‫Rorty Alors maintenant, nous avons un moyen d'obtenir la validation, les images, les étiquettes de validation, a. k. une. les étiquettes de vérité de
‫ce qu'est une image et les étiquettes de prédiction.
‫Vous pensez peut-être qu'il s'agit de quelques étapes pour visualiser ce qui se passe, mais j'espère que vous réalisez où est
‫l'importance, car nous pensons toujours à quel est le cas d'utilisation final.
‫Nous ne sommes pas seulement là pour construire des modèles pour le plaisir de construire des modèles.
‫Nous voulons construire la vision du chien pour revenir.
‫Nous pourrions simplement renvoyer un tableau comme celui-ci à un utilisateur, puis je dirais, wow, je ne vais plus utiliser cette application
‫car ces chiffres ne sont qu'un tas de jargon pour moi.
‫C'est pourquoi il est important que nous puissions visualiser les prédictions de notre modèle de manière à ce que les gens puissent comprendre
‫quelqu'un qui n'est pas aussi versé dans l'apprentissage automatique et les probabilités de prédiction que nous pouvons le comprendre.
‫C'est notre objectif final.
‫Et c'est ce que je veux que vous commenciez à penser à tous les projets sur lesquels vous travaillez plutôt
‫que de simplement construire des modèles.
‫Quel est votre objectif final ?
‫Travaillez-vous vers quelque chose ?
‫Comment pouvez-vous communiquer ce que vous faites à quelqu'un d'autre ?
‫Très bien.
‫Alors écrivons-nous maintenant un petit mot.
‫Nous avons des moyens d'obtenir.
‫Les étiquettes de prédiction, les étiquettes de validation, qui sont les étiquettes de vérité.
‫Et les images de validation, créons quelques fonctions pour rendre tout cela un peu plus visuel, en gros, nous avons besoin d'un peu de couleur
‫dans nos vies.
‫OK, maintenant, comment pourrions-nous faire cela ?
‫Nous allons donc probablement créer une fonction, comme nous l'avons déjà dit, elle va nous montrer une image et ce serait bien
‫si elle pouvait simplement tracer cette image.
‫C'est ce que nous pouvons utiliser matplotlib, quelque chose comme ça.
‫Prenez un tableau de valeurs d'image que nous avons ici.
‫Peut-être qu'une bonne chose sur laquelle nous travaillons est qu'il trace, l'étiquette prédite, sa probabilité prédite,
‫donc la valeur maximale ici, donc quelque chose comme ça.
‫C'est donc soixante-quinze pour cent et puis c'est l'étiquette réelle.
‫Je pense que nous pouvons les amener seuls à une seule parcelle.
‫Je vais l'écrire.
‫Donc, nous ne nous confondons pas, rappelez-vous la technique du canard en caoutchouc de mon garçon, Ron, merci.
‫Ron va créer une fonction qui.
‫Prend un tableau de probabilités de prédiction, un tableau d'étiquettes de vérité et un tableau d'images et d'entiers.
‫Maintenant, encore une fois, je dois insister, je vais le dire, je m'enroue, mais nous avons affaire à des images.
‫Mais les étapes de visualisation que nous effectuons concernent presque toutes les données avec lesquelles vous travaillez.
‫Nous allons donc convertir les probabilités de prédiction.
‫Bien sûr, elle peut avoir besoin d'utiliser d'autres techniques de visualisation qui ne sont pas matplotlib pour tracer ou visualiser
‫l'échantillon de données.
‫Mais vous obtenez l'étiquette et l'intrigue de l'image.
‫L'étiquette prédite.
‫C'est la probabilité prédite, l'étiquette de vérité et l'image cible sur un seul tracé comme.
‫Alors, comment pourrions-nous faire cela?
‫Allons-y, nous l'appellerons la mort, quelque chose de simple fil conducteur.
‫Il faut ce qu'il faut pour la prédiction, les probabilités, les probabilités, il faut des étiquettes et est
‫arrivé à travers des étiquettes et un tableau d'images et peut-être un seul entier.
‫Faisons-en une seule image, une seule étiquette de prédiction et une seule étiquette de vérité et un entier.
‫Alors peut-être pourrions-nous simplement enregistrer cela comme un égal.
‫Cela va se diffuser parce que nous n'avons rien là-bas qui va bien, débarrassez-vous de cette époque.
‫Nous n'aimons pas les voir, comme cela m'appelle un peu de stress.
‫Nous allons donc ici, afficher la prédiction, la vérité terrain et l'image, par exemple, dans.
‫Et encore une fois, obtenir la gâchette heureuse, à droite, c'est comme presque instinct pour moi de changer et de finir chaque fois que j'ai fini
‫d'écrire une ligne de code.
‫OK, donc la première chose dont nous aurons besoin est le prob de parade, c'est
‫en fait la probabilité de prédiction, mais je ne tape pas cela plusieurs fois via fiable et image.
