‫Rorty Quindi ora abbiamo un modo per ottenere convalida, immagini, etichette di convalida, a. K. un. le etichette di verità di
‫ciò che è un'immagine e le etichette di previsione.
‫Quindi potresti pensare che questi siano alcuni passaggi per visualizzare cosa sta succedendo, ma spero che tu capisca dov'è
‫l'importanza perché pensiamo sempre a qual è il caso d'uso finale.
‫Non siamo qui solo per costruire modelli per il gusto di costruire modelli.
‫Vogliamo costruire la visione del cane per tornare.
‫Potremmo semplicemente restituire un array come questo a un utente e poi direi, wow, non userò più questa app perché
‫questi numeri sono solo un mucchio di gergo per me.
‫Ecco perché è importante poter visualizzare le previsioni del nostro modello in modo che le persone possano capire qualcuno
‫che non è esperto di probabilità di previsione e apprendimento automatico come noi possiamo capire.
‫Questo è il nostro obiettivo finale.
‫Ed è questo che voglio che inizi a pensare a tutti i progetti su cui stai lavorando piuttosto
‫che solo a costruire modelli.
‫Qual è il tuo obiettivo finale?
‫Stai lavorando per qualcosa?
‫Come puoi comunicare quello che stai facendo a qualcun altro?
‫Tutto bene.
‫Quindi ora scriviamo una piccola nota a noi stessi.
‫Abbiamo modi per ottenerlo.
‫Etichette di previsione, etichette di convalida, che sono le etichette di verità.
‫E immagini di convalida, facciamo alcune funzioni per renderle un po' più visive, in pratica abbiamo bisogno di un po' di colore nelle
‫nostre vite.
‫OK, ora, come possiamo farlo?
‫Quindi probabilmente creeremo una funzione, come abbiamo detto prima, ci mostrerà un'immagine e sarebbe bello
‫se potesse semplicemente tracciare quell'immagine.
‫Questo è quello che possiamo usare matplotlib, qualcosa del genere.
‫Prendi una serie di valori dell'immagine che abbiamo qui.
‫Forse una buona cosa su cui lavoriamo è che traccia, l'etichetta prevista, la sua probabilità
‫prevista, quindi il valore massimo qui, quindi qualcosa del genere.
‫Quindi questo è il settantacinque per cento e poi è l'etichetta vera e propria.
‫Penso che possiamo portarli da soli su un unico complotto.
‫Lo scriverò.
‫Quindi non ci confondiamo, ricorda la tecnica della paperella di gomma del mio ragazzo, Ron, grazie.
‫Ron creerà una funzione che.
‫Accetta una serie di probabilità di previsione, una serie di etichette di verità e una serie di immagini e numeri interi.
‫Ora, di nuovo, devo sottolineare, lo dirò a divento rauco, ma si tratta di immagini.
‫Ma i passaggi di visualizzazione che stiamo facendo riguardano quasi tutti i dati con cui stai lavorando.
‫Quindi andremo a convertire le probabilità di previsione.
‫Ovviamente, potrebbe aver bisogno di utilizzare alcune altre tecniche di visualizzazione che non sono matplotlib per tracciare o visualizzare il
‫campione di dati.
‫Ma ottieni l'etichetta e la trama previste dall'immagine.
‫L'etichetta prevista
‫È la probabilità prevista, l'etichetta di verità e l'immagine di destinazione su un singolo grafico come.
‫Quindi come potremmo farlo?
‫Andiamo qui, la chiameremo morte, qualcosa di semplice filo conduttore.
‫Ci vuole quello che ci vuole ci vuole previsione, probabilità, probabilità, ci vuole etichette ed è
‫arrivato attraverso etichette e una serie di immagini e forse solo un intero.
‫Rendiamolo una singola immagine, una singola etichetta di previsione e un'unica etichetta di verità e un numero intero.
‫Quindi forse potremmo semplicemente salvarlo come uno uguale.
‫Andrà in onda perché non abbiamo niente che vada bene, sbarazzati di quell'era.
‫Non ci piace vederli, come se mi chiamasse un po' di stress.
‫Quindi andiamo qui, vediamo la previsione, la verità di base e l'immagine, ad esempio, in.
‫E ancora, ottenere il grilletto felice, giusto, è quasi istinto per me cambiare e finire ogni volta che finisco di scrivere
‫una riga di codice.
‫OK, quindi la prima cosa di cui avremo bisogno è il problema della parata,
‫in realtà è la probabilità di previsione, ma non lo digito più volte tramite affidabile e immagine.
‫Quindi questo andrà al membro Akko.
