‫Roddy حتى الآن لدينا طريقة للحصول على صور التحقق ، وعلامات التحقق ، لذا أ. ك. أ. تسميات الحقيقة لماهية
‫الصورة وتسميات التنبؤ.
‫لذلك ربما تفكر في أن هذه خطوات قليلة معقولة لتصور ما يحدث ، لكن آمل أن تدرك أين تكمن الأهمية
‫، لأننا دائمًا نفكر في حالة الاستخدام النهائي.
‫نحن لسنا هنا فقط لبناء النماذج من أجل بناء النماذج.
‫نريد بناء رؤية الكلب للعودة.
‫يمكننا فقط إعادة مصفوفة مثل هذه إلى مستخدم ثم يذهبون ، واو ، لن أستخدم هذا التطبيق بعد الآن لأن
‫هذه الأرقام هي مجرد مجموعة من المصطلحات بالنسبة لي.
‫لذلك من المهم أن نتمكن من تصور تنبؤات نماذجنا بطريقة تمكن الناس من فهم شخص ليس ضليعًا
‫في التعلم الآلي واحتمالات التنبؤ كما نفهمها.
‫هذا هو هدفنا النهائي.
‫وهذا ما أريده منكم أن تبدأوا في التفكير في كل المشاريع التي تعملون عليها بدلاً
‫من مجرد بناء النماذج.
‫ما هو هدفك النهائي؟
‫هل تعمل من أجل شيء ما؟
‫كيف يمكنك إيصال ما تفعله إلى شخص آخر؟
‫حسنا.
‫لذلك دعونا نكتب ملاحظة صغيرة لأنفسنا الآن.
‫لدينا طرق للحصول عليها.
‫تسميات التنبؤ.
‫تسميات التحقق من الصحة.
‫ما هي تسميات الحقيقة؟
‫والتحقق من الصور.
‫دعنا نجعل بعض الوظائف لجعلها أكثر وضوحًا.
‫في الأساس ، نحتاج إلى القليل من الألوان في حياتنا.
‫تمام.
‫الآن ، كيف يمكننا أن نفعل هذا؟
‫لذلك من المحتمل أننا سنقوم بعمل وظيفة ، كما قلنا من قبل ، ستظهر لنا صورة.
‫وسيكون من الجيد لو كان بإمكانه فقط رسم تلك الصورة.
‫هذا ما يمكننا استخدامه.
‫خريطة ، مؤامرة ، ليب ، شيء من هذا القبيل.
‫خذ مجموعة من قيم الصور التي لدينا هنا.
‫ربما يكون الشيء الجيد الذي عملنا عليه هو رسم التسمية المتوقعة لاحتمالية توقعها
‫، لذا فإن القيمة القصوى هنا هي شيء من هذا القبيل.
‫هذا هو 75٪ ومن ثم التسمية الفعلية.
‫أعتقد أنه يمكننا وضعهم جميعًا في قطعة أرض واحدة.
‫ربما سنكتب ذلك.
‫لذلك نحن لا نخلط بين أنفسنا.
‫أتذكر تقنية الحبيب المطاطي من ابني رون؟
‫شكرا رون.
‫سننشئ دالة تأخذ مجموعة
‫من احتمالات التنبؤ ، ومجموعة من تسميات الحقيقة ، ومجموعة من الصور والأعداد الصحيحة.
‫الآن ، مرة أخرى ، أريد أن أؤكد أنني سأقولها حتى أكون أجش ، لكننا نتعامل مع الصور.
‫لكن خطوات التصور التي نقوم بها تذهب إلى أي بيانات تعمل بها تقريبًا.
‫لذلك سنقوم بتحويل احتمالات التوقع.
‫بالطبع ، قد تحتاج إلى استخدام بعض تقنيات التصور الأخرى التي لا تحتوي على مخطط رسم بياني لرسم
‫عينة بيانات أو تصورها.
‫لكنك تحصل على الصورة والتسمية المتوقعة.
‫التسمية المتوقعة.
‫إنه الاحتمال المتوقع وتسمية الحقيقة والصورة المستهدفة على قطعة أرض واحدة.
‫تمام.
‫فكيف يمكننا فعل ذلك؟
‫لنذهب هنا.
‫سنسميها def.
‫شيء بسيط.
‫قطعة خبز.
‫تستغرق.
‫ما الذي يتطلبه الأمر؟
‫يأخذ ، التنبؤ ، الاحتمالات.
‫الاحتمالات تأخذ تسميات.
