‫Roddy これで､ バリデーション画像やバリデーションラベルを取得する方法ができましたね｡ k. a. 画像は何であるかという真理ラベルと予測ラベル｡
‫しかし､ 私たちは常に最終的なユースケースは何かを考えているので､ 重要なのはどこなのかを理解していただければと思います｡
‫私たちは､ ただ模型を作るためにここにいるのではありません｡
‫戻るためのドッグビジョンを構築したい｡
‫このような配列をユーザーに返すだけで､ 「この数字は私にとって専門用語の塊だから､ もうこのアプリを使うのはやめよう」となってしまうのです｡
‫ですから､ 機械学習や予測確率に詳しくない人でも理解できるように､ モデルの予測を可視化することが重要なのです｡
‫それが私たちの最終目標です｡
‫それこそ､ 模型を作るだけでなく､ すべてのプロジェクトについて考えるようになってほしいですね｡
‫最終的な目標は何ですか？
‫何かに向かって進んでいるのでしょうか？
‫自分がやっていることを誰かに伝えるにはどうしたらいいか｡
‫わかりました｡
‫だから､ 今､ 自分自身に小さなメモを書こう｡
‫手に入れる方法があるんです｡
‫予測ラベル｡
‫バリデーションラベル｡
‫真実のラベルはどれだ？
‫検証画像も｡
‫これらをもう少し視覚化するための機能を作ってみましょう｡
‫基本的に､ 私たちの生活にはちょっとした色彩が必要です｡
‫なるほど｡
‫さて､ どうすればいいのでしょうか｡
‫そこで､ 先ほど言ったように､ 画像を表示するような関数を作ることになるのでしょう｡
‫そして､ そのイメージをそのままプロットできればいいのです｡
‫それが使えるんです｡
‫マップ､ プロット､ リブ､ そんなところでしょうか｡
‫ここにある画像の値の配列を受け取ります｡
‫予測されるラベルと予測される確率をプロットし､ 最大値をここに表示することで､
‫このようなことが可能になります｡
‫これが75％で､ あとは実際のレーベルなんですね｡
‫1つのプロットに全部乗せることができると思うんです｡
‫書いておこうかな｡
‫だから､ 私たちは自分たちを混乱させないようにします｡
‫私の息子､ ロンのラバーダッキーテクニックを覚えていますか？
‫ありがとう､ ロン｡
‫予測確率の配列､ 真理値ラベルの配列､
‫画像と整数の配列を受け取る関数を作成することにする｡
‫さて､ もう一度強調したいのは､ 声が枯れるまで言いますが､ 私たちが扱っているのは映像だということです｡
‫しかし､ 私たちが行っている可視化のステップは､ 扱うデータのほとんどに当てはまります｡
‫そこで､ 予測確率を変換してくるのです｡
‫もちろん､ データサンプルをプロットしたり可視化するために､ マッププロットリブではない他の可視化技術を使用する必要があるかもしれません｡
‫しかし､ ラベルとプロットを予測する画像は得られます｡
‫予測されるラベル｡
‫予測確率､ 真実ラベル､ ターゲット画像を一枚のプロット上に表示します｡
‫なるほど｡
‫では､ どうすればいいのか｡
‫ここに行こう｡
‫デフと呼ぶことにします｡
‫シンプルなものを｡
‫プロットパン｡
‫かかるんです｡
‫何が必要なのか？
‫タケ､ 予測､ 確率｡
‫ラベルを取る確率｡
‫真のラベルの配列と画像の配列､ そして多分1つだけ整数があります｡
‫これを､ 1枚の画像､ 1枚の予測ラベル､ 1枚の真理ラベルと整数をプロットするようにしましょう｡
‫だから､ これをnnイコール1として保存しておけばいいのかもしれない｡
‫それは､ 何もないから放送されるのです｡
‫それでいいんです｡
‫そのエラーを解消してください｡
‫見たくないんです｡
‫それがちょっとしたストレスになったような｡
‫そこで､ 私たちはここに行き､ 予言をするのです｡
‫サンプルMN用のグランドトゥルースと画像｡
‫そしてまた､ トリガーハッピーになるんだろう？
‫コードを書き終えたら､ シフトとエンターキーを押すのは､ ほとんど本能のようなものです｡
‫なるほど｡
‫そこで､ まず必要になるのがPREDプローブです｡
‫実際には予測確率なのですが､ ラベルと画像で何度も打ち込んでいるわけではありません｡
‫これがイコールになるわけです｡
‫n番目のサンプルが必要なことを忘れないでください｡
‫だから､ 実際に予測確率を入力する必要がある｡
‫N インデックス､ EMFサンプル､ そしてラベルと､ この関数の書き方はおそらく千差万別でしょう｡
