‫Rorty Então agora temos uma maneira de obter validação, imagens, rótulos de validação, a. k. uma. os rótulos verdadeiros do
‫que é uma imagem e os rótulos de previsão.
‫Então, você pode estar pensando que essas são algumas etapas para visualizar o que está acontecendo, mas espero que você perceba onde está
‫a importância, porque estamos sempre pensando em qual é o caso de uso final.
‫Não estamos aqui apenas para construir modelos por construir modelos.
‫Queremos construir a visão do cão para voltar.
‫Poderíamos simplesmente retornar um array como este para um usuário e então eu diria, uau, não vou mais usar este aplicativo porque
‫esses números são apenas um monte de jargão para mim.
‫É por isso que é importante que possamos visualizar as previsões do nosso modelo de uma forma que as pessoas possam entender
‫alguém que não é tão versado em aprendizado de máquina e probabilidades de previsão quanto nós podemos entender.
‫Esse é o nosso objetivo final.
‫E é isso que quero que você comece a pensar sobre todos os projetos em que está trabalhando, em
‫vez de apenas construir modelos.
‫Qual é o seu objetivo final?
‫Você está trabalhando em alguma coisa?
‫Como você pode comunicar o que está fazendo a outra pessoa?
‫Tudo bem.
‫Então, vamos escrever uma pequena nota para nós mesmos agora.
‫Temos maneiras de conseguir.
‫Rótulos de previsão, rótulos de validação, que são rótulos verdadeiros.
‫E imagens de validação, vamos fazer algumas funções para deixar tudo isso um pouco mais visual, basicamente, precisamos de um pouco de cor em
‫nossas vidas.
‫OK, agora, como podemos fazer isso?
‫Portanto, provavelmente faremos uma função, como dissemos antes, que nos mostrará uma imagem e seria bom se
‫pudesse apenas traçar essa imagem.
‫Isso é o que podemos usar matplotlib, algo assim.
‫Pegue uma série de valores de imagem que temos aqui.
‫Talvez uma coisa boa em que trabalhemos é que ele traça, o rótulo previsto, sua
‫probabilidade prevista, então o valor máximo aqui, algo assim.
‫Então isso é setenta e cinco por cento e então é o rótulo real.
‫Acho que podemos colocá-los sozinhos em um único lote.
‫Vou escrever isso.
‫Para não nos confundirmos, lembre-se da técnica do patinho de borracha do meu filho, Ron, obrigado.
‫Ron criará uma função que.
‫Pega uma série de probabilidades de previsão, uma série de rótulos de verdade e uma série de imagens e números inteiros.
‫Agora, de novo, devo frisar, direi para ficar rouco, mas estamos lidando com imagens.
‫Mas as etapas de visualização que estamos realizando vão para quase todos os dados com os quais você está trabalhando.
‫Então, vamos converter as probabilidades de previsão.
‫Claro, ela pode precisar usar algumas outras técnicas de visualização que não são matplotlib para plotar ou visualizar a
‫amostra de dados.
‫Mas você obtém o rótulo e o gráfico previstos.
‫O rótulo previsto.
‫É a probabilidade prevista, o rótulo da verdade e a imagem alvo em um único gráfico como.
‫Então, como podemos fazer isso?
‫Vamos aqui, vamos chamá-lo de morte, algo simples enredo.
‫Leva o que é preciso, leva previsão, probabilidades, probabilidades, leva rótulos e chega por meio
‫de rótulos e uma matriz de imagens e talvez apenas um inteiro.
‫Vamos fazer disso uma única imagem, um único rótulo de predição e um único rótulo de verdade e um inteiro.
‫Então, talvez pudéssemos salvar isso como um igual.
‫Isso vai ao ar porque não temos nada lá que esteja certo, livre-se dessa era.
‫Não gostamos de vê-los, gosto de me chamar um pouco de estresse.
‫Então vamos aqui, ver a previsão, a verdade fundamental e a imagem, por exemplo, em.
‫E, novamente, ficar feliz no gatilho, certo, é quase como um instinto para mim mudar e acabar sempre que termino de escrever
‫uma linha de código.
‫OK, então a primeira coisa de que precisaremos é o prob de desfile, na verdade,
‫é a probabilidade de previsão, mas não estou digitando isso várias vezes por meio de confiável e imagem.
‫Então, isso vai para o membro Akko.
‫Queremos a amostra, então temos que realmente digitar as probabilidades de previsão e o índice da amostra e, em
‫seguida, queremos rótulos e, novamente, provavelmente há milhares de maneiras de escrever essa função.