‫Vogliamo il campione, quindi dobbiamo effettivamente digitare le probabilità di previsione e quindi l'indice del campione e poi vogliamo
‫le etichette e ancora, ci sono probabilmente mille modi per scrivere questa funzione.
‫Questo è solo un modo in cui penso che funzioni.
‫Potrebbe essere probabilmente ottimizzato in qualche modo, ma per ora funziona con l'etichetta ECLSS Get Fred.
‫Ora che abbiamo la probabilità di previsione, possiamo usare la nostra funzione, get spread label per ottenere l'etichetta.
‫Brillante nomenclatura delle nostre funzioni, se lo dico io stesso, traccia l'immagine e rimuovi i segni di spunta perché vogliamo
‫solo quadrare le immagini, non vogliamo Access.
‫Immagine MCO, quindi questa è una funzione matplotlib, passi un arbitro, se è un'immagine, visualizza
‫un'immagine, i. e. dati su un Rasta Faryab regolare 2D.
‫A volte le dottrine sono scritte in modo complesso, come si sarebbe potuto dire, cos'è un'immagine
‫e perché spunta?
‫Quindi questo è solo vuoto di meno.
‫Quindi li stiamo solo spegnendo.
‫E fondamentalmente, non mostrerà nulla perché non c'è niente in quella lista.
‫Potremmo aver bisogno del titolo della trama, l'Iran cambia il titolo della trama da prevedere.
‫Abbiamo previsto la probabilità di predizione di Leibel e la verità.
‫L'etichetta supporta un titolo.
‫Ora abbiamo i nostri problemi.
‫Abbiamo la nostra vera etichetta.
‫Abbiamo la nostra etichetta Fred.
‫Quindi dovremo solo creare una stringa di tre della stessa Fred Probability e della vera etichetta.
‫Ora, questo dovrà essere 2. 0.
‫Che cosa sta facendo?
‫Questo è solo ridurre la quantità di punti decimali nella nostra probabilità di previsione in modo che non sia qualcosa di
‫lungo come questo.
‫Un esempio migliore non è qualcosa di lungo come questo, è una percentuale.
‫Quindi, piuttosto che essere quello, è il 75%.
‫Questo è quello che stiamo cercando.
‫Vieni quaggiù, faremo solo un piccolo format.
‫E andremo etichetta rossa, perché è la prima, quindi la previsione c'è e poi vogliamo l'ENPI,
‫Max.
‫Fred FROB.
‫Il tempo è 100.
‫Mille volte, whoa, quindi sarà così.
‫La previsione, il valore di probabilità, quindi il massimo di questo del prober per cento.
‫Quindi, quando abbiamo visto il punto sette e cinque prima, ci dirà solo che per cento potrebbe
‫non essere il punto sette cinque perché sarà un valore diverso per un'immagine diversa.
‫Ci siamo, e vogliamo etichettare è l'ultimo.
‫Quindi ha senso, quindi il titolo della trama.
‫Voglio sbarazzarmi di quel titolo della trama del passaggio, parentesi ondulate per Red Label, parentesi ondulate, due cifre decimali,
‫percentuale per la massima probabilità di previsione e parentesi ondulate per l'etichetta vera.
‫Vediamo che aspetto ha questo ragazzaccio.
‫Inaspettato.
‫Fine dello spago, ce ne serve un altro.
‫Fred.
‫OK.
‫E ora andiamo.
‫Fred, vogliamo delle previsioni.
‫In una previsione, le probabilità sono uguali alle previsioni, quindi vogliamo etichette, aquile, etichette val e immagini uguali
‫a immagini Val.
‫Quindi questo è appena prima del punto in cui nel nostro set di dati di convalida abbiamo qui.
‫E scendiamo, proviamo la nostra piccola funzione.
‫Oh.
‫Ora le nostre etichette stampano in modo errato cosa è successo qui.
‫Le etichette vere equivalgono all'etichetta rossa.
‫Prendi Fred FROB.
‫Cosa sta succedendo qui?
‫Vera etichetta.
‫Hmm.
‫Beh, non ci siamo convertiti.
‫Penso di vedere cosa sta succedendo.
‫Quello che dobbiamo fare è convertire la nostra vera etichetta.
‫In una vera etichetta.
‫Quindi in questo momento, questo è il debug del tuo codice, giusto?
‫Quindi quello che dobbiamo fare è cambiare la nostra funzione di fuoco in modo che sia una razza unica e
‫questo sarà rumoroso.
‫Etichetta ARG max.
‫Ha senso?
‫Sì.
‫Quindi solo funzionalità molto simili.
‫Quello che potremmo fare in realtà è usare questa funzione qui, ottenere l'etichetta Fred che potremmo salvarla solo per
‫le previsioni.
