‫Rorty Ahora tenemos una forma de obtener validación, imágenes, etiquetas de validación, un. k. una. las etiquetas de verdad de
‫lo que es una imagen y las etiquetas de predicción.
‫Por lo tanto, podría estar pensando que estos son algunos pasos para visualizar lo que está sucediendo, pero espero que se dé cuenta de cuál
‫es la importancia porque siempre estamos pensando en cuál es el caso de uso final.
‫No estamos aquí solo para construir modelos por el simple hecho de construir modelos.
‫Queremos construir una visión de perro para regresar.
‫Podríamos simplemente devolver una matriz como esta a un usuario y luego diría, wow, ya no voy a usar esta aplicación porque
‫estos números son solo un montón de jerga para mí.
‫Por eso es importante que podamos visualizar las predicciones de nuestro modelo de manera que la gente pueda entender a alguien que
‫no esté tan versado en el aprendizaje automático y las probabilidades de predicción como nosotros podamos entender.
‫Ese es nuestro objetivo final.
‫Y eso es lo que quiero que empieces a pensar en todos los proyectos en los que estás trabajando
‫en lugar de solo construir modelos.
‫¿Cuál es tu objetivo final?
‫¿Estás trabajando para conseguir algo?
‫¿Cómo puedes comunicar lo que estás haciendo a otra persona?
‫Está bien.
‫Así que vamos a escribirnos una pequeña nota ahora.
‫Tenemos formas de conseguirlo.
‫Etiquetas de predicción, etiquetas de validación, que son las etiquetas de verdad.
‫E imágenes de validación, hagamos algunas funciones para que todo sea un poco más visual, básicamente, necesitamos un poco de color en
‫nuestras vidas.
‫Bien, ahora, ¿cómo podemos hacer esto?
‫Así que probablemente vamos a hacer una función, como dijimos antes, nos mostrará una imagen y sería bueno
‫si pudiera trazar esa imagen.
‫Eso es lo que podemos usar matplotlib, algo así.
‫Tome una matriz de valores de imagen que tenemos aquí.
‫Quizás algo bueno en lo que trabajamos son los gráficos, la etiqueta predicha, su probabilidad predicha,
‫por lo que el valor máximo aquí, algo como esto.
‫Así que esto es setenta y cinco por ciento y luego es la etiqueta real.
‫Creo que podemos llevarlos solos a una sola parcela.
‫Lo escribiré.
‫Para que no nos confundamos, recuerda la técnica del patito de goma de mi chico, Ron, gracias.
‫Ron creará una función que.
‫Toma una serie de probabilidades de predicción, una serie de etiquetas de verdad y una serie de imágenes y números enteros.
‫Ahora, de nuevo, debo enfatizar, se lo diré, me quedo ronco, pero estamos ante imágenes.
‫Pero los pasos de visualización que estamos haciendo se refieren a casi cualquier dato con el que esté trabajando.
‫Así que vamos a convertir las probabilidades de predicción.
‫Por supuesto, es posible que deba usar otras técnicas de visualización que no sean matplotlib para trazar o visualizar la
‫muestra de datos.
‫Pero obtienes la etiqueta y la trama predichos de la imagen.
‫La etiqueta predicha.
‫Es la probabilidad predicha, la etiqueta de verdad y la imagen objetivo en un solo gráfico como.
‫Entonces, ¿cómo podemos hacer eso?
‫Vayamos aquí, lo llamaremos muerte, algo simple hilo argumental.
‫Toma lo que toma, toma predicciones, probabilidades, probabilidades, toma etiquetas y llegó a través de
‫etiquetas y una matriz de imágenes y tal vez solo un número entero.
‫Hagamos de esto una sola imagen, una sola etiqueta de predicción y una sola etiqueta de verdad y un número entero.
‫Entonces, tal vez podríamos guardar esto como uno igual.
‫Eso se va a salir al aire porque no tenemos nada allí que esté bien, deshazte de esa era.
‫No nos gusta verlos, me llama un poco estresante.
‫Entonces vamos aquí, vemos la predicción, la verdad básica y la imagen, por ejemplo, en.
‫Y de nuevo, tener el gatillo feliz, cierto, es casi un instinto para mí cambiar y terminar cada vez que termino de escribir
‫una línea de código.
‫Bien, lo primero que necesitaremos es el problema del desfile, en realidad es la
‫probabilidad de predicción, pero no lo estoy escribiendo varias veces a través de una imagen confiable.
‫Así que esto va para el miembro de Akko.
‫Queremos la muestra, así que tenemos que escribir probabilidades de predicción y, por lo tanto, el índice de la muestra
‫y luego queremos etiquetas y, de nuevo, probablemente hay mil formas de escribir esta función.
