‫Đó là trong video cuối cùng chúng tôi đã nói về cách chúng tôi có thể chuyển đổi kết quả dự đoán của mô hình của chúng tôi.
‫Được chứ.
‫Danh sách dài các con số này thực sự khó hiểu nếu bạn chỉ mới nhìn
‫chúng lần đầu tiên thành một thứ gì đó mà chúng ta có thể hiểu một nhãn được dự đoán dưới dạng một chuỗi.
‫Những gì chúng tôi muốn làm là làm cho nó trực quan hơn một chút vì điều này khá tẻ nhạt, chỉ so sánh nó như
‫thế này.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tạo một số hàm sẽ giúp chúng tôi về cơ bản thực hiện bước này, cũng như trực quan hóa hình
‫ảnh thực tế mà một mô hình đang đưa ra dự đoán và sau đó so sánh nó với hình ảnh có nhãn thực
‫hoặc nhãn Truth và chỉ một chút giấy ăn.
‫Chúng còn được gọi là khoảng tin cậy.
‫Nếu bạn nghe thấy chúng, đây là một xác suất dự đoán.
‫Cũng có một khoảng tin cậy.
‫Vì vậy, một phương pháp luận để đánh giá một mô hình là bắt đầu, được rồi, chỉ cho tôi những dự đoán có
‫giá trị tin cậy trên 0. 75.
‫Mọi dự đoán có giá trị tối đa đều dưới 0. 75 bị đẩy sang một bên.
‫Đó là những thứ bạn có thể muốn chuyển cho bộ phân loại của con người, nhưng mọi thứ ở điểm 75, bạn
‫có thể muốn để mô hình tự dự đoán.
‫Chúng ta hãy viết một lưu ý nhỏ cho chính chúng ta về chức năng trên.
‫Thật tuyệt, nhưng chúng tôi muốn có thể làm điều đó trên quy mô lớn.
‫Và sẽ tốt hơn nữa nếu chúng ta có thể nhìn thấy hình ảnh.
‫Dự đoán đang được thực hiện trên.
‫Một phần của việc trở thành nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư học máy không chỉ là khả năng viết loại
‫mã này.
‫Một bước quan trọng hơn việc xây dựng một mô hình học máy là đánh giá nó.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi đang làm.
‫Chúng tôi đang thông báo cho chính mình những gì đang xảy ra, bởi vì chỉ cần cho ai đó biết điểm chính xác là một
‫điều.
‫Chúng ta chỉ có thể đi, Yep.
‫Của bạn đây.
‫Độ chính xác của mô hình của chúng tôi là 100% trên bộ đào tạo và họ có thể đi, Ồ, được rồi, hãy để tôi xem chuyện gì đang
‫xảy ra.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đang làm ở đây.
‫Vì vậy, nếu bạn phải báo cáo điều đó cho người khác hoặc nếu bạn phải cho đồng nghiệp hoặc có thể là
‫đối tác của bạn với một doanh nghiệp không thực sự biết bạn đang nói về điều gì khi bạn
‫nói với họ thì xác suất dự đoán là 0. 75, sẽ dễ dàng hơn nhiều khi bạn có thể cho họ xem một cái gì đó trực quan.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đây.
‫Lưu ý xác suất dự đoán cũng là.
‫Được gọi là mức độ tin cậy.
‫Đánh dấu xuống.
‫Tuyệt vời.
‫Được rồi, một chức năng nhỏ.
‫Đi rẽ.
‫Dự đoán, xác suất, đó là những gì chúng tôi có ở đây.
‫Đây là tất cả các xác suất.
‫Vì vậy, nếu bạn nghe tôi nói xác suất dự đoán, tôi đang đề cập đến một dãy số dài như
‫thế này là xác suất.
‫Khi chúng ta đến đây, hãy chuyển các xác suất thành nhãn tương ứng của chúng.