‫Quindi questo otterrà l'etichetta NorthPark Max delle trecce uniche.
‫Dobbiamo rieseguire questo.
‫Quindi assicurati di aggiornare la tua funzione batch di fuoco.
‫E poi, se lo ripetiamo, dovrebbe essere corretto.
‫E poi se ripetiamo questo.
‫Oh, sì, Scott, ha ragione al 60%, non è molto intuitivo.
‫E se qualcuno stesse guardando questo e fosse come Scotch terrier, 68% Scotch terrier?
‫Qual è il previsto e quale il non previsto?
‫Aggiungiamo un po' di colore.
‫Ecco come potremmo farlo.
‫Quindi quello che faremo creerà una piccola causa.
‫Quindi cambieremo il colore.
‫Oh, mi sembra disgustoso.
‫Oh, vedi, io sono australiano e scriviamo il colore.
‫Oh, lo sei.
‫Quindi ogni volta che dico, oh ah.
‫Anche se questo è il vero piccolo parametro che dobbiamo passare al formato, non mi piace.
‫Colore del titolo a seconda che la previsione sia giusta o sbagliata.
‫Quindi tutto ciò che faremo è cambiare questo titolo in verde se è giusto e rosso se è sbagliato.
‫Fred Leibel è sinonimo di vera etichetta.
‫Vogliamo che il colore sia uguale al verde, altrimenti il colore è uguale al rosso, e poi passeremo un piccolo
‫parametro qui, quindi si tratta di creare trame, più visuali.
‫Oh, cosa c'è in quel cambiamento?
‫Se l'etichetta predicabile è uguale all'etichetta vera.
‫Oh, ci siamo.
‫L'ho trovato quindi fa parte del formato.
‫Dobbiamo passare questo al di fuori del formato che ha senso, quindi stiamo passando questo parametro di colore
‫direttamente al titolo anziché al formato.
‫Scotch terrier, bello per il 68 per cento.
‫Ora ricorda, questa è la previsione per l'indice uno.
‫Quindi quello che potremmo fare è assicurarci che funzioni su un'altra immagine.
‫Qual è il nostro numero preferito?
‫42.
‫Ha sbagliato quello, questo è un buon esempio, in realtà è abbastanza sicuro.
‫Il settantasei percento e previsto cammina, ma in realtà è un levriero inglese.
‫Quindi cerchiamo il foxhound inglese.
‫Che aspetto ha un levriero inglese?
‫Immagini.
‫OK, torniamo a Dog Vision.
‫Wow, puoi vedere come sembrano abbastanza simili, specialmente quella pacca sulla spalla, quei due loro.
‫Guarda come è nero lì e quello è nero, vedono come dire, oh, guarda questi cuccioli, questa è una cosa bella
‫del lavorare su un progetto di visione.
‫Puoi guardare i cani.
‫Quindi puoi vedere dove sta andando in giro, diamo un'occhiata a un altro, il mio altro numero
‫sette preferito.
‫Allora perché non settantasette?
‫E l'ho capito bene, è davvero fiducioso, è fantastico.
‫Un crescere, crescere e crescere in India.
‫Hmm.
‫Bene, questo è molto eccitante perché ora stiamo effettivamente vedendo le previsioni del nostro modello rispetto alle immagini
‫reali.
‫La visione del cane sta ufficialmente prendendo vita.
‫Questo è il tipo di funzionalità che volevamo fin dall'inizio per poter trasmettere il nostro modello e la nostra immagine
‫e fare una previsione.
‫E ora vediamo quanto è fiducioso su quella previsione.
‫Quindi previsione, probabilità o intervallo di confidenza, e in realtà lo stiamo confrontando con l'etichetta reale.
‫Quindi questa è un'immagine perché proviene da un set di dati di convalida, un'immagine che il nostro modello non ha mai visto prima.
‫Quindi faresti meglio a darti una pacca sulla spalla perché hai appena costruito un modello
‫di apprendimento profondo in grado di scattare foto di cani e prevedere di che razza si tratta.
‫È davvero fantastico.
‫Ora, un'altra cosa che probabilmente faremo per visualizzare un po' di più è vedere quali altre etichette ha previsto il nostro
‫modello, perché questa previsione prevede probabilità per ogni etichetta.
‫Sarebbe interessante sapere quali altre razze canine.
‫Il nostro modello ha guardato un'immagine e ha pensato che lo fosse.
‫Quindi questo è il 96 percento.
‫Quindi è dannatamente sicuro che si tratti di una razza di cani Endemol in crescita.
‫Non riesco nemmeno a pronunciare alcune di queste razze di cani.
‫Bene, facciamolo dentro.
‫Il prossimo video creerà un grafico per mostrare le prime 10 previsioni.