‫Esta es solo una de las formas en que creo que funciona.
‫Probablemente podría optimizarse de alguna manera, pero por ahora funciona ECLSS Get Fred label.
‫Ahora que tenemos la probabilidad de predicción, podemos usar nuestra función, obtener la etiqueta de extensión para obtener la etiqueta.
‫Brillante nomenclatura de nuestras funciones, si lo digo yo mismo, trazar la imagen y eliminar las marcas porque solo queremos
‫cuadrar las imágenes, no queremos las de Access.
‫Imagen MCO, por lo que esta es una función matplotlib, pasa un árbitro, si es una imagen, muestra
‫una imagen, i. mi. datos en un Rasta Faryab regular 2D.
‫A veces las doctrinas se escriben de forma compleja, como podría haber dicho, ¿qué es una imagen y por
‫qué las garrapatas?
‫Así que esto es menos vacío.
‫Así que los estamos apagando.
‫Y básicamente, no mostrará nada porque no hay nada en esa lista.
‫Es posible que necesitemos el título de la trama, Irán cambia el título de la trama para predecir.
‫Predijimos la probabilidad de predicción y la verdad de Leibel.
‫Etiqueta de apoyo a un título.
‫Ahora tenemos nuestros problemas.
‫Tenemos nuestra verdadera etiqueta.
‫Tenemos nuestra etiqueta Fred.
‫Así que tendremos que crear una cadena de tres de la misma probabilidad de Fred y etiqueta verdadera.
‫Ahora, este tendrá que ser 2. 0.
‫¿Qué está haciendo esto?
‫Esto es solo reducir la cantidad de puntos decimales en nuestra probabilidad de predicción para que no sea algo tan largo
‫como esto.
‫Un mejor ejemplo no es algo tan largo como esto, es un porcentaje.
‫Entonces, en lugar de ser eso, es el 75 por ciento.
‫Eso es lo que buscamos.
‫Ven aquí, solo haremos un pequeño formato.
‫Y iremos a Etiqueta Roja, porque ese es el primero, así que la predicción está ahí y luego queremos ENPI,
‫Max.
‫Fred FROB.
‫El tiempo es 100.
‫Mil veces, vaya, así que esto va a ser.
‫La predicción, el valor de probabilidad, por lo que el máximo de este del prober multiplicado por cien.
‫Entonces, cuando vimos el punto siete cinco arriba, solo nos dirá que por cien podría no ser
‫el punto siete cinco porque será un valor diferente para una imagen diferente.
‫Ahí vamos, y queremos etiquetar es el último.
‫Entonces eso tiene sentido, así que el título de la trama.
‫Quiero deshacerme de ese título de la trama de paso, corchetes ondulados para Etiqueta Roja, corchetes ondulados, dos lugares decimales, porcentaje
‫para la probabilidad máxima de predicción y corchetes ondulados para la etiqueta verdadera.
‫Veamos cómo es este chico malo.
‫Inesperado.
‫Fin de la cadena, necesitamos otro.
‫Fred.
‫está bien.
‫Y ahora vamos.
‫Fred, queremos predicciones.
‫En una predicción, las probabilidades son iguales a las predicciones, y luego queremos etiquetas, águilas, etiquetas val e imágenes iguales
‫a imágenes Val.
‫Así que esto es solo de antes de donde tenemos nuestro conjunto de datos de validación que tenemos aquí.
‫Y bajemos, probemos nuestra pequeña función.
‫Oh.
‫Ahora nuestras etiquetas imprimen incorrectamente lo que sucedió aquí.
‫Las etiquetas verdaderas equivalen a la etiqueta roja.
‫Consigue Fred FROB.
‫¿Que está sucediendo aquí?
‫Verdadera etiqueta.
‫Mmm.
‫Bueno, no nos convertimos.
‫Creo que veo lo que está pasando.
‫Lo que tenemos que hacer es convertir nuestra verdadera etiqueta.
‫En una etiqueta real.
‫Entonces, en este momento, esto está depurando su propio código, ¿verdad?
‫Entonces, lo que tenemos que hacer es cambiar nuestro propio lote de función de fuego para que sean razas únicas y esto va
‫a ser ruidoso.
‫Etiqueta ARG máx.
‫¿Tiene sentido?
‫Si.
‫Así que una funcionalidad muy similar.
‫Lo que realmente podríamos hacer es usar esta función aquí, obtener la etiqueta de Fred que podríamos guardar solo
‫para predicciones.
‫Así que esto va a obtener la etiqueta NorthPark Max de trenzas únicas.