‫Dễ hiểu.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ đi xác định, chúng ta có thể làm điều đó với một cái duy nhất để có thể nhận được nhãn trước,
‫chúng ta sẽ chuyển nó một mảng xác suất dự đoán mà hãy nhớ chỉ là xác suất dự đoán này.
‫Bởi vì những gì chúng tôi đang làm ở đây, hãy nhớ rằng, mục tiêu của chúng tôi là chỉ hoạt động như một câu lệnh in xấu xí này.
‫Chà, nó không thực sự xấu như vậy.
‫Nó thực sự là một số mã khá gọn gàng.
‫Nhưng chúng tôi muốn cung cấp điều này trên quy mô lớn.
‫Dự đoán xác suất.
‫Đúng.
‫Và sau đó, chúng tôi muốn để lại một chuỗi tài liệu nhỏ cho chính mình biến một mảng xác suất dự đoán
‫thành một nhãn.
‫Chúng ta chỉ có thể thực hiện một câu lệnh trả về đơn giản ở đây.
‫Các giống chó độc đáo.
‫Tất cả những gì chúng tôi muốn làm là lập chỉ mục các giống duy nhất cho xác suất dự đoán tối đa ARG.
‫Một lần nữa, chúng tôi chỉ nhân rộng cái này ở đây.
‫Tất cả những gì chúng tôi đang làm là chúng tôi chỉ muốn có nhãn được dự đoán từ danh sách các con số này.
‫Hãy xem nó trông như thế nào nếu chúng ta muốn.
‫Hãy lấy một ví dụ nhỏ.
‫Nhận một nhãn dự đoán.
‫Dựa trên một loạt các xác suất dự đoán.
‫Rất nhiều lỗi chính tả.
‫Phát tán sự phỉ báng, nhận dự đoán về sự phỉ báng lan truyền.
‫Hãy đi vào chỉ mục đầu tiên.
‫Vì vậy, tất cả những gì chúng tôi đang làm, chúng tôi chỉ gọi hàm của chúng tôi, hàm nhỏ xinh của chúng tôi mà chúng
‫tôi vừa viết.
‫Và hy vọng điều này trả lại cho chúng tôi nhãn tự hào của số không.
‫Khu vực biên giới.
‫Đó là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫Chín.
‫Số yêu thích của bạn là gì?
‫Của tôi từng là 81 vì chín lần chín là 81.
‫Một cộng tám là 81, tám trừ một là bảy.
‫Tôi có một con chó tên là bảy.
‫Và tôi đã có một chiếc snorlax cấp độ 81 khi tôi đổi nó cho một cậu bé người Mỹ, người được kết bạn tại một khu
‫nghỉ mát.
‫Tên anh ta là Gareth và anh ta rời khu nghỉ mát mà không bao giờ quay trở lại.
‫Snorlax của tôi.
‫Vì vậy, đó là kết thúc của câu chuyện đó.
‫Được rồi, tuyệt vời.
‫Chúng tôi có một danh sách các dự đoán khác nhau mà mô hình của chúng tôi đã thực hiện và
‫chúng tôi có một số chức năng để chuyển các xác suất dự đoán đó thành một nhãn.
‫Vì vậy, chúng tôi đang đưa ra các dự đoán dễ dàng hơn để đánh giá nhãn cầu của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã có một số chỉ số về chúng với Tensor Board.
‫Bây giờ những gì chúng tôi có thể sẽ làm là kể từ dữ liệu xác thực của chúng tôi.
‫Là ở dạng hàng loạt.
‫Vì vậy, đó là một tập dữ liệu hàng loạt.
‫Chúng tôi muốn có được một danh sách.
‫Về cơ bản, chúng tôi muốn giải nén nó vì chúng tôi muốn tách những hình ảnh đó ra.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn lấy những hình ảnh này ra khỏi đây và những nhãn này vì đây là nhãn sự thật.
‫Bằng cách đó, chúng tôi có thể đưa ra dự đoán trên các hình ảnh xác thực và sau đó nhận các nhãn dự đoán bằng
‫cách sử dụng chức năng của chúng tôi và sau đó so sánh các nhãn dự đoán đó với nhãn xác thực thực tế.
