‫Roddy Şimdi doğrulama görüntüleri, doğrulama etiketleri almak için bir yolumuz var, yani a. k. a. Bir görüntünün ne olduğuna
‫dair gerçek etiketleri ve tahmin etiketleri.
‫Neler olup bittiğini görselleştirmek için bunun birkaç adım olduğunu düşünüyor olabilirsiniz, ancak umarım önemin nerede olduğunu
‫anlamışsınızdır, çünkü her zaman son kullanım durumunun ne olduğunu düşünüyoruz.
‫Sadece model inşa etmek için model inşa etmek için burada değiliz.
‫Geri dönmek için köpek vizyonu oluşturmak istiyoruz.
‫Kullanıcıya bunun gibi bir dizi döndürebiliriz ve kullanıcı da "Vay canına, artık bu uygulamayı kullanmayacağım
‫çünkü bu sayılar bana sadece bir sürü jargon gibi geliyor" diyebilir.
‫İşte bu yüzden modellerimizin tahminlerini, makine öğrenimi ve tahmin olasılıkları konusunda bizim kadar bilgili olmayan
‫kişilerin anlayabileceği şekilde görselleştirebilmemiz önemlidir.
‫Nihai hedefimiz bu.
‫Sadece model inşa etmek yerine üzerinde çalıştığınız tüm projeler hakkında düşünmeye
‫başlamanızı istediğim şey de bu.
‫Nihai hedefiniz nedir?
‫Bir şey için mi çalışıyorsunuz?
‫Ne yaptığınızı bir başkasına nasıl anlatabilirsiniz?
‫Tamam.
‫Şimdi kendimize küçük bir not yazalım.
‫Ulaşmak için yollarımız var.
‫Tahmin etiketleri.
‫Doğrulama etiketleri.
‫Gerçek etiketler hangileridir?
‫Ve doğrulama resimleri.
‫Tüm bunları biraz daha görsel hale getirmek için bazı işlevler yapalım.
‫Temel olarak, hayatımızda biraz renge ihtiyacımız var.
‫Tamam.
‫Şimdi, bunu nasıl yapabiliriz?
‫Bu yüzden, daha önce de söylediğimiz gibi, muhtemelen bize bir görüntü gösterecek bir fonksiyon yapacağız.
‫Ve sadece bu görüntüyü çizebilseydi iyi olurdu.
‫Kullanabileceğimiz şey bu.
‫Harita, arsa, lib, bunun gibi bir şey.
‫Burada sahip olduğumuz görüntü değerlerinden oluşan bir dizi alın.
‫Belki de üzerinde çalıştığımız iyi bir şey, tahmin edilen etiketi tahmin edilen olasılığını çizmesidir,
‫bu yüzden buradaki maksimum değer bunun gibi bir şeydir.
‫Yani bu %75 ve sonra gerçek etiket.
‫Sanırım hepsini tek bir arsada toplayabiliriz.
‫Belki bunu yazarız.
‫Böylece kafamızı karıştırmayız.
‫Oğlum Ron'un lastik ördek tekniğini hatırlıyor musunuz?
‫Teşekkürler, Ron.
‫Bir dizi tahmin olasılığı,
‫bir dizi doğruluk etiketi ve bir dizi görüntü ve tamsayı alan bir fonksiyon oluşturacağız.
‫Şimdi, tekrar vurgulamak istiyorum, sesim kısılana kadar söyleyeceğim, ama görüntülerle uğraşıyoruz.
‫Ancak yaptığımız görselleştirme adımları, üzerinde çalıştığınız neredeyse tüm veriler için geçerli.
‫Bu yüzden tahmin olasılıklarını dönüştüreceğiz.
‫Elbette, bir veri örneğini çizmek veya görselleştirmek için harita çizim kütüphanesi olmayan diğer bazı görselleştirme tekniklerini
‫kullanmanız gerekebilir.
‫Ama tahmin edilen etiketi ve çizimi anladınız.
‫Tahmin edilen etiket.
‫Tahmin edilen olasılık, gerçek etiket ve hedef görüntü tek bir grafik üzerinde gösterilir.
‫Tamam.
‫Peki bunu nasıl yapabiliriz?
