‫Rorty Jetzt haben wir also eine Möglichkeit, Validierungen, Bilder, Validierungsetiketten usw. zu erhalten. k. A. die Wahrheitsetiketten dessen,
‫was ein Bild ist, und Vorhersageetiketten.
‫Sie denken vielleicht, dass dies ein paar Schritte sind, um zu visualisieren, was vor sich geht, aber ich hoffe, Sie
‫erkennen, wo die Bedeutung liegt, da wir immer über den Endanwendungsfall nachdenken.
‫Wir sind nicht nur hier, um Modelle zu bauen, um Modelle zu bauen.
‫Wir möchten die Vision eines Hundes aufbauen, um zurückzukehren.
‫Wir könnten einem Benutzer einfach ein Array wie dieses zurückgeben und dann würde ich sagen, wow, ich werde diese App nicht mehr
‫verwenden, weil diese Zahlen für mich nur ein Haufen Jargon sind.
‫Aus diesem Grund ist es wichtig, dass wir die Vorhersagen unseres Modells so visualisieren können, dass die Leute
‫jemanden verstehen können, der mit maschinellem Lernen und Vorhersagewahrscheinlichkeiten nicht so vertraut ist wie wir.
‫Das ist unser Endziel.
‫Und das ist es, was ich möchte, dass Sie anfangen, über alle Projekte nachzudenken, an denen Sie arbeiten,
‫anstatt nur Modelle zu bauen.
‫Was ist Ihr Endziel?
‫Arbeitest du auf etwas hin?
‫Wie können Sie anderen mitteilen, was Sie tun?
‫Gut.
‫Schreiben wir uns jetzt eine kleine Notiz.
‫Wir haben Wege zu bekommen.
‫Vorhersage-Labels, Validierungs-Labels, das sind die Wahrheits-Labels.
‫Und Validierungsbilder, lassen Sie uns einige Funktionen erstellen, um dies alles ein bisschen visueller zu machen. Im Grunde brauchen wir ein bisschen Farbe in
‫unserem Leben.
‫Okay, wie könnten wir das jetzt machen?
‫Wir werden also wahrscheinlich eine Funktion erstellen, wie wir bereits sagten, sie zeigt uns ein Bild und es wäre gut,
‫wenn sie dieses Bild einfach plotten könnte.
‫Das ist, was wir mit matplotlib verwenden können, so ähnlich.
‫Nehmen Sie ein Array von Bildwerten, die wir hier haben.
‫Vielleicht ist eine gute Sache, auf die wir hinarbeiten, die Darstellung, das vorhergesagte Label, seine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, also
‫der maximale Wert hier oben, also so etwas in der Art.
‫Das sind also fünfundsiebzig Prozent und dann ist es das eigentliche Etikett.
‫Ich denke, wir können sie allein zu einem einzigen Grundstück bringen.
‫Ich werde das aufschreiben.
‫Damit wir uns nicht verwirren, erinnern Sie sich an die Quietscheenten-Technik von meinem Jungen Ron, danke.
‫Ron wird eine Funktion erstellen, die.
‫Nimmt ein Array von Vorhersagewahrscheinlichkeiten, ein Array von Wahrheitslabels und ein Array von Bildern und ganzen Zahlen.
‫Jetzt muss ich noch einmal betonen, ich werde es heiser sagen, aber wir haben es mit Bildern zu tun.
‫Aber die Visualisierungsschritte, die wir ausführen, beziehen sich auf fast alle Daten, mit denen Sie arbeiten.
‫Also werden wir die Vorhersagewahrscheinlichkeiten umrechnen.
‫Natürlich muss sie möglicherweise andere Visualisierungstechniken verwenden, die nicht matplotlib sind, um das Datenbeispiel zu zeichnen
‫oder zu visualisieren.
‫Aber Sie erhalten die vom Bild vorhergesagte Beschriftung und Handlung.
‫Das vorhergesagte Etikett.
‫Es ist die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, das Wahrheitslabel und das Zielbild auf einem einzigen Plot wie.
‫Wie könnten wir das tun?
