‫Rorty Dus nu hebben we een manier om validatie, afbeeldingen, validatielabels, een te krijgen. k. A. de waarheidslabels van
‫wat een afbeelding is en voorspellingslabels.
‫Dus je denkt misschien dat dit een paar stappen zijn om te visualiseren wat er aan de hand is, maar ik hoop dat je je realiseert
‫waar het belang van is, want we denken altijd na over wat het eindgebruik is.
‫We zijn hier niet alleen om modellen te bouwen om het bouwen van modellen.
‫We willen een hondenvisie opbouwen om terug te keren.
‫We kunnen zo'n array gewoon teruggeven aan een gebruiker en dan zou ik zeggen, wauw, ik ga deze app niet meer gebruiken
‫omdat deze cijfers voor mij slechts een hoop jargon zijn.
‫Daarom is het belangrijk dat we de voorspellingen van ons model kunnen visualiseren op een manier dat mensen iemand
‫kunnen begrijpen die niet zo thuis is in machine learning en voorspellingskansen als wij kunnen begrijpen.
‫Dat is ons einddoel.
‫En daarom wil ik dat je gaat nadenken over alle projecten waar je aan werkt, in plaats
‫van alleen modellen te bouwen.
‫Wat is je einddoel?
‫Werk je ergens naartoe?
‫Hoe kun je aan iemand anders communiceren wat je doet?
‫Oke.
‫Dus laten we nu een briefje voor onszelf schrijven.
‫We hebben manieren om te krijgen.
‫Voorspellingslabels, validatielabels, dat zijn de waarheidslabels.
‫En validatie-afbeeldingen, laten we enkele functies maken om deze allemaal wat visueler te maken, eigenlijk hebben we een beetje kleur in ons
‫leven nodig.
‫Oké, hoe kunnen we dit nu doen?
‫Dus we gaan waarschijnlijk een functie maken, zoals we al eerder zeiden, het gaat ons een afbeelding laten zien en het zou goed
‫zijn als het die afbeelding kon plotten.
‫Dat is wat we kunnen gebruiken matplotlib, zoiets.
‫Neem een reeks afbeeldingswaarden die we hier hebben.
‫Misschien is het een goede zaak waar we naartoe werken, dat het grafieken zijn, het voorspelde label, de
‫voorspelde waarschijnlijkheid, dus de maximale waarde hier, dus zoiets als dit.
‫Dus dit is vijfenzeventig procent en dan is het echt label.
‫Ik denk dat we ze alleen naar een enkel perceel kunnen krijgen.
‫Ik zal dat opschrijven.
‫Dus we verwarren onszelf niet, denk aan de rubber ducky techniek van mijn jongen, Ron, bedankt.
‫Ron zal een functie maken die.
‫Neemt een reeks voorspellingskansen, een reeks waarheidslabels en een reeks afbeeldingen en gehele getallen.
‫Nu, nogmaals, ik moet benadrukken, ik zal het zeggen, ik word hees, maar we hebben te maken met beelden.
‫Maar de visualisatiestappen die we doen, gaan naar bijna alle gegevens waarmee u werkt.
‫Dus we gaan de voorspellingskansen omrekenen.
‫Het kan natuurlijk zijn dat ze een aantal andere visualisatietechnieken moet gebruiken die niet matplotlib zijn om het gegevensmonster te
‫plotten of te visualiseren.
‫Maar je krijgt het voorspelde label en de plot.
‫Het voorspelde label.
‫Het is de voorspelde waarschijnlijkheid, het waarheidslabel en de doelafbeelding op een enkele plot zoals.
‫Dus hoe zouden we dat kunnen doen?
‫Laten we hierheen gaan, we noemen het de dood, iets simpels in een plot.
‫Er is nodig wat er voor nodig is, er zijn voorspellingen, waarschijnlijkheden, waarschijnlijkheden nodig, er zijn labels voor nodig
‫en het is aangekomen via labels en een reeks afbeeldingen en misschien maar één geheel getal.
‫Laten we dit een enkele afbeelding, een enkel voorspellingslabel en een enkel waarheidslabel en een geheel getal maken.
‫Dus misschien kunnen we dit gewoon opslaan als een gelijke.
‫Dat gaat de lucht in, want we hebben daar niets dat in orde is, stop met dat tijdperk.
‫We zien ze niet graag, dat noemt me een beetje stress.
‫Dus we gaan hier de voorspelling, grondwaarheid en beeld bijvoorbeeld in bekijken.
‫En nogmaals, als ik de trigger gelukkig krijg, is het bijna instinct voor mij om te verschuiven en eindigen wanneer ik klaar ben met het
‫schrijven van een regel code.
‫OK, dus het eerste dat we nodig hebben, is de parade-prob dat
‫het eigenlijk voorspellingswaarschijnlijkheid is, maar ik typ dat niet meerdere keren door betrouwbaar en beeld.
‫Dit gaat dus naar Akko-lid.