‫これは､ おそらく何らかの方法で最適化することができるだろうと考えた一つの方法ですが､ 今のところプレッド・ラベルを取得するのと同じように機能します｡
‫予測確率がわかったので､ この関数を使うことができます｡
‫PREDラベルを取得するには､ Predラベルを取得します｡
‫私たちの機能の華麗な命名法､ 自分で言うのもなんですが､ 画像をプロットしてチックを取り除く､ つまり画像を四角くしたいだけなんです｡
‫斧はいらない｡
‫ドットm表示イメージ｡
‫つまり､ これはマッププロットリブ関数です｡
‫画像ならアンパイヤレイを渡し､ 画像を表示する､ i. e. のデータを2Dレギュラーラスターで遠方まで表示します｡
‫Docの文字列は､ plot an image and y ticsとだけ書かれていればよかったのに､ 複雑な書き方をしていることがあります｡
‫つまり､ これはただの空リストなんです｡
‫だから､ 消しているだけなんです｡
‫そして基本的には､ そのリストには何もないので､ 何も表示されないことになります｡
‫プロットタイトルが必要かもしれませんね｡
‫その通りです｡
‫変更する｡
‫プロット
‫タイトル
‫予想されること｡
‫何を予測したのか？
‫予言と真実の信頼できる確率｡
‫ラベル､ サーpltのタイトルです｡
‫これで､ プロブレム､ トゥルーレーベル､ パンレーベルが揃いましたね｡
‫だから､ この3つの文字列を作ればいいんです｡
‫だから拡散確率と真のラベル｡
‫さて､ こちらは2である｡ 0.
‫これは何をしているのでしょうか？
‫これは､ 予測確率の小数点以下の桁数を減らして､ こんな長いものにならないようにしただけです｡
‫もっといい例は､ こんな長いものじゃなくて､ パーセンテージなんです｡
‫だから､ むしろ75％だということです｡
‫それが､ 私たちの目指すところです｡
‫降りてきて､ ちょっとだけフォーマットをやってみる｡
‫そして､ 最初の1枚ということでレッドレーベルに行くことになりました｡
‫だから､ 予測はそこそこに｡
‫そして､ Npj Maxが欲しい｡
‫プレッド・プロブ
‫タイムズ100
‫1000倍｡
‫おっと
‫ということで､ これはもう､ なるようにしかならない｡
‫予測確率の値｡
‫つまり､ PREDプローブのこれの最大値が100の3倍ということです｡
‫だから､ 0を見たとき｡ 以前は75アップで､ その2倍を100で行っても0にならないかもしれないってだけ｡ 75は､ 異なる画像ごとに異なる値になるからです｡
‫これでよしとしよう｡
‫そして､ ラベルを貼りたいのは最後の1枚です｡
‫ということは､ 意味があるのでしょうか？
‫だからプロットタイトル｡
‫そのパスを捨てたいんです｡
‫プロットタイトル 赤色ラベルの四角括弧 小数点以下2桁のパーセント 最大予測確率の四角括弧
‫真のラベルの四角括弧｡
‫この悪ガキがどんなものか､ 見てみよう｡
‫意外性｡
‫ストリングアップ終了｡
‫もう一台必要だ｡
‫Plop, Fred.
‫なるほど｡
‫そして､ いざ出陣｡
‫プロット､ フレッド､ 私たちは予測をしたいのです｡
‫予測について､ 確率は予測に等しい｡
‫そして､ ラベルはVALのラベルに､ 画像はVALの画像に等しくなるようにします｡
‫これは､ 先ほど検証用データセットをバッチ処理したときのものです｡
‫そして､ 降りましょう｡
‫それでは､ この小さな関数をテストしてみましょう｡
‫ああ｡
‫これで､ ラベルの印刷がおかしくなった｡
‫ここで何が起こったのか？
‫トゥルーラベルはパンラベルに等しい｡
‫フレッド・プローブを手に入れる｡
‫ここで何が起きているのか｡
‫トゥルーレーベル｡
‫うーん｡
‫まあ､ 変換できなかったんですけどね｡
‫何が起こっているのか､ わかった気がします｡
‫私たちがすべきことは､ 真のラベルを変換することです｡
‫実際のレーベルに
‫つまり､ 今は自分のコードをデバッグしているわけですね｡
‫そこで､ 私たちがしなければならないことは､ 自分たちの関数のバッチをユニークな品種に変更することで､
‫これはnp r maxラベルとなる予定です｡
‫意味があるのか？
‫はい｡
‫つまり､ 非常に似たような機能だけなのです｡
‫実際にできるのは､ この関数を使ってpredラベルを取得することですが､ これは予測のために取っておくことにしましょう｡
‫これでブリード独自のMPmaxラベルが付くわけですね｡