‫Lass uns hierher gehen, wir nennen es Tod, einen einfachen Handlungsstrang.
‫Es braucht, was es braucht, es braucht Vorhersagen, Wahrscheinlichkeiten, Wahrscheinlichkeiten, es nimmt Labels und kommt
‫durch Labels und ein Array von Bildern und vielleicht nur eine ganze Zahl.
‫Machen wir daraus ein einzelnes Bild, ein einzelnes Vorhersagelabel und ein einzelnes Wahrheitslabel und eine ganze Zahl.
‫Vielleicht könnten wir uns das also einfach als Gleichgestellte retten.
‫Das wird ausgestrahlt, weil wir nichts da haben, was in Ordnung ist, diese Ära loswerden.
‫Wir sehen sie nicht gerne, das nennt mich ein bisschen Stress.
‫Also gehen wir hierher, sehen uns die Vorhersage, die Ground Truth und das Bild zum Beispiel an.
‫Und noch einmal: Trigger glücklich zu werden, richtig, es ist fast wie ein Instinkt für mich, zu wechseln und am Ende zu landen, wenn ich
‫eine Codezeile fertig geschrieben habe.
‫OK, also das erste, was wir brauchen, ist das Parade-Prob. Es
‫ist eigentlich die Vorhersagewahrscheinlichkeit, aber ich tippe das nicht mehrmals durch zuverlässig und bildlich.
‫Das geht also an Akko-Mitglied.
‫Wir wollen das Sample, also müssen wir tatsächlich Vorhersagewahrscheinlichkeiten und den Index des Samples eingeben und dann wollen
‫wir Labels und wieder gibt es wahrscheinlich tausend Möglichkeiten, diese Funktion zu schreiben.
‫Dies ist nur eine Möglichkeit, von der ich denke, dass es funktioniert.
‫Könnte wahrscheinlich irgendwie optimiert werden, aber es funktioniert für jetzt ECLSS Get Fred Label.
‫Da wir nun die Vorhersagewahrscheinlichkeit haben, können wir unsere Funktion get Spread Label verwenden, um das Label zu erhalten.
‫Geniale Nomenklatur unserer Funktionen, wenn ich es selbst sage, Bilder plotten und Häkchen entfernen, weil wir nur Bilder
‫quadrieren wollen, wir wollen keine Access's.
‫MCO-Image, dies ist also eine Matplotlib-Funktion, übergeben Sie einen Schiedsrichter, wenn es ein Image ist, zeigen Sie ein
‫Image an, d. e. Daten zu einem regulären 2D Rasta Faryab.
‫Manchmal werden Doktrinen auf komplexe Weise geschrieben, als ob es einfach hätte heißen können: Was ist ein Bild und
‫warum tickt es?
‫Das ist also nur weniger leer.
‫Also schalten wir sie einfach aus.
‫Und im Grunde wird es einfach nichts anzeigen, weil es nichts in dieser Liste gibt.
‫Möglicherweise benötigen wir den Handlungstitel, um den Handlungstitel des Iran zu ändern, um vorhergesagt zu werden.
‫Wir sagten Leibel-Wahrscheinlichkeit und Wahrheit voraus.
‫Label unterstützen einen Titel.
‫Jetzt haben wir unsere Probleme.
‫Wir haben unser wahres Label.
‫Wir haben unser Fred-Label.
‫Wir müssen also nur eine Folge von drei gleichen Fred Probability und True Label erstellen.
‫Jetzt muss es 2 sein. 0.
‫Was macht das?
‫Dies reduziert nur die Anzahl der Dezimalstellen in unserer Vorhersagewahrscheinlichkeit, damit es nicht so
‫lange dauert.
‫Ein besseres Beispiel ist nicht so lange, es ist ein Prozentsatz.
‫Also eher 75 Prozent.
‫Das ist, was wir suchen.
‫Komm her, wir machen nur ein kleines Format.
‫Und wir werden Red Label gehen, weil das der erste ist, also ist die Vorhersage da und dann wollen wir ENPI,
‫Max.
‫Fred FROB.
‫Zeit ist 100.
‫Tausend Mal, whoa, das wird also einfach so sein.