‫Şuraya gidelim.
‫Buna def diyeceğiz.
‫Basit bir şey.
‫Arsa ekmeği.
‫Gerekiyor.
‫Ne gerekiyor?
‫Alımlar, tahminler, olasılıklar.
‫Olasılıklar etiket alır.
‫Bir dizi gerçek etiket ve bir dizi görüntü ve belki de yalnızca bir tamsayı.
‫Bunu tek bir görüntü, tek bir tahmin etiketi ve tek bir doğruluk etiketi ve bir tamsayı çizecek şekilde
‫yapalım.
‫Belki de bunu nn eşittir bir olarak kaydedebiliriz.
‫Bu havaya uçacak çünkü orada hiçbir şeyimiz yok.
‫Sorun değil.
‫Bu hatadan kurtulun.
‫Onları görmekten hoşlanmıyoruz.
‫Sanki bende biraz stres yarattı.
‫Biz de buraya gidip size tahmini vereceğiz.
‫Örnek MN için temel gerçek ve görüntü.
‫Ve yine, tetikte mutlu oluyorsun, değil mi?
‫Bir satır kod yazmayı bitirdiğimde shift ve enter tuşlarına basmak benim için neredeyse bir içgüdü gibi.
‫Tamam.
‫İhtiyacımız olan ilk şey PRED sondası.
‫Aslında bu bir tahmin olasılığı, ancak bunu etiket ve resim aracılığıyla defalarca yazmıyorum.
‫Yani bu eşit olacak.
‫Unutmayın, n'inci örneği istiyoruz.
‫Yani aslında tahmin olasılıklarını yazmamız gerekiyor.
‫N Yani indeks, yani EMF örneği ve sonra etiketler istiyoruz ve yine muhtemelen bu fonksiyonu yazmanın binlerce
‫yolu var.
‫Bu, muhtemelen bir şekilde optimize edilebileceğini düşündüğüm sadece bir yol, ancak şimdilik
‫işe yarıyor eşittir önceden etiket alın.
‫Artık tahmin olasılığımıza sahip olduğumuza göre, fonksiyonumuzu kullanabiliriz.
‫PRED etiketini almak için Pred etiketini alın.
‫Fonksiyonlarımızın mükemmel isimlendirilmesi, eğer kendim söylersem, görüntü çizmek ve tikleri kaldırmak çünkü biz sadece görüntüleri
‫karelemek istiyoruz.
‫Balta istemiyoruz.
‫Nokta m görüntüyü göster.
‫Yani bu bir harita çizim lib fonksiyonudur.
‫Eğer bu bir resimse ona bir hakem ışını gönderirsiniz, bir resim görüntülersiniz, i. e. 2 boyutlu düzenli bir raster üzerindeki veriler çok uzakta.
‫Bazen Doc dizeleri karmaşık bir şekilde a olarak yazılır, örneğin sadece plot an image ve y
‫tics denebilirdi.
‫Yani bunlar sadece boş listeler.
‫Bu yüzden onları kapatıyoruz.
‫Ve temelde hiçbir şey göstermeyecek çünkü o listede hiçbir şey yok.
‫Konu başlığına ihtiyacımız olabilir.
‫Haklısın.
‫Değiştir.
‫Olay örgüsü.
‫Başlık.
‫Tahmin edilecek.
‫Ne öngördünüz?
‫Tahmin ve gerçeğin sorumlu olasılığı.
‫Etiket, efendim plt başlığı.
‫Artık probumuz var, gerçek etiketimiz var ve ekmek etiketimiz var.
‫Bu yüzden bunlardan üç tanelik bir dizi oluşturmamız gerekecek.
‫Bu yüzden olasılığı ve gerçek etiketi yayın.
‫Şimdi bu iki olmak zorunda. 0.
‫Bu ne işe yarıyor?
‫Bu sadece tahmin olasılığımızdaki ondalık nokta miktarını azaltıyor, böylece böyle uzun bir
‫şey olmuyor.
‫Daha iyi bir örnek bunun gibi uzun bir şey değil, bir yüzde.
‫Yani %75'ten ziyade.
‫Biz de bunun peşindeyiz.
‫Buraya gel, küçük bir format atacağız.