‫Vì vậy, hãy tạo một hàm nhỏ thực hiện điều đó.
‫Vậy chúng ta sẽ làm gì?
‫Chúng tôi sẽ đến đây.
‫Bây giờ vì dữ liệu xác thực của chúng tôi vẫn còn trong một lô.
‫Tập dữ liệu.
‫Hãy nhớ rằng nó nằm trong tập dữ liệu hàng loạt vì điều đó rất hiệu quả để TensorFlow thực hiện các
‫tính toán.
‫Chúng tôi sẽ phải thực hiện hàng loạt ify nó và chỉ đưa ra từ đó để đưa ra dự đoán về việc xác thực.
‫Hình ảnh và sau đó so sánh các dự đoán đó với nhãn xác nhận, nhãn sự thật.
‫Điều này sẽ thực sự tuyệt vời khi nó được thiết lập và chạy.
‫Vì vậy, chúng ta hãy ngay tại đây.
‫Tạo một hàm để phân lô một tập dữ liệu hàng loạt.
‫Những người tạo ra TensorFlow đã thực sự nghĩ về vấn đề này.
‫Chà, thậm chí không phải là một vấn đề.
‫Nó chỉ là một rào cản nhỏ vì nếu bạn đã phân nhóm một tập dữ liệu, chắc chắn sẽ có cách để chạy hàng loạt tập hợp đó.
‫Và sẽ có nếu chúng ta sử dụng TensorFlow 2. 0 và hàng loạt.
‫No ở đâu?
‫Tập dữ liệu trên lô.
‫Hàng loạt.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Tách các phần tử của một tập dữ liệu thành nhiều phần tử.
‫Ví dụ: nếu các phần tử của tập dữ liệu có hình dạng B là một cái gì đó mà B có thể thay đổi theo.
‫Tôi sẽ cho bạn đọc nếu bạn muốn.
‫Nhưng về cơ bản chúng ta có các yếu tố ở đây.
‫Nếu bộ dữ liệu từ bộ dữ liệu của trình tạo trên dữ liệu danh sách hàng loạt được đặt dưới dạng trình lặp numpy.
‫Vì vậy, một khi chúng ta đã không khớp nó, chúng ta có thể gọi dưới dạng trình vòng lặp numpy và nó sẽ biến nó thành một danh sách có
‫thể lặp lại.
‫Vì vậy, một lần nữa, nếu mã này không có ý nghĩa khi bạn đọc lần đầu tiên, cách tốt nhất để tìm ra nó là
‫viết nó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Trước tiên, hãy viết nó trong một hàm non và sau đó chúng ta sẽ vận hành nó giống như những hình ảnh vì chúng ta muốn lấy
‫những hình ảnh xác thực hoặc chúng ta muốn gộp chúng lại, chúng ta muốn lấy những thứ này và những thứ này thành các thực thể riêng biệt.
‫Không phải một nhãn sẽ tạo nên một danh sách trống.
‫Ồ, có thể là những cái này.
‫Tôi không muốn ghi đè một biến mà tôi có trước đây, vì vậy hình ảnh sẽ chỉ gạch dưới chúng.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Sau đó, chúng tôi muốn lặp qua dữ liệu chưa khớp.
‫Vì vậy, chúng tôi đi nhãn hình ảnh.
‫Đúng.
‫Chúng tôi có một nhãn hình ảnh lật ở đây.
‫Dữ liệu hợp lệ trên lô.
‫Vì vậy, tất cả những gì tôi đang làm là gọi theo lô và tôi sẽ thực hiện những điều này trong một lần đánh.
‫Vì vậy, tôi sẽ gọi hàng loạt và chấm dưới dạng trình vòng lặp num pi trong một lần truy cập.
‫Vì vậy, hãy xem điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta đi in hình ảnh.
‫Điều này thực sự có thể.
