‫Son videoda modelimizin tahmin çıktılarını nasıl dönüştürebileceğimizden bahsetmiştik.
‫Tamam.
‫İlk kez bakıyorsanız anlaması gerçekten zor olan bu uzun sayı listesini,
‫bir dize biçiminde tahmin edilen bir etiketi anlayabileceğimiz bir şeye dönüştürün.
‫Yapmak istediğimiz şey bunu biraz daha görsel hale getirmek çünkü bu oldukça sıkıcı, sadece bu şekilde karşılaştırmak.
‫Bu nedenle, temel olarak bu adımı gerçekleştirmemize yardımcı olacak bazı işlevler oluşturacağız ve bir modelin üzerinde tahmin
‫yaptığı gerçek görüntüyü görselleştireceğiz ve ardından bu görüntüyü gerçek etiketle veya Gerçek etiketle ve sadece
‫küçük bir bilgi ile karşılaştıracağız.
‫Bunlar aynı zamanda güven aralıkları olarak da bilinir.
‫Eğer onları duyuyorsanız, bu bir tahmin olasılığıdır.
‫Ayrıca bir güven aralığı da vardır.
‫Dolayısıyla bir modeli değerlendirmenin bir yöntemi, tamam, bana yalnızca 0'ın üzerinde güven değerine sahip
‫tahminleri ver demektir. 75.
‫Maksimum değeri 0'ın altında olan her tahmin. 75 bir kenara itilir.
‫Bunlar bir insan sınıflandırıcıya aktarmak isteyebileceğiniz şeylerdir, ancak 75. noktanın üzerindeki her şeyi modelin kendisinin
‫tahmin etmesine izin vermek isteyebilirsiniz.
‫Yukarıdaki işlevselliğe sahip olarak kendimize küçük bir not yazalım.
‫Harika, ancak bunu geniş ölçekte yapabilmek istiyoruz.
‫Görüntüyü görebilseydik daha da iyi olurdu.
‫Tahmin şu anda yapılıyor.
‫Veri bilimci veya makine öğrenimi mühendisi olmanın bir parçası da sadece bu tür kodlar yazabilmek değildir.
‫Bir makine öğrenimi modeli oluşturmaktan daha önemli bir adım, onu değerlendirmektir.
‫Yani yaptığımız şey bu.
‫Kendimize neler olup bittiğini anlatıyoruz, çünkü birine sadece doğruluk skorunu göstermek başka bir
‫şey.
‫Gidebiliriz, evet.
‫Al bakalım.
‫Modelimizin doğruluğu eğitim setinde %100'dür ve şöyle diyebilirler: Vay canına, tamam, neler olduğuna bir
‫bakayım.
‫Biz de burada bunu yapıyoruz.
‫Yani bunu bir başkasına rapor etmeniz veya bir iş arkadaşınıza ya da belki de söylediğinizde
‫neden bahsettiğinizi gerçekten bilmeyen bir iş ortağınıza göstermeniz gerekirse,
‫tahmin olasılığı 0'dır. 75, onlara görsel bir şey gösterebildiğinizde bu çok daha kolay.
‫Buraya gidiyoruz.
‫Tahmin olasılıklarının da olduğunu unutmayın.
‫Güven seviyeleri olarak bilinir.
‫Not al.
‫Harika.
‫Pekâlâ, küçük bir işlev.
‫Hadi dönelim.
‫Tahminler, olasılıklar, burada sahip olduğumuz şey de bu.
‫Bunların hepsi olasılıklardır.
‫Yani tahmin olasılıkları dediğimi duyarsanız, bunun gibi olasılıklar olan uzun bir sayı dizisinden
‫bahsediyorum.
‫Buraya gittiğimizde, olasılıkları ilgili etiketlere dönüştürün.
‫Anlaması daha kolay.
‫Bu yüzden def get'e gideceğiz, bunu tek bir tane yapabiliriz, yani belki pred label'ı alabiliriz, ona bir tahmin
‫olasılıkları dizisi geçireceğiz, hatırlayın bu sadece tahmin olasılıklarıdır.
‫Çünkü burada yaptığımız şey, unutmayın, amacımız sadece bu çirkin print deyimi olarak işlev görmektir.
‫Aslında o kadar da çirkin değil.
‫Aslında oldukça düzgün bir kod.
‫Ancak bunu geniş ölçekte kullanılabilir hale getirmek istiyoruz.
