‫Rorty Jadi sekarang kita punya cara untuk mendapatkan validasi, gambar, label validasi, a. k. sebuah. label kebenaran tentang
‫apa itu gambar dan label prediksi.
‫Jadi Anda mungkin berpikir ini adalah beberapa langkah untuk memvisualisasikan apa yang sedang terjadi, tetapi saya harap Anda menyadari
‫di mana pentingnya karena kami selalu memikirkan apa kasus penggunaan akhir.
‫Kami tidak hanya di sini untuk membangun model demi membangun model.
‫Kami ingin membangun visi anjing untuk kembali.
‫Kami hanya bisa mengembalikan array seperti ini ke pengguna dan kemudian saya akan pergi, wow, saya tidak akan menggunakan aplikasi
‫ini lagi karena angka-angka ini hanya sekelompok jargon bagi saya.
‫Jadi itulah mengapa penting bagi kita untuk dapat memvisualisasikan prediksi model kita sedemikian rupa sehingga orang dapat memahami
‫seseorang yang tidak berpengalaman dalam pembelajaran mesin dan probabilitas prediksi seperti yang dapat kita pahami.
‫Itulah tujuan akhir kami.
‫Dan itulah yang saya ingin Anda mulai memikirkan semua proyek yang sedang Anda kerjakan
‫daripada hanya membangun model.
‫Apa tujuan akhir Anda?
‫Apakah Anda bekerja menuju sesuatu?
‫Bagaimana Anda bisa mengomunikasikan apa yang Anda lakukan kepada orang lain?
‫Baiklah.
‫Jadi mari kita menulis catatan kecil untuk diri kita sendiri sekarang.
‫Kami punya cara untuk mendapatkannya.
‫Label prediksi, label validasi, yang merupakan label kebenaran.
‫Dan validasi gambar, mari kita buat beberapa fungsi untuk membuat semua ini sedikit lebih visual, pada dasarnya, kita membutuhkan sedikit warna dalam
‫hidup kita.
‫Oke, sekarang, bagaimana kita bisa melakukan ini?
‫Jadi kita mungkin akan membuat sebuah fungsi, seperti yang kita katakan sebelumnya, itu akan menunjukkan kepada kita sebuah gambar dan akan lebih baik
‫jika itu hanya bisa memplot gambar itu.
‫Itu yang bisa kita gunakan matplotlib, kira-kira seperti itu.
‫Ambil array nilai gambar yang kami dapatkan di sini.
‫Mungkin hal baik yang kita kerjakan adalah plotnya, label yang diprediksi, probabilitas yang diprediksi,
‫jadi nilai maksimalnya di sini, jadi kira-kira seperti ini.
‫Jadi ini adalah tujuh puluh lima persen dan kemudian itu adalah label yang sebenarnya.
‫Saya pikir kita bisa membawa mereka sendirian ke satu plot.
‫Saya akan menuliskannya.
‫Jadi kita tidak bingung sendiri, ingat teknik bebek karet dari anak saya, Ron, terima kasih.
‫Ron akan membuat fungsi yang.
‫Mengambil array probabilitas prediksi, array label kebenaran dan array gambar dan bilangan bulat.
‫Sekarang, sekali lagi, saya harus menekankan, saya akan mengatakannya kepada saya menjadi serak, tetapi kita berurusan dengan gambar.
‫Namun langkah-langkah visualisasi yang kami lakukan berlaku untuk hampir semua data yang sedang Anda kerjakan.
‫Jadi kita akan mengubah probabilitas prediksi.
‫Tentu saja, dia mungkin perlu menggunakan beberapa teknik visualisasi lain yang bukan matplotlib untuk memplot atau
‫memvisualisasikan sampel data.
‫Tapi Anda mendapatkan gambar prediksi label dan plot.
‫Label yang diprediksi.
‫Ini probabilitas yang diprediksi, label kebenaran dan gambar target pada satu plot seperti.
