‫Roddy Vì vậy, bây giờ chúng ta có một cách để có được hình ảnh xác nhận, nhãn xác nhận, vì vậy a. k. một. nhãn sự thật về
‫hình ảnh là gì và nhãn dự đoán.
‫Vì vậy, bạn có thể nghĩ rằng đây là một vài bước hợp lý để hình dung những gì đang xảy ra, nhưng tôi hy vọng bạn nhận ra tầm
‫quan trọng là đúng, bởi vì chúng tôi luôn nghĩ về trường hợp sử dụng cuối cùng là gì.
‫Chúng tôi không chỉ ở đây để xây dựng mô hình vì lợi ích của việc xây dựng mô hình.
‫Chúng tôi muốn xây dựng tầm nhìn của loài chó để quay trở lại.
‫Chúng tôi chỉ có thể trả lại một mảng như thế này cho người dùng và sau đó họ sẽ tiếp tục, Chà, tôi sẽ không sử dụng ứng
‫dụng này nữa vì những con số này đối với tôi chỉ là một mớ biệt ngữ.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao điều quan trọng là chúng ta có thể hình dung các dự đoán mô hình của mình theo cách mà mọi người có thể
‫hiểu một người không thành thạo về học máy và xác suất dự đoán như chúng ta có thể hiểu.
‫Đó là mục tiêu cuối cùng của chúng tôi.
‫Và đó là điều tôi muốn bạn bắt đầu suy nghĩ về tất cả các dự án mà bạn đang thực hiện
‫thay vì chỉ xây dựng mô hình.
‫Mục tiêu cuối cùng của bạn là gì?
‫Bạn đang hướng tới một cái gì đó?
‫Làm thế nào bạn có thể truyền đạt những gì bạn đang làm cho người khác?
‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng ta hãy viết một lưu ý nhỏ cho chính mình bây giờ.
‫Chúng tôi có nhiều cách để đạt được.
‫Các nhãn dự đoán.
‫Nhãn xác nhận.
‫Nhãn sự thật là những nhãn nào?
‫Và hình ảnh xác nhận.
‫Hãy tạo một số hàm để làm cho tất cả những thứ này trở nên trực quan hơn một chút.
‫Về cơ bản, chúng ta cần một chút màu sắc trong cuộc sống của mình.
‫Được chứ.
‫Bây giờ, chúng ta có thể làm điều này như thế nào?
‫Vì vậy, chúng ta có thể sẽ tạo một hàm, như chúng ta đã nói trước đây, nó sẽ cho chúng ta thấy một hình ảnh.
‫Và sẽ tốt nếu nó có thể vẽ hình ảnh đó.
‫Đó là những gì chúng ta có thể sử dụng.
‫Bản đồ, âm mưu, lib, một cái gì đó tương tự.
‫Lấy một loạt các giá trị hình ảnh mà chúng tôi có ở đây.
‫Có lẽ một điều tốt mà chúng tôi đã hướng tới là nó vẽ biểu đồ cho nhãn dự đoán xác suất dự
‫đoán của nó để giá trị tối đa ở đây giống như thế này.
‫Vì vậy, đây là 75% và sau đó là nhãn thực tế.
‫Tôi nghĩ chúng ta có thể đưa tất cả chúng vào một cốt truyện duy nhất.
‫Có lẽ chúng tôi sẽ viết ra.
‫Vì vậy, chúng tôi không nhầm lẫn chính mình.
‫Bạn có nhớ kỹ thuật vịt cao su từ cậu bé của tôi không, Ron?
‫Cảm ơn, Ron.
‫Chúng ta sẽ tạo
‫một hàm nhận một mảng xác suất dự đoán, một mảng nhãn chân lý, một mảng hình ảnh và số nguyên.
‫Bây giờ, một lần nữa, tôi muốn nhấn mạnh, tôi sẽ nói điều đó cho đến khi tôi khản cổ, nhưng chúng tôi đang xử lý hình ảnh.
‫Nhưng các bước trực quan hóa mà chúng tôi đang thực hiện sẽ áp dụng cho hầu hết mọi dữ liệu mà bạn đang làm việc.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ chuyển đổi các xác suất dự đoán.
‫Tất nhiên, bạn có thể cần phải sử dụng một số kỹ thuật trực quan khác không phải là map lib của map để vẽ hoặc để
‫trực quan hóa một mẫu dữ liệu.
‫Nhưng bạn sẽ có được nhãn và cốt truyện dự đoán hình ảnh.
‫Nhãn dự đoán.