‫Tahmin olasılıkları.
‫Evet.
‫Ve sonra kendimiz için bir dizi tahmin olasılığını bir etikete dönüştüren küçük bir belge dizisi bırakmak
‫istiyoruz.
‫Burada sadece basit bir return deyimi yapabiliriz.
‫Eşsiz ırklar.
‫Tek yapmak istediğimiz, ARG maksimum tahmin olasılıkları için benzersiz ırkları indekslemektir.
‫Yine, bunu burada tekrarlıyoruz.
‫Yaptığımız tek şey, bu sayı listesinden sadece tahmin edilen etiketi istemektir.
‫İstersek bunun neye benzediğini görelim.
‫Küçük bir örnek verelim.
‫Tahmini bir etiket alın.
‫Bir dizi tahmin olasılığına dayanmaktadır.
‫Bolca yazım hatası var.
‫İftira atın, iftira tahminleri alın.
‫İlk endekse geçelim.
‫Yani tek yaptığımız, fonksiyonumuzu, az önce yazdığımız güzel küçük fonksiyonumuzu
‫çağırmak.
‫Ve umarım bu bize sıfır gurur etiketini geri getirir.
‫Sınır bölgesi.
‫Biz de bunun peşindeyiz.
‫Dokuz.
‫En sevdiğin numara ne?
‫Benimki 81'di çünkü dokuz kere dokuz 81 eder.
‫Bir artı sekiz 81 eder, sekiz eksi bir yedi eder.
‫Yedi adında bir köpeğim var.
‫Ve bir tatil köyünde arkadaş olduğum küçük bir Amerikalı çocukla takas ettiğimde 81. seviye bir snorlax'ım
‫vardı.
‫Adı Gareth'tı ve bir daha geri dönmemek üzere tesisi terk etti.
‫Snorlax'ım.
‫Böylece o hikaye de sona ermiş oldu.
‫Pekala, harika.
‫Modelimizin yaptığı farklı tahminlerin bir listesi var ve bu tahmin olasılıklarını
‫bir etikete dönüştürmek için bazı işlevlerimiz var.
‫Böylece tahminlerimizi gözbebeklerimiz için daha kolay değerlendirilebilir hale getiriyoruz.
‫Tensor Board ile ilgili bazı ölçümlerimiz zaten var.
‫Şimdi muhtemelen doğrulama verilerimizden bu yana yapacağımız şey.
‫Toplu formdadır.
‫Yani bu bir toplu veri seti.
‫Bir liste almak istiyoruz.
‫Temel olarak ambalajını açmak istiyoruz çünkü bu görüntüleri söküp atmak istiyoruz.
‫Bu yüzden bu görüntüleri ve bu etiketleri buradan çıkarmak istiyoruz çünkü bunlar gerçek etiketlerdir.
‫Bu şekilde, doğrulama görüntüleri üzerinde tahminler yapabilir ve ardından fonksiyonumuzu kullanarak tahmin etiketlerimizi
‫alabilir ve ardından bu tahmin etiketlerini gerçek doğrulama etiketleriyle karşılaştırabiliriz.
‫Öyleyse bunu yapan küçük bir fonksiyon yapalım.
‫Peki ne yapacağız?
‫Buradan gideceğiz.
‫Doğrulama verilerimiz hala bir toplu iş içinde olduğundan.
‫Veri kümesi.
‫Unutmayın, bu bir toplu veri kümesinde çünkü TensorFlow'un hesaplama yapması için çok verimli.
‫Doğrulama konusunda tahminlerde bulunmak için bu kelimeyi uydurduk ve toplu olarak incelememiz gerekecek.
‫Görüntüler ve ardından bu tahminleri doğrulama etiketleriyle, yani gerçek etiketlerle karşılaştırın.
‫Çalışmaya başladığında gerçekten harika olacak.
‫Şuraya geçelim.
‫Toplu veri kümesini toplu işlemek için bir fonksiyon oluşturun.
‫TensorFlow'u yapan insanlar aslında bu sorunu düşünmüşler.
‫Sorun bile değil.
‫Bu sadece küçük bir engel çünkü bir veri setini toplu hale getirdiyseniz, mutlaka toplu halde çalıştırmanın bir yolu vardır.
‫Ve eğer TensorFlow 2'ye geçersek var. 0 ve parti.
‫Nerede bu?