‫Cela va donc au membre d'Akko.
‫Nous voulons l'échantillon, nous devons donc taper les probabilités de prédiction et donc l'index de l'échantillon, puis nous voulons des
‫étiquettes et encore une fois, il y a probablement mille façons d'écrire cette fonction.
‫C'est juste une façon dont je pense que cela fonctionne.
‫Pourrait probablement être optimisé d'une manière ou d'une autre, mais cela fonctionne pour l'instant avec le label ECLSS Get Fred.
‫Maintenant que nous avons la probabilité de prédiction, nous pouvons utiliser notre fonction, get spread label pour obtenir le label.
‫Brillante nomenclature de nos fonctions, si je le dis moi-même, tracez l'image et supprimez les coches parce que nous voulons juste mettre
‫des images au carré, nous ne voulons pas d'Access.
‫Image MCO, c'est donc une fonction matplotlib, vous passez un arbitre, si c'est une image, affichez une
‫image, i. e. données sur un Rasta Faryab régulier 2D.
‫Parfois, les doctrines sont écrites de manière complexe, comme on aurait pu le dire, qu'est-ce qu'une image et pourquoi
‫ça marche ?
‫Donc, c'est juste moins vide.
‫Donc, nous les éteignons simplement.
‫Et fondamentalement, cela ne montrera rien parce qu'il n'y a rien dans cette liste.
‫Nous pourrions avoir besoin du titre de l'intrigue, l'Iran changera le titre de l'intrigue pour pouvoir prédire.
‫Nous avons prédit la probabilité de prédiction et de vérité de Leibel.
‫L'étiquette prend en charge un titre.
‫Maintenant, nous avons nos problèmes.
‫Nous avons notre vrai label.
‫Nous avons notre label Fred.
‫Nous allons donc devoir créer une chaîne de trois de la même probabilité Fred et du même label.
‫Maintenant, celui-ci va devoir être 2. 0.
‫Qu'est-ce que ça fait?
‫Cela réduit simplement le nombre de points décimaux dans notre probabilité de prédiction afin que ce ne soit pas quelque chose de
‫long comme celui-ci.
‫Un meilleur exemple n'est pas quelque chose de long comme ça, c'est un pourcentage.
‫Donc, plutôt que d'être cela, c'est 75 pour cent.
‫C'est ce que nous recherchons.
‫Descendez ici, nous allons juste faire un petit format.
‫Et nous allons passer au label rouge, car c'est le premier, donc la prédiction est là et ensuite nous voulons ENPI,
‫Max.
‫Fred FROB.
‫Le temps est 100.
‫Mille fois, whoa, alors ça va être.
‫La prédiction, la valeur de probabilité, donc le maximum de celui du sondeur multiplié par cent.
‫Donc, quand nous avons vu le point sept cinq avant, cela va juste nous dire que de cent pourrait ne pas
‫être le point sept cinq parce que ce sera une valeur différente pour une image différente.
‫Voilà, et nous voulons étiqueter est le dernier.
‫Cela a-t-il un sens, alors intriguez le titre.
‫Je veux me débarrasser de ce titre de tracé de réussite, des crochets ondulés pour l'étiquette rouge, des crochets ondulés, de deux décimales, du
‫pourcentage pour la probabilité de prédiction maximale et des crochets ondulés pour la vraie étiquette.
‫Voyons à quoi ressemble ce mauvais garçon.
‫Inattendu.
‫Fin de la ficelle, il nous en faut une autre.
‫Fred.
‫D'ACCORD.
‫Et maintenant allons-y.
‫Fred, on veut des pronostics.
‫Sur une prédiction, les probabilités sont égales aux prédictions, puis nous voulons que les étiquettes, les aigles, les étiquettes val et les images soient
‫égales aux images Val.
‫C'est donc juste avant où nous avons ici notre ensemble de données de validation.
‫Et descendons, testons notre petite fonction.
‫Oh.
‫Maintenant, nos étiquettes n'impriment pas correctement ce qui s'est passé ici.
‫Les vraies étiquettes sont égales à l'étiquette rouge.
‫Obtenez Fred FROB.
‫Que se passe-t-il ici?
‫Véritable étiquette.
‫Hmm.
‫Eh bien, nous ne nous sommes pas convertis.
‫Je pense que je vois ce qui se passe.
‫Ce que nous devons faire, c'est convertir notre véritable étiquette.
‫Dans une étiquette réelle.
‫Donc en ce moment, il s'agit de déboguer votre propre code, n'est-ce pas ?
‫Donc, ce que nous devons faire, c'est changer notre propre lot de fonctions de feu pour en faire des races uniques et cela
‫va être bruyant.
‫Étiquette ARG max.
‫Cela a-t-il du sens?
‫Oui.
‫Donc juste des fonctionnalités très similaires.
‫Ce que nous pourrions en fait faire, c'est utiliser cette fonction ici, obtenir l'étiquette Fred que nous pourrions enregistrer uniquement pour
‫les prédictions.