‫مصفوفة من التسميات الحقيقية ومجموعة من الصور وربما عددًا صحيحًا واحدًا فقط.
‫دعونا نجعل هذا بحيث يرسم صورة واحدة ، وعلامة تنبؤ واحدة ، وعلامة حقيقة واحدة وعدد
‫صحيح.
‫لذا ربما يمكننا حفظ هذا في صورة nn يساوي واحدًا.
‫هذا سوف يبث لأنه ليس لدينا شيء هناك.
‫هذا صحيح.
‫تخلص من هذا الخطأ.
‫نحن لا نحب رؤيتهم.
‫مثل ذلك تسبب لي قليلا من التوتر.
‫لذلك نذهب هنا ، نقدم لك التنبؤ.
‫الحقيقة الأساسية والصورة لعينة MN.
‫ومرة أخرى ، الحصول على الزناد سعيدًا ، أليس كذلك؟
‫يشبه الأمر غريزة بالنسبة لي أن أضغط على زر shift وأدخل كلما انتهيت من كتابة سطر من التعليمات البرمجية.
‫تمام.
‫لذا فإن أول شيء نحتاجه هو مسبار PRED.
‫إنه في الواقع احتمال تنبؤ ، لكنني لا أكتب ذلك عدة مرات من خلال التسمية والصورة.
‫لذلك هذا سوف يساوي.
‫تذكر أننا نريد العينة التاسعة.
‫لذا فعلينا كتابة احتمالات التنبؤ.
‫N إذًا الفهرس ، إذن عينة EMF ثم نريد تسميات ، ومرة أخرى ، ربما هناك ألف طريقة لكتابة هذه
‫الوظيفة.
‫هذه مجرد طريقة واحدة اعتقدت أنها يمكن تحسينها على الأرجح بطريقة ما ، لكنها تعمل في الوقت
‫الحالي تساوي الحصول على تسمية مسبقة.
‫الآن بعد أن أصبح لدينا احتمال التنبؤ ، يمكننا استخدام الدالة.
‫احصل على ملصق Pred للحصول على ملصق PRED.
‫التسميات الرائعة لوظائفنا ، إذا قلت ذلك بنفسي ، أرسم الصورة وأزل التشنجات اللاإرادية لأننا نريد فقط
‫أن نضع صورًا مربعة.
‫لا نريد محاور.
‫نقطة م تظهر الصورة.
‫إذن هذه دالة رسم الخرائط lib.
‫يمكنك تمرير شعاع الحكم إذا كانت صورة ، وعرض صورة ، أنا. ه. البيانات الموجودة على البيانات النقطية العادية ثنائية الأبعاد بعيدة.
‫أحيانًا يتم كتابة سلاسل Doc بطريقة معقدة ، كما لو كانت قد ذكرت للتو رسم صورة
‫و y العرات.
‫إذن هذه مجرد قوائم فارغة.
‫لذلك نحن فقط نوقفهم.
‫وفي الأساس لن يظهر أي شيء لأنه لا يوجد شيء في تلك القائمة.
‫قد نحتاج إلى عنوان الحبكة.
‫أنت على حق.
‫يتغيرون.
‫حبكة.
‫عنوان.
‫ليتم توقعها.
‫ما تنبأ؟
‫الاحتمال المسؤول للتنبؤ والحقيقة.
‫التسمية ، عنوان plt سيدي.
‫الآن لدينا مشكلتنا ، لقد حصلنا على ملصقنا الحقيقي ولدينا ملصق الخبز الخاص بنا.
‫لذلك علينا فقط إنشاء سلسلة من ثلاثة من هؤلاء.
‫لذا احتمالية الانتشار والتسمية الحقيقية.
‫الآن هذا يجب أن يكون 2. 0.
‫ماذا يفعل هذا؟
‫هذا مجرد تقليل عدد النقاط العشرية في احتمالية التنبؤ الخاصة بنا بحيث لا تكون طويلة
‫مثل هذا.
‫أفضل مثال على ذلك ليس شيئًا طويلاً مثل هذا ، إنها نسبة مئوية.
‫لذا بدلاً من أن تكون هذه النسبة 75٪.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫تعال إلى هنا ، سنفعل القليل من التنسيق.
‫وسنذهب إلى Red Label لأن هذا هو الأول.
‫لذا فإن التنبؤ موجود.
‫ثم نريد Npj Max.
‫مشكلة بريدية.
‫تايمز 100.
‫مرات 1000.