‫Toplu iş üzerinde veri seti.
‫Partide.
‫İşte başlıyoruz.
‫Bir veri kümesinin öğelerini birden çok öğeye böler.
‫Örneğin, veri kümesi elemanları şekil B bir şey bir şey bir şey ise B için değişebilir.
‫İsterseniz okumanıza izin vereyim.
‫Ama temel olarak burada unsurlarımız var.
‫Üreteç veri kümelerinden veri kümesi toplu listede veri kümesi numpy yineleyici olarak.
‫Eşleştirdikten sonra numpy iterator olarak çağırabiliriz ve bu onu yinelenebilir bir listeye dönüştürecektir.
‫Tekrar ediyorum, bu kodu ilk okuduğunuzda bir anlam ifade etmiyorsa, bunu anlamanın en iyi yolu onu yazmaktır.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bunu önce fonksiyon olmayan bir şekilde yazalım ve daha sonra görüntüler olarak işlev göreceğiz çünkü doğrulama görüntülerini
‫almak istiyoruz veya bunları toplu hale getirmek istiyoruz, bunları ve bunları ayrı varlıklar halinde almak istiyoruz.
‫Tek bir etiket bile boş bir liste oluşturmayacaktır.
‫Oh, belki bunlar.
‫Daha önce sahip olduğum bir değişkeni geçersiz kılmak istemiyorum, bu yüzden resimler sadece altlarını çizecek.
‫İşte oldu.
‫Daha sonra eşleşmeyen veriler arasında döngü yapmak istiyoruz.
‫Bu yüzden görüntü etiketine gidiyoruz.
‫Doğru.
‫Burada bir görüntü etiketinin devrilmesi söz konusu.
‫Parti üzerinde Val verileri.
‫Bu yüzden tek yaptığım toplu arama yapmak ve bunları tek seferde yapacağım.
‫Bu yüzden batch ve dot'u num pi iterator olarak tek seferde çağıracağım.
‫Şimdi resmi basarsak ne olacağını görelim.
‫Bu gerçekten olabilir.
‫Bilgisayarımız bozuldu ama yine de söyleyeceğiz.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Ne getirecek?
‫Bum.
‫İşte böyle.
‫Bu 200'e kadar gidecektir, çünkü partimizde, doğrulama partimizde bu kadar
‫numune vardır.
‫Ama şu anda tek yaptığı çıktı almak.
‫Görüntü ve etiket görüntü ve etiket görüntü ve etiket.
‫Ancak görüntü işlenmiş bir görüntü, önceden işlenmiş bir görüntü şeklinde hatırlanır, bu da en üstte yazdığımız
‫önceden işlenmiş görüntü fonksiyonudur.
‫Onları öylece istemiyoruz.
‫Bunları resim listemize eklemek istiyoruz.
‫O zaman resmi ekle.
‫Ve etiketler etiket eklemez.
‫Şimdi ne yapmamız gerekiyor.
‫Görüntüleri sıfıra indirirsek, görüntüler sıfır olur.
‫İşte böyle.
‫Yani bir resim var.
‫Ve muadili şirket de bunu aynı anda yapmalıydı.
‫Etiket Sıfır.
‫Bu neden ortaya çıkmadı?
‫Oh, işte bu yüzden.
‫Etiketler.
‫Kaydettiğimiz değişkenlerle kafamın karıştığını söyleyebilirim.
‫İşte bu yüzden bu tür şeyleri işlevsel hale getirmek faydalıdır, çünkü farklı değişkenler
‫yaratırsanız ve bunların hangi değişkenler olduğunu unutursanız, kafanız karışır.
‫İşte oldu.
‫İşte gerçek etiket.
‫Yani bu görüntü doğrulama sıfırdır ve temel gerçek etiketidir.
‫Amacımız bu görüntüyü görselleştirmek ve bu temel gerçek etiketini yapılan tahmin etiketi
‫ile karşılaştırmaktır, böylece PRED Etiket Etiketlerini sıfırlayabiliriz.
‫Harika.
‫KAHN Kırmızı Etiket Tahminlerini sıfırlayabilmemiz için tahmin etiketinin ne olduğu.
‫Bhattacharya Yani bu, modelimizin yanlış yaptığı bir tahmin.
‫Şu anda görselleştirmeye çalıştığımız şey bu.
‫Hadi yapalım şunu.