‫Cela va donc obtenir le label unique des tresses NorthPark Max.
‫Nous devons réexécuter cela.
‫Assurez-vous donc de mettre à jour votre propre lot de fonction de tir.
‫Et puis si nous réexécutons cela, cela devrait être correct.
‫Et puis si nous rejouons ça.
‫Oh, oui, Scott, ont raison à 60%, ce n'est pas très intuitif.
‫Et si quelqu'un regardait ça et que c'était comme un terrier écossais, 68 % de terrier écossais ?
‫Lequel est le prédit et lequel est le non prédit ?
‫Ajoutons de la couleur.
‫C'est comme ça qu'on pourrait faire.
‫Donc ce que nous allons faire va créer une petite cause sinon.
‫Nous allons donc changer la couleur.
‫Oh, ça m'a l'air dégoûtant.
‫Oh, tu vois, je suis australien et nous épelons la couleur.
‫Oh vous êtes.
‫Alors chaque fois que je dis, oh ah.
‫Même si c'est le petit paramètre qu'on doit passer au formatage, je n'aime pas ça.
‫Couleur du titre selon si la prédiction est bonne ou mauvaise.
‫Donc tout ce que nous allons faire est de changer ce titre pour qu'il soit vert s'il est juste et rouge s'il est faux.
‫Fred Leibel égale le vrai label.
‫On veut que la couleur soit égale au vert, sinon la couleur égale au rouge, et puis nous allons passer un petit
‫paramètre ici, donc il s'agit de faire des tracés, plus visuels.
‫Oh, quoi dans ce changement ?
‫Si l'étiquette prédicable est égale à l'étiquette vraie.
‫Oh, on y va.
‫Je l'ai trouvé donc ça fait partie du format.
‫Nous devons transmettre cela en dehors du format qui a du sens, nous transmettons donc ce paramètre de
‫couleur directement au titre plutôt qu'au format.
‫Terrier écossais, 68% magnifique.
‫Souvenez-vous maintenant qu'il s'agit d'une prédiction pour l'index un.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est simplement nous assurer que cela fonctionne sur une autre image.
‫Quel est notre numéro préféré ?
‫42.
‫Il s'est trompé sur celui-là, c'est un bon exemple, en fait, c'est assez confiant.
‫Soixante-seize pour cent et une promenade prévue, mais c'est en fait un foxhound anglais.
‫Alors regardons foxhound anglais.
‫A quoi ressemble un foxhound anglais ?
‫Images.
‫OK, nous revenons à Dog Vision.
‫Wow, vous pouvez en quelque sorte voir à quel point ils se ressemblent, en particulier cette tape dans le dos, ces
‫deux-là.
‫Voyez comme c'est noir là-bas et c'est noir, ils voient en quelque sorte dire, oh, regardez ces chiots, c'est une belle chose
‫de travailler sur un projet de vision.
‫Vous pouvez regarder les chiens.
‫Donc, vous pouvez en quelque sorte voir où cela se passe, regardons un autre, mon autre numéro
‫sept préféré.
‫Alors pourquoi pas soixante-dix-sept ?
‫Et j'ai bien compris, c'est vraiment confiant, c'est génial.
‫A grandir, grandir et grandir en Inde.
‫Hmm.
‫Eh bien, c'est très excitant parce que maintenant nous voyons les prédictions de notre modèle par rapport aux images
‫réelles.
‫La vision du chien prend officiellement vie.
‫C'est le genre de fonctionnalité que nous voulions dès le départ pour pouvoir transmettre notre modèle et notre image
‫et faire une prédiction.
‫Et maintenant, nous voyons à quel point il est confiant sur cette prédiction.
‫Donc prédiction, probabilité ou intervalle de confiance, et nous le comparons en fait à l'étiquette réelle.
‫Il s'agit donc d'une image car elle provient d'un ensemble de données de validation, une image que notre modèle n'a jamais vue auparavant.
‫Vous feriez donc mieux de vous féliciter car vous venez de créer un modèle d'apprentissage en
‫profondeur capable de prendre des photos de chiens et de prédire de quel type de race il s'agit.
‫C'est plutôt cool.
‫Maintenant, une autre chose que nous allons probablement faire pour visualiser un peu plus est de voir quelles autres étiquettes notre modèle
‫a prédites, car ces probabilités de prédiction pour chaque étiquette.
‫Il serait intéressant de savoir quelles autres races de chiens.
‫Notre modèle a regardé une image et a pensé que c'était le cas.
‫Donc celui-ci est de 96 pour cent.
‫C'est donc assez sûr qu'il s'agit d'une race de chien Endemol en pleine croissance.
‫Je ne peux même pas prononcer certaines de ces races de chiens.
‫Eh bien, faisons-le.
‫La vidéo suivante créera un graphique pour montrer les 10 meilleures prédictions.