‫Ve Red Label'a gideceğiz çünkü bu ilk.
‫Yani öngörü var.
‫Ve sonra Npj Max'i istiyoruz.
‫Tahmini olasılık.
‫Times 100.
‫Times 1000.
‫Vay be.
‫Yani bu sadece olacak.
‫Tahmin olasılığı değeri.
‫Yani PRED sondasının maksimum değeri 100'ün üç katıdır.
‫Yani 0'ı gördüğümüzde. Daha önce 75 artmıştı, sadece 100'ün iki katı 0 olmayabilir. 75 çünkü her farklı resim
‫için farklı bir değer olacaktır.
‫İşte oldu.
‫Ve etiketlemek istediğimiz sonuncusudur.
‫Peki bu mantıklı mı?
‫Yani konu başlığı.
‫O karttan kurtulmak istiyorum.
‫Kırmızı etiket için çizgili parantezler maksimum tahmin olasılığı için iki ondalık basamaklı yüzde ve
‫gerçek etiket için çizgili parantezler.
‫Bakalım bu kötü çocuk neye benziyor.
‫Beklenmedik.
‫İpin sonu.
‫Bir tane daha lazım.
‫Plop, Fred.
‫Tamam.
‫Ve şimdi gidelim.
‫Olay örgüsü Fred, tahminler istiyoruz.
‫Tahminlerde, olasılıklar tahminlere eşittir.
‫Ve sonra etiketlerin VAL etiketlerine ve görüntülerin VAL görüntülerine eşit olmasını istiyoruz.
‫Yani bu, burada sahip olduğumuz doğrulama veri setimizi toplu işlediğimiz daha önceki üst kısımdan.
‫Ve aşağı gelelim.
‫Küçük fonksiyonumuzu test edelim.
‫Oh.
‫Şimdi etiketlerimiz yanlış yazdırılıyor.
‫Ne oldu burada?
‫Gerçek etiketler ekmek etiketine eşittir.
‫Fred prob'u getirin.
‫Burada neler oluyor?
‫Gerçek etiket.
‫Hmm.
‫Şey, biz dönüşmedik.
‫Sanırım neler olduğunu anladım.
‫Yapmamız gereken şey gerçek etiketimizi dönüştürmektir.
‫Gerçek bir etikete.
‫Yani şu anda bu kendi kodunuzun hatalarını ayıklamak, değil mi?
‫Yapmamız gereken şey, kendi fonksiyon grubumuzu benzersiz ırklar olacak şekilde değiştirmektir
‫ve bu np r max etiketi olacaktır.
‫Bu mantıklı mı?
‫Evet.
‫Yani sadece çok benzer bir işlevsellik.
‫Aslında yapabileceğimiz şey buradaki işlevi kullanmak, pred etiketini almaktır, ancak bunu sadece tahminler için
‫saklayabiliriz.
‫Yani bu, benzersiz Irkın MP maksimum etiketini alacak.
‫Bunu tekrar yapmalıyız.
‫Bu yüzden yangın fonksiyonunuzu güncellediğinizden emin olun.
‫Ve bunu yeniden çalıştırırsak, bu doğru olmalıdır.
‫Ve sonra bunu tekrar çalıştırırsak.
‫Oh, evet.
‫Scott Terry %68 haklı.
‫Bu pek sezgisel değil.
‫Ya birisi buna baktığında Scotch Terrier, %68 Scotch Terrier gibi bir şey çıksaydı?
‫Hangisi öngörülen ve hangisi korunmayan?
‫Biraz renk katalım.
‫Bu şekilde yapabiliriz.
‫Bu yüzden yapacağımız şey, eğer varsa, küçük bir neden yaratacaktır.
‫O zaman rengi değiştirelim.
‫Bu bana iğrenç görünüyor.
‫Oh.
‫Ah.
‫Bak, ben Avustralyalıyım ve biz renkleri heceliyoruz.
‫Oh, öylesin.
‫Yani ne zaman görsem.
‫Oh.
‫Ah.
‫Biçimlendirmeye aktarmamız gereken asıl küçük parametre bu olsa da.
‫Bu hoşuma gitmedi.
‫Tahminin doğru veya yanlış olmasına bağlı olarak başlığın rengi.