‫Jadi bagaimana kita bisa melakukan itu?
‫Mari kita pergi ke sini, kita akan menyebutnya kematian, sesuatu yang sederhana.
‫Dibutuhkan apa yang diperlukan mengambil prediksi, probabilitas, probabilitas, dibutuhkan label dan tiba melalui
‫label dan array gambar dan mungkin hanya satu bilangan bulat.
‫Mari kita buat ini menjadi satu gambar, satu label prediksi dan satu label kebenaran dan satu bilangan bulat.
‫Jadi mungkin kita bisa menyimpan ini sebagai yang setara.
‫Itu akan mengudara karena kita tidak punya apa-apa di sana, singkirkan era itu.
‫Kami tidak suka melihat mereka, seperti menyebut saya sedikit stres.
‫Jadi kita pergi ke sini, melihat prediksi, kebenaran dasar dan gambar, misalnya, di.
‫Dan lagi, mendapatkan pemicu bahagia, benar, hampir seperti naluri bagi saya untuk bergeser dan berakhir setiap kali saya selesai
‫menulis sebaris kode.
‫Oke, jadi hal pertama yang kita perlukan adalah prob parade. Ini
‫sebenarnya probabilitas prediksi, tapi saya tidak mengetiknya berkali-kali melalui reliabel dan gambar.
‫Jadi ini akan menjadi anggota Akko.
‫Kami menginginkan sampel jadi kami harus benar-benar mengetikkan probabilitas prediksi dan indeks sampel dan kemudian kami ingin
‫label dan dan lagi, mungkin ada seribu cara untuk menulis fungsi ini.
‫Ini hanya salah satu cara yang menurut saya berhasil.
‫Mungkin bisa dioptimalkan dalam beberapa cara, tetapi berfungsi untuk saat ini ECLSS Dapatkan label Fred.
‫Sekarang kita memiliki probabilitas prediksi, kita dapat menggunakan fungsi kita, get spread label untuk mendapatkan label.
‫Nomenklatur yang brilian dari fungsi kami, jika saya sendiri yang mengatakannya, plot gambar dan hapus centang karena kami hanya ingin
‫membuat gambar persegi, kami tidak menginginkan Access.
‫Gambar MCO, jadi ini adalah fungsi matplotlib, Anda melewati wasit, jika itu gambar, tampilkan
‫gambar, mis. e. data pada Rasta Faryab 2D biasa.
‫Terkadang doktrin ditulis dengan cara yang kompleks, seperti yang baru saja dikatakan, apa itu gambar dan
‫mengapa kutu?
‫Jadi ini hanya kurang kosong.
‫Jadi kami hanya mematikannya.
‫Dan pada dasarnya, itu hanya akan menunjukkan apa-apa karena tidak ada dalam daftar itu.
‫Kita mungkin membutuhkan judul plot, Iran mengubah judul plot untuk diprediksi.
‫Kami memprediksi probabilitas Leibel untuk prediksi dan kebenaran.
‫Label mendukung judul.
‫Sekarang kita punya masalah kita.
‫Kami memiliki label kami yang sebenarnya.
‫Kami punya label Fred kami.
‫Jadi kita hanya perlu membuat string dari tiga kemungkinan Fred yang sama dan label yang sebenarnya.
‫Sekarang, yang ini harus menjadi 2. 0.
‫Apa yang ini lakukan?
‫Ini hanya mengurangi jumlah poin desimal dalam probabilitas prediksi kami sehingga tidak menjadi sesuatu yang panjang
‫seperti ini.
‫Contoh yang lebih baik bukanlah sesuatu yang panjang seperti ini, ini persentase.
‫Jadi bukannya itu, itu 75 persen.
‫Itu yang kita kejar.
‫Turun ke sini, kami hanya akan melakukan sedikit format.
‫Dan kami akan pergi ke Red Label, karena itu yang pertama, jadi ada prediksi dan kemudian kami ingin ENPI,
‫Max.