‫We willen de steekproef, dus we moeten voorspellingskansen typen en dus de index van de steekproef en dan willen
‫we labels en nogmaals, er zijn waarschijnlijk duizend manieren om deze functie te schrijven.
‫Dit is slechts een manier waarop ik denk dat het werkt.
‫Kan waarschijnlijk op de een of andere manier worden geoptimaliseerd, maar het werkt voor nu ECLSS Get Fred-label.
‫Nu we de voorspellingskans hadden, kunnen we onze functie gebruiken, spread label krijgen om het label te krijgen.
‫Briljante nomenclatuur van onze functies, al zeg ik het zelf, plot afbeeldingen en verwijder vinkjes omdat we afbeeldingen alleen
‫vierkant willen maken, we willen geen Access's.
‫MCO-afbeelding, dus dit is een matplotlib-functie, u passeert een scheidsrechter, als het een afbeelding is, geeft u een
‫afbeelding weer, i. e. gegevens op een 2D reguliere Rasta Faryab.
‫Soms zijn doctrines op een complexe manier geschreven, zoals het net had kunnen zeggen, wat is een beeld en
‫waarom tikt het?
‫Dit is dus gewoon minder leeg.
‫Dus we zetten ze gewoon uit.
‫En eigenlijk zal het gewoon niets laten zien omdat er niets in die lijst staat.
‫We hebben misschien de plottitel nodig, Iran verandert de plottitel om te voorspellen.
‫We voorspelden Leibel waarschijnlijkheid van voorspelling en waarheid.
‫Label ondersteunt een titel.
‫Nu hebben we onze problemen.
‫We hebben ons ware label.
‫We hebben ons Fred-label.
‫Dus we moeten gewoon een reeks van drie maken van hetzelfde Fred Probability en hetzelfde label.
‫Deze moet nu 2 zijn. 0.
‫Wat doet dit?
‫Dit is gewoon het aantal decimalen in onze voorspellingskans verminderen, zodat het niet zo lang duurt
‫als dit.
‫Een beter voorbeeld is niet zoiets lang als dit, het is een percentage.
‫Dus in plaats van dat te zijn, is het 75 procent.
‫Dat is waar we naar op zoek zijn.
‫Kom naar beneden, we doen gewoon een klein format.
‫En we gaan voor Red Label, want dat is de eerste, dus de voorspelling is er en dan willen we ENPI,
‫Max.
‫Fred FROB.
‫De tijd is 100.
‫Duizend keer, ho, dus dit wordt het gewoon.
‫De voorspelling, waarschijnlijkheidswaarde, dus het maximum hiervan van de sonde maal honderd.
‫Dus toen we eerder punt zeven vijf zagen, vertelt het ons gewoon dat honderd misschien niet zeven
‫vijf is, omdat het een andere waarde zal hebben voor een ander beeld.
‫Daar gaan we, en we willen het laatste label.
‫Dus dat is logisch, dus plottitel.
‫Ik wil die pass-plottitel, kronkelige haakjes voor Red Label, kronkelige haken, twee decimalen, percentage voor de
‫maximale voorspellingswaarschijnlijkheid en kronkelige haakjes voor het echte label wegwerken.
‫Laten we eens kijken hoe deze stoute jongen eruit ziet.
‫Niet verwacht.
‫Einde van de string omhoog, we hebben er nog een nodig.
‫Fred.
‫OKE.
‫En laten we nu gaan.
‫Fred, we willen voorspellingen.
‫Bij een voorspelling zijn waarschijnlijkheden gelijk aan voorspellingen, en dan willen we labels, adelaars, val-labels en afbeeldingen
‫gelijk aan Val-afbeeldingen.
‫Dus dit is net van eerder waar we op onze validatiegegevensset hebben die we hier hebben.
‫En laten we naar beneden komen, laten we onze kleine functie testen.
‫Oh.
‫Nu drukken onze labels verkeerd af wat hier is gebeurd.
‫True labels is gelijk aan Red Label.
‫Haal Fred FROB.
‫Wat gebeurt hier?
‫Echt etiket.
‫Hm.
‫Nou, we hebben niet geconverteerd.
‫Ik denk dat ik zie wat er aan de hand is.
‫Wat we moeten doen is ons ware label omzetten.
‫In een echt label.
‫Dus op dit moment is dit het debuggen van je eigen code, toch?
‫Dus wat we moeten doen is onze eigen partij vuurfunctie veranderen om unieke rassen te zijn en dit
‫zal luidruchtig zijn.
‫ARG max-label.
‫Slaat dat ergens op?
‫Ja.
‫Dus gewoon zeer vergelijkbare functionaliteit.
‫Wat we eigenlijk zouden kunnen doen, is deze functie hier gebruiken, Fred een label geven dat we dat kunnen bewaren, alleen
‫voor voorspellingen.
‫Dit gaat dus het unieke NorthPark Max-label met vlechten krijgen.