‫Die Vorhersage, Wahrscheinlichkeitswert, also das Maximum des Probers mal einhundert.
‫Als wir also zuvor Punkt sieben fünf oben gesehen haben, wird uns das nur sagen, dass um hundert möglicherweise
‫nicht Punkt sieben fünf ist, da dies für ein anderes Bild ein anderer Wert ist.
‫Los geht's, und wir wollen die letzte Etikettierung.
‫Macht das also Sinn, also Plottitel.
‫Ich möchte diesen Pass-Plot-Titel loswerden, verschnörkelte Klammern für Red Label, verschnörkelte Klammern, zwei Dezimalstellen, Prozentsätze für
‫die maximale Vorhersagewahrscheinlichkeit und verschnörkelte Klammern für das wahre Label.
‫Mal sehen, wie dieser böse Junge aussieht.
‫Unerwartet.
‫Ende des Strings, wir brauchen noch einen.
‫Fred.
‫OK.
‫Und jetzt lass uns gehen.
‫Fred, wir wollen Vorhersagen.
‫Bei einer Vorhersage sind Wahrscheinlichkeiten gleich Vorhersagen, und dann wollen wir Labels, Eagles, Val-Labels und Bilder
‫gleich Val-Bildern.
‫Dies ist also nur von vorn, wo wir unseren Validierungsdatensatz hier haben.
‫Und kommen wir runter, testen wir unsere kleine Funktion.
‫Oh.
‫Jetzt drucken unsere Etiketten falsch aus, was hier passiert ist.
‫Wahre Labels entsprechen Red Label.
‫Holen Sie sich Fred FROB.
‫Was passiert hier?
‫Wahres Etikett.
‫Hmm.
‫Nun, wir haben nicht konvertiert.
‫Ich glaube, ich sehe, was los ist.
‫Was wir tun müssen, ist unser wahres Label umzuwandeln.
‫In ein tatsächliches Etikett.
‫Im Moment wird also Ihr eigener Code debuggt, oder?
‫Was wir also tun müssen, ist, unsere eigene Feuerfunktion zu ändern, um einzigartige Rassen zu werden, und
‫das wird laut.
‫ARG max-Label.
‫Ist das sinnvoll?
‫Ja.
‫Also nur sehr ähnliche Funktionalität.
‫Was wir tatsächlich tun könnten, ist, diese Funktion hier zu verwenden, das Fred-Label zu erhalten, das wir nur für Vorhersagen
‫speichern könnten.
‫Dies wird also das einzigartige NorthPark Max-Label für Zöpfe bekommen.
‫Wir müssen das wiederholen.
‫Stellen Sie also sicher, dass Sie Ihre eigene Feuerfunktion aktualisieren.
‫Und wenn wir dies erneut ausführen, sollte dies korrekt sein.
‫Und dann, wenn wir das wiederholen.
‫Oh, ja, Scott, haben 60 Prozent Recht, das ist nicht sehr intuitiv.
‫Was wäre, wenn sich jemand das ansah und es wie Scotch Terrier wäre, 68 Prozent Scotch Terrier?
‫Welches ist das vorhergesagte und welches das nicht vorhergesagte?
‫Lassen Sie uns etwas Farbe hinzufügen.
‫So könnten wir es machen.
‫Also, was wir tun werden, wird ein wenig schaffen, wenn es sonst etwas gibt.
‫Also werden wir die Farbe ändern.
‫Oh, das sieht für mich ekelhaft aus.
‫Oh, sehen Sie, ich bin Australier und wir buchstabieren Farbe.
‫Oh du bist.
‫Also immer wenn ich sage, oh ah.
‫Auch wenn das der eigentliche kleine Parameter ist, den wir an format übergeben müssen, gefällt mir das nicht.
‫Farbe des Titels abhängig davon, ob die Vorhersage richtig oder falsch ist.
‫Alles, was wir tun werden, ist, diesen Titel in grün zu ändern, wenn er richtig ist, und in rot, wenn er falsch ist.
‫Fred Leibel entspricht wahrem Etikett.