‫Fred FROB.
‫Waktu 100.
‫Kali seribu, wah, jadi ini akan terjadi.
‫Prediksi, nilai probabilitas, jadi maks dari probe ini dikalikan seratus.
‫Jadi ketika kita melihat titik tujuh lima ke atas sebelumnya, itu hanya akan memberitahu kita bahwa dengan seratus mungkin
‫bukan titik tujuh lima karena itu akan menjadi nilai yang berbeda untuk gambar yang berbeda.
‫Ini dia, dan kami ingin memberi label adalah yang terakhir.
‫Jadi apakah itu masuk akal, jadi judul plot.
‫Saya ingin menyingkirkan judul plot pass itu, tanda kurung berlekuk untuk Label Merah, tanda kurung berlekuk, dua tempat desimal,
‫persentase untuk probabilitas prediksi maksimum dan tanda kurung berlekuk untuk label yang sebenarnya.
‫Mari kita lihat seperti apa anak nakal ini.
‫Tidak terduga.
‫Akhir string up, kita perlu satu lagi.
‫Fred.
‫OKE.
‫Dan sekarang mari kita pergi.
‫Fred, kami ingin prediksi.
‫Pada prediksi, probabilitas sama dengan prediksi, dan kemudian kami ingin label, elang, label val, dan gambar sama
‫dengan gambar Val.
‫Jadi ini baru dari sebelumnya di mana kita pada kumpulan data validasi yang kita miliki di sini.
‫Dan mari kita turun, mari kita uji fungsi kecil kita.
‫Oh.
‫Sekarang label kami salah mencetak apa yang terjadi di sini.
‫Label yang benar sama dengan Label Merah.
‫Dapatkan Fred FROB.
‫Apa yang terjadi disini?
‫Label yang benar.
‫Hmm.
‫Yah, kami tidak mengkonversi.
‫Saya pikir saya melihat apa yang terjadi.
‫Apa yang harus kita lakukan adalah mengubah label kita yang sebenarnya.
‫Menjadi label yang sebenarnya.
‫Jadi sekarang, ini sedang men-debug kode Anda sendiri, bukan?
‫Jadi yang harus kita lakukan adalah mengubah fungsi api kita sendiri menjadi keturunan yang unik dan ini
‫akan berisik.
‫Label maks. ARG.
‫Apakah itu masuk akal?
‫Ya.
‫Jadi hanya fungsi yang sangat mirip.
‫Apa yang sebenarnya bisa kita lakukan adalah menggunakan fungsi ini di sini, dapatkan label Fred yang mungkin kita simpan hanya
‫untuk prediksi.
‫Jadi ini akan mendapatkan label NorthPark Max kepang yang unik.
‫Kita perlu menjalankan ulang ini.
‫Jadi pastikan Anda memperbarui batch fungsi api Anda sendiri.
‫Dan kemudian jika kita menjalankannya kembali, ini seharusnya benar.
‫Dan kemudian jika kita menjalankan kembali ini.
‫Oh, ya, Scott, 60 persen benar, ini tidak terlalu intuitif.
‫Bagaimana jika seseorang melihat ini dan itu seperti Scotch terrier, 68 persen Scotch terrier?
‫Mana yang diprediksi dan mana yang tidak diprediksi?
‫Mari kita tambahkan beberapa warna.
‫Itulah bagaimana kita bisa melakukannya.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan akan membuat sedikit jika tidak menyebabkan.
‫Jadi kita akan mengubah warna.
‫Oh, itu terlihat menjijikkan bagiku.
‫Oh, lihat, saya orang Australia dan kami mengeja warna.
‫Anda.
‫Jadi setiap kali saya berkata, oh ah.
‫Meskipun itu adalah parameter kecil sebenarnya yang harus kita berikan ke format, saya tidak menyukainya.
‫Warna judul tergantung pada apakah prediksi itu benar atau salah.