‫Essa é apenas uma maneira que acho que funciona.
‫Provavelmente poderia ser otimizado de alguma forma, mas funciona agora para o rótulo ECLSS Get Fred.
‫Agora que temos a probabilidade de predição, podemos usar nossa função, get spread label para obter o rótulo.
‫Nomenclatura brilhante de nossas funções, se é que posso dizer, plote a imagem e remova marcas porque queremos apenas
‫imagens quadradas, não queremos as do Access.
‫Imagem MCO, então esta é uma função matplotlib, você passa um árbitro, se for uma imagem, exibe uma
‫imagem, i. e. dados em um Rasta Faryab 2D regular.
‫Às vezes, as doutrinas são escritas de uma forma complexa, como poderia dizer, o que é uma imagem e
‫por que marca?
‫Portanto, este é apenas menos vazio.
‫Então, estamos apenas desligando-os.
‫E, basicamente, não mostrará nada porque não há nada nessa lista.
‫Podemos precisar do título do enredo, o Irã muda o título do enredo para ser previsto.
‫Previmos a probabilidade de Leibel de predição e verdade.
‫O rótulo oferece suporte a um título.
‫Agora temos nossos problemas.
‫Temos nosso verdadeiro rótulo.
‫Temos nosso selo Fred.
‫Então, vamos ter que criar uma sequência de três da mesma probabilidade de Fred e rótulo verdadeiro.
‫Agora, este vai ter que ser 2. 0
‫O que isso está fazendo?
‫Isso está apenas reduzindo a quantidade de casas decimais em nossa probabilidade de previsão para que não seja algo
‫longo assim.
‫Melhor exemplo não é algo assim, é uma porcentagem.
‫Então, ao invés de ser isso, é 75 por cento.
‫É isso que procuramos.
‫Venha aqui, vamos apenas fazer uma pequena formatação.
‫E nós iremos Red Label, porque esse é o primeiro, então a previsão está aí e então queremos ENPI,
‫Max.
‫Fred FROB.
‫Tempo é 100.
‫Vezes mil, uau, então isso vai ser assim.
‫A previsão, o valor da probabilidade, então o máximo disso do prober vezes cem.
‫Então, quando vimos o ponto sete cinco antes, isso apenas nos dirá que cem pode não ser
‫o ponto sete cinco porque será um valor diferente para uma imagem diferente.
‫Lá vamos nós, e queremos rotular é o último.
‫Isso faz sentido, então o título do enredo.
‫Eu quero me livrar do título do gráfico de passagem, colchetes ondulados para o rótulo vermelho, colchetes ondulados, duas casas decimais,
‫porcentagem para a probabilidade máxima de predição e colchetes ondulados para o rótulo verdadeiro.
‫Vamos ver como é esse bad boy.
‫Inesperado.
‫Fim da corda, precisamos de outra.
‫Fred.
‫OK.
‫E agora vamos embora.
‫Fred, queremos previsões.
‫Em uma previsão, as probabilidades são iguais às previsões, e então queremos rótulos, águias, rótulos val e imagens iguais
‫a imagens Val.
‫Então, isso é apenas de antes de onde estávamos em nosso conjunto de dados de validação que temos aqui.
‫E vamos descer, vamos testar nossa pequena função.
‫Oh.
‫Agora nossas etiquetas estão imprimindo incorretamente o que aconteceu aqui.
‫Rótulos verdadeiros são iguais a Rótulo vermelho.
‫Pegue Fred FROB.
‫O que esta acontecendo aqui?
‫Rótulo verdadeiro.
‫Hum.
‫Bem, nós não convertemos.
‫Acho que estou vendo o que está acontecendo.
‫O que temos que fazer é converter nosso verdadeiro rótulo.
‫Em um rótulo real.
‫Então, agora, isso é depurar seu próprio código, certo?
‫Então o que temos que fazer é mudar nosso próprio lote de função de fogo para raças únicas e isso
‫vai ser barulhento.
‫Rótulo ARG máx.
‫Isso faz sentido?
‫sim.
‫Portanto, apenas uma funcionalidade muito semelhante.
‫O que poderíamos realmente fazer é usar esta função aqui, obter o rótulo de Fred para que possamos salvá-lo apenas
‫para previsões.
‫Então, isso vai ter o rótulo NorthPark Max de tranças exclusivas.
‫Precisamos refazer isso.