‫We moeten dit herhalen.
‫Zorg er dus voor dat je je eigen batch of fire-functie bijwerkt.
‫En als we dit herhalen, zou dit correct moeten zijn.
‫En als we dit dan herhalen.
‫Oh, ja, Scott, hebben 60 procent gelijk, dit is niet erg intuïtief.
‫Wat als iemand hiernaar keek en het leek op Scotch Terriër, 68 procent Scotch Terriër?
‫Welke is de voorspelde en welke is de niet-voorspelde?
‫Laten we wat kleur toevoegen.
‫Zo zouden we het kunnen doen.
‫Dus wat we zullen doen, zal een beetje creëren als er anders een oorzaak is.
‫Dus we gaan de kleur veranderen.
‫Oh, dat lijkt me walgelijk.
‫Oh, kijk, ik ben Australisch en we spellen kleur.
‫O, dat ben je.
‫Dus wanneer ik zeg, oh ah.
‫Ook al is dat de eigenlijke kleine parameter die we moeten doorgeven om te formatteren, ik vind het niet leuk.
‫Kleur van de titel, afhankelijk van of de voorspelling goed of fout is.
‫Dus alles wat we gaan doen is deze titel veranderen in groen als het goed is en rood als het fout is.
‫Fred Leibel staat gelijk aan true label.
‫We willen dat kleur gelijk is aan groen, anders is kleur gelijk aan rood, en dan gaan we hier een kleine parameter doorgeven,
‫dus het draait allemaal om het maken van plots, meer visueel.
‫Oh, wat in die verandering?
‫Als predicable label gelijk is aan true label.
‫O, daar gaan we.
‫Ik heb het gevonden, dus dat maakt deel uit van het formaat.
‫We moeten dit doorgeven buiten het formaat dat logisch is, dus we geven deze kleurparameter rechtstreeks door aan de
‫titel in plaats van aan het formaat.
‫Scotch Terriër, 68 procent mooi.
‫Onthoud dat dit een voorspelling is voor index één.
‫Dus wat we kunnen doen, is ervoor zorgen dat het werkt op een andere afbeelding.
‫Wat is ons favoriete nummer?
‫42.
‫Het heeft die fout gedaan, dat is een goed voorbeeld, eigenlijk is het behoorlijk zelfverzekerd.
‫Zesenzeventig procent en voorspeld rondlopen, maar het is eigenlijk een Engelse jachthond.
‫Dus laten we de Engelse jachthond opzoeken.
‫Hoe ziet een Engelse jachthond eruit?
‫Afbeeldingen.
‫Oké, we gaan terug naar Dog Vision.
‫Wauw, je kunt een beetje zien hoe ze er ongeveer hetzelfde uitzien, vooral dat schouderklopje, die twee hun.
‫Kijk hoe dat daar zwart is en dat is zwart, ze zien een soort van zeggen, oh, kijk naar deze puppy's, dit is
‫iets moois aan het werken aan een visieproject.
‫Je gaat naar honden kijken.
‫Dus je kunt een beetje zien waar dat heen gaat, laten we er nog een bekijken, mijn andere favoriete
‫nummer zeven.
‫Dus waarom niet zevenenzeventig?
‫En die heb ik goed, dat is echt zelfverzekerd, dat is geweldig.
‫Een groei, groei en groei in India.
‫Hm.
‫Dit is heel spannend, want nu zien we de voorspellingen van ons model in vergelijking met werkelijke
‫afbeeldingen.
‫Hondenvisie komt officieel tot leven.
‫Dit is het soort functionaliteit dat we vanaf het begin wilden om ons model en beeld door te geven en
‫een voorspelling te doen.
‫En nu zien we hoe zeker het is op die voorspelling.
‫Dus voorspelling, waarschijnlijkheid of betrouwbaarheidsinterval, en we vergelijken het eigenlijk met het echte label.
‫Dit is dus een afbeelding omdat het uit een validatiedataset komt, een afbeelding die ons model nog nooit eerder heeft gezien.
‫Dus je kunt jezelf maar beter een schouderklopje geven, want je hebt zojuist een deep learning-model gebouwd
‫dat in staat is om foto's van honden te maken en te voorspellen wat voor soort ras het is.
‫Dat is best wel cool.
‫Nu, nog iets dat we waarschijnlijk zullen doen om een beetje meer te visualiseren, is kijken wat andere labels ons
‫model voorspelden, omdat deze voorspellingskansen voor elk label zijn.
‫Het zou interessant zijn om te weten welke andere hondenrassen.
‫Ons model keek naar een afbeelding en dacht van wel.
‫Dus deze is 96 procent.
‫Dus dat is er vrij zeker van dat het een groeiend Endemol-hondenras is.
‫Ik kan sommige van deze hondenrassen niet eens uitspreken.
‫Nou, laten we dat binnen doen.
‫De volgende video maakt een plot om de top 10 voorspellingen te tonen.