‫Jadi yang akan kita lakukan adalah mengubah judul ini menjadi hijau jika benar dan merah jika salah.
‫Fred Leibel sama dengan label sejati.
‫Kami ingin warna sama dengan hijau, warna lain sama dengan merah, dan kemudian kami akan memberikan sedikit parameter di
‫sini, jadi ini semua tentang membuat plot, lebih visual.
‫Oh, apa dalam perubahan itu?
‫Jika label yang dapat diprediksi sama dengan label yang sebenarnya.
‫Oh, begitulah.
‫Saya menemukannya jadi itu bagian dari format.
‫Kita perlu meneruskan ini di luar format yang masuk akal, jadi kita meneruskan parameter warna
‫ini langsung ke judul daripada format.
‫Scotch terrier, 68 persen cantik.
‫Sekarang ingat, ini memprediksi untuk indeks satu.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah memastikan itu berfungsi pada gambar lain.
‫Apa nomor favorit kita?
‫42.
‫Itu salah, itu contoh yang bagus, sebenarnya, itu cukup percaya diri.
‫Tujuh puluh enam persen dan diprediksi berjalan-jalan, tapi sebenarnya anjing rubah Inggris.
‫Jadi mari kita cari foxhound Inggris.
‫Seperti apa bentuk anjing foxhound Inggris?
‫Gambar-gambar.
‫Oke, kita kembali ke Dog Vision.
‫Wow, Anda bisa melihat bagaimana mereka terlihat sangat mirip, terutama tepukan di punggungnya, mereka berdua.
‫Lihat bagaimana itu hitam di sana dan itu hitam, mereka melihat semacam berkata, oh, lihat anak-anak anjing ini, ini adalah
‫hal yang indah tentang mengerjakan proyek penglihatan.
‫Anda bisa melihat anjing.
‫Jadi Anda bisa melihat di mana itu terjadi, mari kita lihat satu lagi, nomor tujuh favorit saya
‫yang lain.
‫Jadi mengapa tidak tujuh puluh tujuh?
‫Dan saya benar, itu sangat percaya diri, itu luar biasa.
‫Tumbuh, tumbuh, dan tumbuh di India.
‫Hmm.
‫Nah, ini sangat menarik karena sekarang kita benar-benar melihat prediksi model kita dibandingkan dengan gambar
‫sebenarnya.
‫Visi anjing secara resmi menjadi hidup.
‫Ini adalah jenis fungsi yang kami inginkan sejak awal untuk dapat melewati model dan gambar kami
‫dan membuat prediksi.
‫Dan sekarang kita melihat seberapa yakinnya prediksi itu.
‫Jadi prediksi, probabilitas, atau interval kepercayaan, dan kami sebenarnya membandingkannya dengan label sebenarnya.
‫Jadi ini adalah gambar karena berasal dari kumpulan data validasi, gambar yang belum pernah dilihat model kami sebelumnya.
‫Jadi sebaiknya Anda menepuk punggung Anda karena Anda baru saja membangun
‫model pembelajaran mendalam yang dapat mengambil foto anjing dan memprediksi jenis anjing itu.
‫Itu cukup keren.
‫Sekarang, satu hal lagi yang mungkin akan kita lakukan untuk sedikit memvisualisasikan adalah melihat label lain yang diprediksi oleh
‫model kita, karena probabilitas prediksi ini untuk setiap label.
‫Akan menarik untuk mengetahui apa ras anjing lainnya.
‫Model kami melihat gambar dan mengira itu.
‫Jadi yang ini 96 persen.
‫Jadi sangat yakin bahwa itu adalah jenis anjing Endemol yang sedang tumbuh.
‫Saya bahkan tidak bisa mengucapkan beberapa ras anjing ini.
‫Nah, mari kita lakukan itu di.
‫Video selanjutnya akan membuat plot untuk menampilkan 10 prediksi teratas.