‫Portanto, certifique-se de atualizar seu próprio lote de função de disparo.
‫E então, se executarmos novamente, isso deve estar correto.
‫E então se nós repetirmos isso.
‫Oh, sim, Scott, estão 60 por cento corretos, isso não é muito intuitivo.
‫E se alguém estivesse olhando para isso e fosse como terrier escocês, 68 por cento terrier escocês?
‫Qual é o previsto e qual é o não previsto?
‫Vamos adicionar um pouco de cor.
‫É assim que poderíamos fazer.
‫Portanto, o que faremos criará um pouco, senão outra causa.
‫Então, vamos mudar a cor.
‫Oh, isso parece nojento para mim.
‫Oh, veja, eu sou australiano e soletramos cor.
‫Oh, você é.
‫Então, sempre que eu digo, oh ah.
‫Mesmo que esse seja o pequeno parâmetro real que temos que passar para a formatação, eu não gosto disso.
‫Cor do título dependendo se a previsão está certa ou errada.
‫Portanto, tudo o que vamos fazer é mudar este título para verde se estiver certo e vermelho se estiver errado.
‫Fred Leibel é igual a rótulo verdadeiro.
‫Queremos cor igual a verde, senão cor igual a vermelho, e então vamos passar um pequeno parâmetro aqui,
‫então é tudo sobre fazer plotagens, mais visual.
‫Oh, o que há nessa mudança?
‫Se o rótulo previsível for igual a rótulo verdadeiro.
‫Oh, lá vamos nós.
‫Achei que faz parte do formato.
‫Precisamos passar isso fora do formato que faz sentido, então estamos passando esse parâmetro de cor diretamente para
‫o título, em vez do formato.
‫Scotch terrier, 68 por cento bonito.
‫Agora lembre-se, isso é uma previsão para o índice um.
‫Portanto, o que podemos fazer é garantir que funcione em outra imagem.
‫Qual é o nosso número favorito?
‫42
‫Acertou aquele errado, é um bom exemplo, na verdade, é bastante confiante.
‫Setenta e seis por cento e o previsto andar por aí, mas na verdade é um foxhound inglês.
‫Então, vamos pesquisar o foxhound inglês.
‫Qual é a aparência de um foxhound inglês?
‫Imagens.
‫OK, vamos voltar para Dog Vision.
‫Uau, dá para ver como eles são bem parecidos, especialmente aquele tapinha nas costas, aqueles dois deles.
‫Veja como isso é preto ali e isso é preto, eles estão vendo, digamos, oh, olhe para esses cachorrinhos, isso é uma coisa
‫linda sobre trabalhar em um projeto de visão.
‫Você consegue olhar para os cães.
‫Então você pode ver o que está acontecendo, vamos olhar mais um, meu outro número
‫favorito sete.
‫Então, por que não setenta e sete?
‫E acertei aquele, é muito confiante, isso é incrível.
‫A crescer, crescer e crescer na Índia.
‫Hum.
‫Bem, isso é muito empolgante porque agora estamos realmente vendo as previsões do nosso modelo em comparação com as imagens
‫reais.
‫A visão do cão está oficialmente ganhando vida.
‫Este é o tipo de funcionalidade que queríamos desde o início ser capaz de passar nosso modelo e imagem
‫e fazer uma previsão.
‫E agora estamos vendo como ele está confiante nessa previsão.
‫Portanto, predição, probabilidade ou intervalo de confiança, e na verdade estamos comparando com o rótulo real.
‫Portanto, esta é uma imagem porque é de um conjunto de dados de validação, uma imagem que nosso modelo nunca viu antes.
‫Portanto, é melhor você se dar um tapinha nas costas porque acabou de construir um modelo
‫de aprendizado profundo que é capaz de tirar fotos de cães e prever que tipo de raça é.
‫Isso é bem legal.
‫Agora, mais uma coisa que provavelmente faremos para visualizar um pouco mais é ver quais outros rótulos nosso modelo
‫previu, porque essa previsão tem probabilidades para cada rótulo.
‫Seria interessante saber quais outras raças de cães.
‫Nosso modelo olhou para uma imagem e achou que era.
‫Então este é 96 por cento.
‫Portanto, estou bastante confiante de que se trata de uma raça de cães Endemol em crescimento.
‫Não consigo nem pronunciar algumas dessas raças de cães.
‫Bem, vamos fazer isso em.
‫O próximo vídeo criará um gráfico para mostrar as 10 principais previsões.