‫Phá máy tính của chúng tôi, nhưng chúng tôi sẽ nói điều đó.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Nó sẽ trở lại là gì?
‫Bùng nổ.
‫Vậy là xong.
‫Nó sẽ đi đó là 200 hoặc lâu hơn bởi vì đó là số lượng mẫu trong lô của chúng tôi, lô xác
‫nhận của chúng tôi.
‫Nhưng tất cả những gì nó đang làm bây giờ là in ra.
‫Hình ảnh và hình ảnh nhãn và nhãn cho hình ảnh và nhãn.
‫Nhưng hình ảnh được ghi nhớ dưới dạng hình ảnh đã xử lý, một hình ảnh được xử lý trước, đó là chức năng hình ảnh được
‫xử lý trước đó chúng tôi đã viết ngay ở trên cùng.
‫Chúng tôi không muốn họ như vậy.
‫Chúng tôi muốn thêm chúng vào danh sách hình ảnh của chúng tôi.
‫Vì vậy, nối hình ảnh.
‫Và nhãn không nối nhãn.
‫Vì vậy, bây giờ những gì chúng ta nên có.
‫Nếu chúng ta chuyển hình ảnh bằng không, hình ảnh bằng không.
‫Vậy là xong.
‫Vì vậy, có một hình ảnh.
‫Và nhãn đối tác của nó nên vừa làm điều đó cùng một lúc.
‫Nhãn số 0.
‫Tại sao điều đó không xuất hiện?
‫Ồ, đó là lý do tại sao.
‫Nhãn.
‫Nói rằng bản thân tôi bị nhầm lẫn với các biến mà chúng tôi đang lưu.
‫Đây là lý do tại sao sẽ hữu ích khi vận hành những thứ này, bởi vì nếu bạn
‫tạo các biến khác nhau và bạn không theo dõi được chúng là những biến nào, bạn sẽ tự nhầm lẫn.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, có nhãn thật.
‫Vì vậy, đây là số không xác thực hình ảnh và đó là nhãn sự thật cơ bản.
‫Vì vậy, mục tiêu của chúng tôi là trực quan hóa hình ảnh này và so sánh nhãn sự thật cơ bản
‫này với nhãn dự đoán mà nó được tạo ra để chúng tôi có thể lấy Nhãn PRED bằng không.
‫Tuyệt vời.
‫KAHN Nhãn dự đoán là gì để chúng tôi có thể nhận Dự đoán nhãn đỏ bằng không.
‫Bhattacharya Vì vậy, đó là một dự đoán rằng mô hình của chúng tôi đã sai.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi đang cố gắng hình dung ngay bây giờ.
‫Làm thôi nào.
‫Đó không thực sự là niềm vui.
‫Và chúng tôi muốn làm cho mọi thứ trở nên vui vẻ.
‫Vì vậy, hãy giả tưởng điều này và sau đó chúng ta sẽ kết thúc video ở đó.
‫Thực ra, đó là một thách thức.
‫Trước khi bắt đầu và bắt đầu hoạt động bằng cách sử dụng trình tự nhỏ này, tôi muốn bạn thử.
‫Gọi hàm một cái gì đó thú vị như trên ify hàng loạt.
‫Và nó sẽ nhận đầu vào của một tập dữ liệu, một tập dữ liệu hàng loạt và nó sẽ thực hiện chức năng
‫này và đưa chúng trở lại danh sách.
‫Vì vậy, đó là thử thách nhỏ của bạn.
‫Tôi sẽ cho bạn một vài giây.
‫Được rồi, tôi đã trở lại.
‫Không thực sự rời đi.
‫Tôi đã ở đây suốt thời gian qua.
‫Hy vọng rằng bạn đã thử một chút về một hàm làm giảm bớt hàm lửa tuyệt đẹp này mà chúng
‫tôi sẽ viết.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ viết một số docstring lấy một tập dữ liệu theo lô của các thời kỳ nhãn hình ảnh và trả về.
‫Chia.