‫قف.
‫لذلك هذا سيكون فقط.
‫قيمة احتمال التنبؤ.
‫إذن ، الحد الأقصى لهذا من مسبار PRED ثلاث مرات 100.
‫لذلك عندما رأينا 0. 75 لأعلى من قبل ، إنها سترتفع مرتين فقط أن 100 قد لا تكون 0. 75 لأنها ستكون قيمة
‫مختلفة لكل صورة مختلفة.
‫هناك نذهب.
‫ونريد أن نسميها هي الأخيرة.
‫هل هذا منطقي؟
‫حتى عنوان المؤامرة.
‫أريد التخلص من هذا التمريرة.
‫أقواس متعرجة لعنوان المؤامرة من أجل تسمية حمراء متعرجة بين قوسين من منزلتين عشريتين النسبة المئوية لأقصى احتمالية
‫للتنبؤ وأقواس متعرجة للتسمية الحقيقية.
‫دعونا نرى كيف يبدو هذا الولد الشرير.
‫غير متوقع.
‫نهاية السلسلة.
‫نحن بحاجة إلى واحد آخر.
‫بلوب ، فريد.
‫تمام.
‫والآن دعنا نذهب.
‫مؤامرة ، فريد ، نريد تنبؤات.
‫في التنبؤ ، الاحتمالات تساوي التنبؤات.
‫ثم نريد تسميات تساوي تسميات VAL والصور تساوي صور VAL.
‫لذلك هذا فقط من الجزء العلوي من قبل حيث قمنا في مجموعة بيانات التحقق لدينا هنا.
‫ودعونا ننزل.
‫دعونا نختبر وظيفتنا الصغيرة.
‫أوه.
‫الآن يتم طباعة ملصقاتنا بشكل غير صحيح.
‫ماذا حدث هنا؟
‫الملصقات الحقيقية تساوي ملصق الخبز.
‫احصل على Fred prob.
‫ماذا يحصل هنا.
‫تسمية صحيحة.
‫همم.
‫حسنًا ، لم نتحول.
‫أعتقد أنني أرى ما يحدث.
‫ما يتعين علينا القيام به هو تحويل التسمية الحقيقية الخاصة بنا.
‫في تسمية فعلية.
‫الآن هذا هو تصحيح التعليمات البرمجية الخاصة بك ، أليس كذلك؟
‫لذا ما يتعين علينا القيام به هو تغيير مجموعة الوظائف الخاصة بنا لتكون سلالات
‫فريدة وستكون هذه التسمية np r max.
‫هل هذا منطقي؟
‫نعم.
‫لذلك مجرد وظيفة مشابهة جدًا.
‫ما يمكننا فعله في الواقع هو استخدام هذه الوظيفة هنا ، والحصول على تسمية مسبقة ، ولكن يمكننا حفظ ذلك
‫للتنبؤات فقط.
‫لذلك سيحصل هذا على ملصق Breed's MP max الفريد.
‫نحن بحاجة إلى إعادة هذا.
‫لذا تأكد من تحديث مجموعة تشغيل النار الخاصة بك.
‫ثم إذا أعدنا تشغيل هذا ، فيجب أن يكون هذا صحيحًا.
‫ثم إذا أعدنا هذا.
‫أوه نعم.
‫سكوت تيري 68٪ صحيح.
‫هذا ليس بديهي جدا.
‫ماذا لو كان شخص ما ينظر إلى هذا وكان مثل سكوتش تيرير ، 68 ٪ سكوتش تيرير.
‫أيهما متوقع وأيهما غير محمي؟
‫دعونا نضيف بعض الألوان.
‫هكذا يمكننا أن نفعل ذلك.
‫لذا فإن ما سنفعله سيخلق سببًا بسيطًا ، إذا كان هناك سبب آخر.
‫لذلك سنذهب لتغيير اللون.
‫أوه ، هذا يبدو مقرف بالنسبة لي.
‫أوه.
‫آه.
‫أرأيت ، أنا أسترالي ونحن نتهجى اللون.
‫أوه ، أنت كذلك.
‫لذلك كلما رأيت.
‫أوه.
‫آه.
‫على الرغم من أن هذه هي المعلمة الصغيرة الفعلية التي يتعين علينا تمريرها إلى التنسيق.
‫أنا لا أحب ذلك.
‫يعتمد لون العنوان على ما إذا كان التوقع صحيحًا أم خاطئًا.