‫O kadar da eğlenceli değil.
‫Ve işleri eğlenceli hale getirmek istiyoruz.
‫Şimdi bunu kurgulayalım ve sonra videoyu orada bitirelim.
‫Aslında, bu bir meydan okuma.
‫Ben gidip bu küçük diziyi kullanarak çalışmaya başlamadan önce, sizin de bir denemenizi istiyorum.
‫Fonksiyonu batch ify gibi havalı bir şekilde çağırın.
‫Ve bir veri seti, bir toplu veri seti girişi almalı ve bu işlevi yapmalı ve bunları
‫listelere döndürmelidir.
‫İşte bu senin küçük meydan okuman.
‫Sana birkaç saniye vereceğim.
‫Pekala, geri döndüm.
‫Gerçekten gitmedim.
‫Ben hep buradaydım.
‫Umarım yazacağımız bu güzel ateş fonksiyonunu kolaylaştıran küçük bir fonksiyon denemesi yapmışsınızdır.
‫Bu yüzden, görüntü etiketi zamanlarının toplu veri kümesini alan ve döndüren bir docstring yazacağız.
‫Ayrı.
‫Görüntü ve etiketlerin yükselişi.
‫Kene.
‫Tik, tik.
‫Ve bir işlev dahilinde olduğu için görüntüler oluşturmak istiyoruz.
‫İstediğimiz değişken adını kullanabiliriz.
‫Sonra da döngüye gireceğiz.
‫Yani temelde tek yaptığım bunu buraya yeniden yazmak.
‫Kopya duruşu yerine, sadece pratik yapmak istediğim için tekrar çalıştırıyorum.
‫Pratik yapmak istiyorum.
‫Evet.
‫oh'daki görüntü etiketi için yalnızca verileri kullanmamız gerekir.
‫Bunun nedeni, istediğim herhangi bir toplu veri kümesini geçirebilmem için bir veri parametresi ayarlamış olmamdır.
‫Yani toplu veri.
‫Öyle değil.
‫NumPy yineleyici.
‫Çok güzel.
‫Görüntüler.
‫Nokta ekleme.
‫Resim.
‫Etiketler nokta ekleme etiketi.
‫Ve sonra küçük fonksiyonlarımızı batch ify üzerinde test edersek görüntü etiketlerini döndürebiliriz.
‫Bakalım sahildeki yeteneklerin nasılmış.
‫Eğer BM'nin doğrulama veri setimizi güzelleştirme zorluğuna karşı durursam, eşitler ve toplu ify ve bunu
‫dağıtacağız.
‫Bir toplu işi doğrulayın.
‫Burada yaptığımızın aynısı.
‫Az önce işlevselleştirdik ve val images zero ile val labels zero'yu kontrol edeceğiz.
‫Bum.
‫Yani orada da aynı şey söz konusu.
‫İşte elimizdeki bu.
‫Son bir kontrol de ekmek etiketi alabilmemiz.
‫Neydi o?
‫Khan.
‫Ken, belki de yanlış söylüyorum.
‫Buraya gidiyoruz.
‫Bu yüzden önceden etiket alın.
‫Val görüntüleri sıfır.
‫Hayır, etiket olması gerekiyor.
‫Oh, yaptım.
‫Tamam.
‫İşe yaradı.
‫Oh, hayır.
‫Yani bu işe yarayacak çünkü bu da rakamlar.
‫Yani aslında valilere iftira atılmasını istiyoruz, öyle mi?
‫Harika.
‫Tamam, şimdi verilerimizi güzelleştirmek için bir fonksiyonumuz var.
‫Doğrulama resimlerimizi alabiliyoruz ki bu harika bir şey.
‫Şimdi bu görüntüler üzerinde tahminler yapmak için bazı küçük işlevler üzerinde çalışabiliriz.
‫Ground Truth etiketini alabilir ve ardından bunu tahmin etiketiyle karşılaştırabiliriz.
‫Bu kodu buradan silelim ve videoyu bitirelim.
‫Ve bir sonrakinde ne yapmalıyız?
‫Bir görüntüyü çizmek için bazı fonksiyonlar yapmalıyız.
‫Küçük, güzel bir köpeğin görüntüsünü gözünüzde canlandırın.
‫Ayrıca gerçek etiketi tahmin edilen etiketle karşılaştıracağız.
‫Bu bana bir plan gibi geldi.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.