‫Sự gia tăng của hình ảnh và nhãn.
‫Đánh dấu.
‫Đánh dấu, đánh dấu.
‫Và chúng tôi muốn tạo hình ảnh bởi vì nó nằm trong một hàm.
‫Chúng ta có thể sử dụng bất kỳ tên biến nào chúng ta muốn.
‫Và sau đó chúng ta sẽ đi vòng qua.
‫Vì vậy, về cơ bản tất cả những gì tôi đang làm chỉ là viết lại điều này ở đây.
‫Thay vì sao chép tư thế, tôi chỉ chạy ra một lần nữa vì tôi muốn luyện tập.
‫Tôi muốn thực hành.
‫Vì thế.
‫Đối với nhãn hình ảnh trong oh, chúng tôi chỉ phải sử dụng dữ liệu.
‫Vì vậy, đây là do tôi đã thiết lập một tham số dữ liệu để tôi có thể chuyển nó vào bất kỳ tập dữ liệu hàng loạt nào mà tôi muốn.
‫Vì vậy, dữ liệu trên hàng loạt.
‫Không phải như.
‫Trình lặp NumPy.
‫Xinh đẹp.
‫Hình ảnh.
‫Dấu chấm phụ.
‫Hình ảnh.
‫Nhãn dấu chấm nối thêm nhãn.
‫Và sau đó, chúng tôi có thể trả về nhãn hình ảnh nếu chúng tôi thử nghiệm các chức năng nhỏ của mình trên ify hàng loạt.
‫Hãy xem khả năng của bạn như thế nào trên bãi biển.
‫Nếu tôi đồng ý, bạn có chấp nhận thách thức của việc Liên hợp quốc làm đẹp tập dữ liệu xác thực của chúng tôi bằng và hàng loạt ify và chúng tôi
‫sẽ vượt qua nó.
‫Xác thực một lô.
‫Hoàn toàn giống với những gì chúng tôi đã làm ở đây.
‫Chúng tôi chỉ chức năng hóa nó và chúng tôi sẽ kiểm tra hình ảnh val bằng không và nhãn val bằng không.
‫Bùng nổ.
‫Vì vậy, đây là điều chính xác tương tự ở đó.
‫Đó là những gì chúng tôi có ở đây.
‫Một lần kiểm tra cuối cùng là chúng ta có thể lấy nhãn bánh mì.
‫Nó là cái gì vậy?
‫Khan.
‫Ken, có lẽ tôi đang nói sai.
‫Chúng ta đi đây.
‫Vì vậy, hãy lấy nhãn trước.
‫Hình ảnh Val bằng không.
‫Ồ, không, nó cần phải là nhãn.
‫Ồ, đã làm điều đó.
‫Được chứ.
‫Điều đó đã hiệu quả.
‫Ôi không.
‫Vì vậy, điều đó sẽ hiệu quả bởi vì đó cũng là những con số.
‫Vì vậy, chúng tôi thực sự muốn val libels, phải không?
‫Con thật tuyệt.
‫Được rồi, bây giờ chúng ta có một chức năng để làm đẹp dữ liệu của chúng ta.
‫Chúng tôi có thể nhận được hình ảnh xác nhận của chúng tôi, điều này thật tuyệt.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta có thể tìm ra một số chức năng nhỏ để đưa ra dự đoán trên những hình ảnh đó.
‫Chúng ta có thể lấy nhãn Sự thật mặt đất và sau đó so sánh với nhãn dự đoán.
‫Hãy xóa mã này ở đây và chúng ta sẽ hoàn thành video.
‫Và trong phần tiếp theo, chúng ta nên làm gì?
‫Chúng ta nên tạo một số hàm để vẽ một hình ảnh.
‫Vì vậy, hãy hình dung hình ảnh một chú chó nhỏ xinh.
‫Chúng tôi cũng sẽ so sánh nhãn sự thật với nhãn dự đoán.
‫Tôi nghe có vẻ như là một kế hoạch.
‫Hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.