‫Necesitamos volver a ejecutar esto.
‫Así que asegúrese de actualizar su propio lote de función de disparo.
‫Y luego, si volvemos a ejecutar esto, debería ser correcto.
‫Y luego, si volvemos a ejecutar esto.
‫Oh, sí, Scott, tiene 60 por ciento de razón, esto no es muy intuitivo.
‫¿Qué pasaría si alguien estuviera mirando esto y fuera como Scotch terrier, 68 por ciento Scotch terrier?
‫¿Cuál es el predicho y cuál es el no predicho?
‫Agreguemos un poco de color.
‫Así es como pudimos hacerlo.
‫Entonces, lo que haremos creará una pequeña causa.
‫Entonces vamos a cambiar el color.
‫Oh, eso me parece repugnante.
‫Oh, mira, soy australiano y deletreamos el color.
‫Oh eres.
‫Así que cada vez que digo, oh ah.
‫Aunque ese es el pequeño parámetro real que tenemos que pasar al formato, no me gusta.
‫Color del título dependiendo de si la predicción es correcta o incorrecta.
‫Así que todo lo que vamos a hacer es cambiar este título para que sea verde si está bien y rojo si está mal.
‫Fred Leibel es igual a la etiqueta verdadera.
‫Queremos que el color sea igual al verde, de lo contrario el color es igual al rojo, y luego vamos a pasar un pequeño
‫parámetro aquí, así que se trata de hacer gráficos, más visuales.
‫Oh, ¿qué hay en ese cambio?
‫Si la etiqueta predecible es igual a la etiqueta verdadera.
‫Oh, ahí vamos.
‫Lo encontré, así que es parte del formato.
‫Necesitamos pasar esto fuera del formato que tenga sentido, por lo que estamos pasando este parámetro de color
‫directamente al título en lugar del formato.
‫Scotch terrier, 68 por ciento hermoso.
‫Ahora recuerde, esto es una predicción para el índice uno.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es asegurarnos de que funcione en otra imagen.
‫¿Cuál es nuestro número favorito?
‫42.
‫Lo entendió mal, ese es un buen ejemplo, de hecho, es bastante seguro.
‫Setenta y seis por ciento y predice caminar, pero en realidad es un raposero inglés.
‫Así que busquemos el raposero inglés.
‫¿Cómo se ve un raposero inglés?
‫Imagenes
‫Bien, volvemos a Dog Vision.
‫Vaya, puedes ver cómo se ven bastante similares, especialmente esa palmada en la espalda, esos dos son.
‫Mira cómo eso es negro allí y eso es negro, están viendo como decir, oh, mira estos cachorros, esto es algo hermoso
‫sobre trabajar en un proyecto de visión.
‫Tienes la oportunidad de mirar a los perros.
‫Para que puedas ver hacia dónde va eso, veamos uno más, mi otro número siete
‫favorito.
‫Entonces, ¿por qué no setenta y siete?
‫Y lo hice bien, eso es realmente seguro, eso es increíble.
‫A crecer, crecer y crecer en la India.
‫Mmm.
‫Bueno, esto es muy emocionante porque ahora estamos viendo las predicciones de nuestro modelo en comparación con las imágenes
‫reales.
‫La visión del perro está cobrando vida oficialmente.
‫Este es el tipo de funcionalidad que queríamos desde el principio para poder pasar nuestro modelo e imagen
‫y hacer una predicción.
‫Y ahora estamos viendo cuán confiado está en esa predicción.
‫Entonces, predicción, probabilidad o intervalo de confianza, y de hecho lo estamos comparando con la etiqueta real.
‫Entonces, esta es una imagen porque proviene de un conjunto de datos de validación, una imagen que nuestro modelo nunca ha visto antes.
‫Así que será mejor que te des una palmada en la espalda porque acabas de crear
‫un modelo de aprendizaje profundo que puede tomar fotos de perros y predecir qué tipo de raza es.
‫Eso es muy bonito.
‫Ahora, una cosa más que probablemente haremos para visualizar un poco más es ver qué otras etiquetas predijo nuestro
‫modelo, porque estas probabilidades de predicción para cada etiqueta.
‫Sería interesante saber qué otras razas de perros.
‫Nuestro modelo miró una imagen y pensó que sí.
‫Así que este es del 96 por ciento.
‫Así que eso es bastante seguro de que es una raza de perro Endemol en crecimiento.
‫Ni siquiera puedo pronunciar algunas de estas razas de perros.
‫Bueno, hagámoslo.
‫El siguiente video creará una trama para mostrar las 10 predicciones principales.