‫لذلك كل ما سنفعله هو تغيير هذا العنوان ليصبح أخضر إذا كان صحيحًا وأحمر إذا كان خاطئًا.
‫العلامة التجارية تساوي التسمية الحقيقية.
‫نريد اللون يساوي اللون الأخضر.
‫اللون الآخر يساوي الأحمر.
‫وبعد ذلك سنقوم بتمرير معلمة صغيرة هنا.
‫لذا فالأمر كله يتعلق بجعل حبكاتنا أكثر وضوحًا.
‫أوه.
‫ماذا؟
‫ما هذا التغيير؟
‫إذا كانت التسمية الخاصة تساوي التسمية الحقيقية.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫لقد وجدتها.
‫هذا جزء من التنسيق.
‫نحن بحاجة إلى تمرير هذا خارج التنسيق.
‫منطقي.
‫لذلك نحن نقوم بتمرير معلمة اللون هذه مباشرة إلى العنوان بدلاً من التنسيق.
‫جحر سكوتش ، 68٪ جميل.
‫الآن ، تذكر ، هذا توقع للفهرس الأول.
‫لذا ما قد نفعله هو فقط التأكد من أنها تعمل على صورة أخرى.
‫ما هو رقمنا المفضل؟
‫42.
‫أوه ، لقد فهموا هذا الخطأ.
‫هذا مثال جيد ، في الواقع.
‫إنه واثق جدًا.
‫76٪ توقعوا التجول ، لكنه في الواقع كلب ثعلب إنجليزي.
‫لذلك دعونا نبحث عن كلب الصيد الإنجليزي.
‫كيف يبدو كلب كلب الثعلب الإنجليزي؟
‫الصور.
‫تمام.
‫نعود إلى رؤية الكلب.
‫رائع.
‫يمكنك أن ترى كيف تبدو نوعًا ما.
‫تشبه إلى حد كبير ، وخاصة هذا الجزء على ظهره.
‫هذان الاثنان ، هم.
‫انظر كيف يكون هذا أسود هناك وهذا أسود هناك.
‫لذا يمكنك أن ترى نوعًا ما ، أوه ، انظر إلى هؤلاء الجراء.
‫هذا شيء جميل في العمل على مشروع رؤية الكلب.
‫عليك أن تنظر إلى الكلاب.
‫لذا يمكنك أن تقول نوعًا ما إلى أين يحدث هذا الخطأ.
‫دعونا نلقي نظرة على واحدة أخرى.
‫رقمي المفضل الآخر هو سبعة.
‫فلماذا لا 77؟
‫وحصلت على هذا الحق.
‫هذا واثق حقًا.
‫هذا رائع.
‫تنمو وتنمو وتنمو في الهند.
‫همم.
‫حسنًا ، هذا مثير للغاية ، لأننا الآن نرى في الواقع تنبؤات نموذجنا مقارنة بالصور
‫الفعلية ، رؤية الكلب تدب في الحياة رسميًا.
‫هذا هو نوع الوظيفة التي أردناها منذ البداية لنكون قادرين على تمرير النموذج والصورة
‫لدينا والتنبؤ.
‫والآن نرى مدى ثقته في هذا التوقع.
‫إذن احتمالية التنبؤ أو فترة الثقة ، ونحن في الواقع نقارنها بالتسمية الحقيقية.
‫إذن هذه صورة لأنها من بيانات التحقق من الصحة ، وهي صورة لم يسبق لنموذجنا رؤيتها من قبل.
‫لذلك من الأفضل أن تربت على ظهرك لأنك قمت للتو ببناء نموذج تعليمي
‫عميق قادر على التقاط صور للكلاب والتنبؤ بنوع سلالتها.
‫هذا رائع.
‫الآن ، هناك شيء آخر سنفعله على الأرجح لتصوره أكثر قليلاً وهو رؤية الملصقات الأخرى التي تنبأ
‫بها نموذجنا ، لأن هناك احتمالات تنبؤ لكل تسمية.
‫سيكون من المثير للاهتمام معرفة ما هي سلالات الكلاب الأخرى.
‫نظر نموذجنا إلى صورة واعتقد أنها كانت 96٪ ، لذا فهذه ثقة كبيرة في
‫ذلك.
‫نمت في اليوم ، كل سلالات الكلاب.
‫لا يمكنني حتى نطق بعض هذه السلالات من الكلاب.
‫حسنًا ، لنفعل ذلك.
‫في الفيديو التالي ، سننشئ مخططًا لعرض التنبؤات العشرة الأولى.