‫再放送が必要だ｡
‫そのため､ オンバッチのファイア機能を必ずアップデートしてください｡
‫そして､ これを再実行すると､ これが正しくなるはずです｡
‫そして､ これを再実行すると｡
‫そうそう｡
‫スコット・テリー氏の正解率は68％です｡
‫これはあまり直感的ではありません｡
‫もし誰かがこれを見て､ スコッチ・テリア68％というようなことを言ったらどうでしょう｡
‫どちらが予測されるもので､ どちらが予測されないものなのでしょうか？
‫色をつけよう｡
‫それが､ 私たちにできることなのです｡
‫そこで､ 私たちが行うのは､ 少しでも､ 原因を作ることです｡
‫そこで､ 色を変えてきます｡
‫ああ､ 私にはそれが嫌に見える｡
‫ああ｡
‫ほら､ 私はオーストラリア人だから､ 色のスペルがわかるでしょ｡
‫ああ､ そうなんですね｡
‫だから､ いつ見ても
‫ああ｡
‫それがformatに渡さなければならない実際の小さなパラメータであるにもかかわらず｡
‫嫌なんです｡
‫予想が当たるか外れるかで､ タイトルの色が変わる｡
‫つまり､ このタイトルが正しければ緑､ 間違っていれば赤になるように変えるだけなのです｡
‫トレードレーベルはトゥルーレーベルに等しい｡
‫カラーイコール緑が欲しい｡
‫Else colorは赤に等しい｡
‫そして､ ここに小さなパラメータを渡します｡
‫つまり､ プロットをよりビジュアルにすることが重要なのです｡
‫ああ｡
‫何？
‫その変化とは何でしょうか？
‫プライベートブランドがトゥルーレーベルに相当する場合｡
‫あ､ これだ｡
‫見つけたんです｡
‫そういう形式もあるんですね｡
‫これをフォーマットの外に渡す必要があります｡
‫なるほどね｡
‫そこで､ この色のパラメータをformatではなくtitleに直接渡しています｡
‫スコッチテリア､ 68％の美しさ｡
‫さて､ これはインデックス1の予測であることを忘れないでください｡
‫ですから､ 別の画像で動作することを確認すればよいのです｡
‫私たちの好きな数字は？
‫42.
‫あ､ これは間違えましたね｡
‫実際､ いい例ですね｡
‫かなりの自信作です｡
‫76%は歩き回ると予測したが､ 実際はイングリッシュ・フォックス・ハウンドである｡
‫そこで､ イングリッシュ・フォックス・ハウンドを調べてみよう｡
‫イングリッシュ・フォックス・ハウンドって､ どんな犬ですか？
‫画像はイメージです｡
‫なるほど｡
‫私たちは､ ドッグビジョンに戻ります｡
‫すごい｡
‫なんとなく様子がわかると思います｡
‫かなり似ていますね､ 特に背面のあの部分｡
‫あの二人は､ 彼らは｡
‫あそこが黒､ ここが黒と見てください｡
‫だから､ 「ああ､ この子犬たちを見てください」と､ なんとなくわかるんです｡
‫これが､ プロジェクト・ドッグビジョンに取り組むことの素晴らしさです｡
‫犬を見ることができるんです｡
‫だから､ それがどこで間違っているのか､ なんとなくわかるんです｡
‫もうひとつ見てみましょう｡
‫もうひとつ好きな数字は「7」です｡
‫では､ なぜ77ではダメなのか？
‫そして､ その1つを正しく理解した｡
‫それは本当に自信作ですね｡
‫すごいですね｡
‫インドで伸びる､ 伸びる､ 伸びる｡
‫うーん｡
‫これはとてもエキサイティングなことです｡ 私たちのモデルの予測と実際の画像を比較することで､
‫ドッグビジョンが正式に実現するのですから｡
‫このように､ モデルと画像を渡して予測する機能は､ 当初から欲しかったものです｡
‫そして今､ その予測にどれほどの自信があるのかを見ているところです｡
‫予測確率や信頼区間､ そして実際のラベルと比較しているわけです｡
‫つまり､ これは検証用データセットの画像で､ 我々のモデルが見たことのない画像です｡
‫犬の写真を撮って､ それがどんな犬種なのかを予測するディープラーニングモデルを構築できたのですから､
‫自分を褒めてあげましょうよ｡
‫かっこいいですね｡
‫さて､ もう一つ､ もう少し可視化するために､ モデルが予測した他のラベルを見ることにしましょう｡
‫他の犬種を知るのも面白いかもしれませんね｡
‫我々のモデルが画像を見て､ そうだと思ったから､ これは96％だから､ その点ではかなりの自信作だ｡
‫日に日に成長し､ 全犬種が対象です｡
‫発音ができない犬種もあるんですよ｡
‫では､ そうしましょう｡
‫次のビデオでは､ 予測上位10位を表示するプロットを作成します｡