
‫Khan, OK, e talvez eu esteja dizendo isso errado.
‫Se eu for aqui para obter imagens vis do Red Label, zero, oh, não, precisam ser rótulos.
‫Oh, está bem?
‫Isso funcionou oh.
‫Então isso vai funcionar porque são números também.
‫Então, nós realmente queremos Val Liablity, certo?
‫Deus.
‫Maravilhoso.
‫OK, agora temos uma função para insatisfar nossos dados, podemos obter nossas imagens de validação,
‫o que é ótimo, então podemos trabalhar em algumas funcionalidades para fazer previsões sobre essas imagens.
‫Podemos obter o rótulo da verdade fundamental e compará-lo ao rótulo da previsão.
‫Vamos deletar esse código aqui e terminaremos o vídeo e no próximo o que devemos fazer?
‫Devemos fazer algumas funções para plotar uma imagem.
‫Portanto, visualize a imagem de um lindo cachorrinho.
‫Também comparará a verdade passível de nível previsto.
‫Isso soa como um plano para mim.
‫Te vejo no próximo vídeo.