‫Bu yüzden tek yapacağımız bu başlığı doğru ise yeşil, yanlış ise kırmızı olacak şekilde değiştirmek.
‫Ticari etiket eşittir gerçek etiket.
‫Renk eşittir yeşil istiyoruz.
‫Diğer renk kırmızıya eşittir.
‫Ve sonra buradan küçük bir parametre geçireceğiz.
‫Yani her şey olay örgülerimizi daha görsel hale getirmekle ilgili.
‫Oh.
‫Ne?
‫Bu değişiklik nedir?
‫Özel etiket gerçek etikete eşitse.
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Buldum.
‫Yani bu da formatın bir parçası.
‫Bunu formatın dışına aktarmamız gerekiyor.
‫Bu mantıklı.
‫Yani bu renk parametresini format yerine doğrudan başlığa aktarıyoruz.
‫Scotch terrier, %68 güzel.
‫Unutmayın, bu birinci endeks için bir öngörüdür.
‫Bu yüzden yapabileceğimiz şey, başka bir görüntü üzerinde çalıştığından emin olmaktır.
‫En sevdiğimiz numara ne?
‫42.
‫Oh, bunu yanlış anlamışlar.
‫Bu iyi bir örnek aslında.
‫Oldukça emin.
‫76 dolaştığı tahmin ediliyor ama aslında bir İngiliz tilki tazısı.
‫İngiliz tilki tazısına bakalım.
‫Bir İngiliz tilki tazısı neye benzer?
‫Görüntüler.
‫Tamam.
‫Köpek görüşüne geri dönüyoruz.
‫Vay canına.
‫Nasıl göründüklerini görebilirsiniz.
‫Oldukça benzer, özellikle arkadaki kısım.
‫Şu ikisi, onlar.
‫Bak şurası siyah, burası siyah.
‫Şu yavrulara bakın.
‫Bu, bir proje köpeği vizyonu üzerinde çalışmanın güzel bir yanı.
‫Köpeklere bakabilirsin.
‫Yani bunun nerede yanlış gittiğini söyleyebilirsiniz.
‫Bir tanesine daha bakalım.
‫Diğer favori sayım ise yedi.
‫Peki neden 77 değil?
‫Ve bunu doğru yaptım.
‫Bu gerçekten kendinden emin.
‫Bu harika.
‫Hindistan'da bir büyüme, büyüme ve büyüme.
‫Hmm.
‫Bu çok heyecan verici, çünkü artık modelimizin tahminlerini gerçek görüntülerle karşılaştırmalı olarak
‫görüyoruz, köpek vizyonu resmen hayata geçiyor.
‫Bu, modelimizi ve görüntümüzü aktarabilmek ve bir tahminde bulunabilmek için en başından beri istediğimiz
‫türden bir işlevselliktir.
‫Ve şimdi bu tahminden ne kadar emin olduğunu görüyoruz.
‫Yani tahmin olasılığı veya güven aralığı ve aslında bunu gerçek etiketle karşılaştırıyoruz.
‫Yani bu bir görüntüdür çünkü doğrulama veri setinden modelimizin daha önce hiç görmediği bir görüntüdür.
‫Bu yüzden sırtınızı sıvazlasanız iyi edersiniz çünkü köpeklerin fotoğraflarını çekebilen
‫ve ne tür bir cins olduğunu tahmin edebilen bir derin öğrenme modeli oluşturdunuz.
‫Bu çok güzel.
‫Şimdi, bunu biraz daha görselleştirmek için muhtemelen yapacağımız bir şey daha, modelimizin başka hangi etiketleri tahmin ettiğini
‫görmektir, çünkü her etiket için tahmin olasılıkları vardır.
‫Başka hangi köpek ırklarının olduğunu bilmek ilginç olurdu.
‫Modelimiz bir resme baktı ve bunun %96 olduğunu düşündü, yani bu konuda oldukça
‫emin.
‫Her cins köpeğin yetiştiği bir gün.
‫Bu köpek cinslerinden bazılarını telaffuz bile edemiyorum.
‫Yapalım o zaman.
‫Bir sonraki videoda, ilk on tahmini göstermek için bir grafik oluşturacağız.