‫Wir wollen, dass Farbe gleich Grün ist, sonst Farbe gleich Rot, und dann übergeben wir hier einen kleinen Parameter, also
‫dreht sich alles darum, grafische Darstellungen zu erkennen, visueller.
‫Oh, was ist mit dieser Veränderung?
‫Wenn vorhersagbares Label gleich wahres Label ist.
‫Ach, los geht's.
‫Ich fand es so, dass das Teil des Formats ist.
‫Wir müssen dies außerhalb des sinnvollen Formats übergeben, daher übergeben wir diesen Farbparameter direkt an den
‫Titel und nicht an das Format.
‫Scotch Terrier, 68 Prozent schön.
‫Denken Sie daran, dies ist eine Vorhersage für Index eins.
‫Was wir also tun könnten, ist sicherzustellen, dass es bei einem anderen Bild funktioniert.
‫Was ist unsere Lieblingsnummer?
‫42.
‫Es hat das falsch verstanden, das ist ein gutes Beispiel, eigentlich ist es ziemlich zuversichtlich.
‫Sechsundsiebzig Prozent und prognostiziert herumlaufen, aber es ist tatsächlich ein englischer Foxhound.
‫Schauen wir uns also den englischen Foxhound an.
‫Wie sieht ein englischer Foxhound aus?
‫Bilder.
‫OK, wir gehen zurück zu Dog Vision.
‫Wow, man kann sehen, dass sie sich ziemlich ähnlich sehen, besonders dieser Klaps auf den Rücken, die beiden ihre.
‫Sehen Sie, wie schwarz dort ist, und das ist schwarz, sie sehen, oh, sieh dir diese Welpen an, das ist eine
‫schöne Sache, an einem Visionsprojekt zu arbeiten.
‫Sie können sich Hunde ansehen.
‫Sie können also sehen, wo das herumläuft, schauen wir uns noch eine an, meine andere
‫Lieblingsnummer sieben.
‫Warum also nicht siebenundsiebzig?
‫Und das habe ich richtig verstanden, das ist wirklich selbstbewusst, das ist großartig.
‫Ein wachsen, wachsen und wachsen in Indien.
‫Hmm.
‫Nun, das ist sehr aufregend, denn jetzt sehen wir tatsächlich die Vorhersagen unseres Modells im Vergleich zu tatsächlichen
‫Bildern.
‫Dog Vision wird offiziell zum Leben erweckt.
‫Dies ist die Art von Funktionalität, die wir von Anfang an wollten, um unser Modell und unser Bild zu übergeben und
‫eine Vorhersage zu treffen.
‫Und jetzt sehen wir, wie zuversichtlich es von dieser Vorhersage ist.
‫Also Vorhersage, Wahrscheinlichkeit oder Konfidenzintervall, und wir vergleichen es tatsächlich mit dem echten Label.
‫Dies ist also ein Bild, weil es aus einem Validierungsdatensatz stammt, ein Bild, das unser Modell noch nie zuvor gesehen hat.
‫Sie klopfen sich also besser auf die Schulter, denn Sie haben gerade ein Deep-Learning-Modell entwickelt, das in
‫der Lage ist, Fotos von Hunden zu machen und vorherzusagen, um welche Art von Rasse es sich handelt.
‫Das ist ziemlich toll.
‫Nun, eine weitere Sache, die wir wahrscheinlich machen werden, um ein bisschen mehr zu visualisieren, ist zu sehen, welche anderen Labels unser
‫Modell vorhergesagt hat, da diese Vorhersagewahrscheinlichkeiten für jedes Label auftreten.
‫Es wäre interessant zu wissen, welche anderen Hunderassen.
‫Unser Model sah sich ein Bild an und dachte, es sei so.
‫Das sind also 96 Prozent.
‫Das ist also ziemlich sicher, dass es sich um eine wachsende Endemol-Hunderasse handelt.
‫Einige dieser Hunderassen kann ich nicht einmal aussprechen.
‫Nun, lass uns das machen.
‫Im nächsten Video wird ein Diagramm erstellt, um die Top-10-Prognosen anzuzeigen.