‫Đó là xác suất được dự đoán, nhãn sự thật và hình ảnh mục tiêu trên một âm mưu duy nhất.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó?
‫Hãy đi đây.
‫Chúng tôi sẽ gọi nó là def.
‫Một cái gì đó đơn giản.
‫Bánh mì.
‫Nó cần.
‫Nó cần những gì?
‫Cần, dự đoán, xác suất.
‫Xác suất nó có nhãn.
‫Một mảng các nhãn đúng và một mảng hình ảnh và có thể chỉ một số nguyên.
‫Hãy làm điều này để nó vẽ một hình ảnh duy nhất, một nhãn dự đoán và một nhãn chân lý duy nhất và
‫một số nguyên.
‫Vì vậy, có lẽ chúng ta chỉ có thể lưu điều này là nn bằng một.
‫Điều đó sẽ được phát sóng bởi vì chúng tôi không có gì ở đó.
‫Không sao đâu.
‫Loại bỏ lỗi đó.
‫Chúng tôi không thích nhìn thấy chúng.
‫Giống như nó gây ra cho tôi một chút căng thẳng.
‫Vì vậy, chúng tôi ở đây, cung cấp cho bạn dự đoán.
‫Sự thật mặt đất và hình ảnh cho mẫu MN.
‫Và một lần nữa, nhận được kích hoạt hạnh phúc, phải không?
‫Nó giống như bản năng đối với tôi để nhấn shift và enter bất cứ khi nào tôi viết xong một dòng mã.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, điều đầu tiên chúng tôi cần là đầu dò PRED.
‫Nó thực sự là một xác suất dự đoán, nhưng tôi không gõ nhiều lần thông qua nhãn và hình
‫ảnh.
‫Vì vậy, điều này sẽ bằng nhau.
‫Hãy nhớ rằng, chúng tôi muốn có mẫu thứ n.
‫Vì vậy, chúng tôi thực sự phải nhập các xác suất dự đoán.
‫N Vì vậy, chỉ mục, vì vậy mẫu EMF và sau đó chúng ta muốn các nhãn, và một lần nữa, có thể có hàng nghìn cách để
‫viết hàm này.
‫Đây chỉ là một cách mà tôi nghĩ rằng các tác phẩm có thể được tối ưu hóa theo một cách nào đó, nhưng nó
‫hoạt động ở thời điểm hiện tại tương đương với nhãn trước.
‫Bây giờ chúng ta đã có xác suất dự đoán, chúng ta có thể sử dụng hàm của mình.
‫Lấy nhãn Pred để lấy nhãn PRED.
‫Nếu tôi tự nói vậy, hãy vẽ sơ đồ hình ảnh và xóa tics vì chúng tôi chỉ muốn
‫hình ảnh vuông.
‫Chúng tôi không muốn có rìu.
‫Chấm m hiển thị hình ảnh.
‫Vì vậy, đây là một hàm lib của đồ thị bản đồ.
‫Bạn vượt qua nó một tia trọng tài nếu đó là một hình ảnh, hiển thị một hình ảnh, i. e. dữ liệu trên raster thông thường 2D vượt xa.
‫Đôi khi các chuỗi Doc được viết theo một cách phức tạp, giống như nó có thể nói về một hình ảnh và
‫một đoạn văn bản.
‫Vì vậy, đây chỉ là danh sách trống.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ tắt chúng đi.
‫Và về cơ bản nó sẽ không hiển thị gì vì không có gì trong danh sách đó.
‫Chúng tôi có thể cần tiêu đề cốt truyện.
‫Bạn đúng.
‫Biến đổi.
‫Kịch bản.
‫Tiêu đề.
‫Để được dự đoán.
‫Điều gì đã dự đoán?
‫Xác suất dự đoán và sự thật có thể chấp nhận được.
‫Nhãn, thưa ông, xin vui lòng tiêu đề.
‫Bây giờ chúng tôi đã có bản quản lý của mình, chúng tôi có nhãn hiệu thực sự của mình và chúng tôi có nhãn bánh mì của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ phải tạo một chuỗi ba trong số này.
‫Vì vậy xác suất lây lan và nhãn đúng.
‫Bây giờ cái này sẽ phải là 2. 0.
‫Cái này đang làm gì vậy?
‫Điều này chỉ là giảm số lượng điểm thập phân trong xác suất dự đoán của chúng tôi để nó không dài
‫như thế này.
‫Một ví dụ tốt hơn không phải là một cái gì đó dài như thế này, đó là một tỷ lệ phần trăm.
‫Vì vậy, thay vì là 75%.
‫Đó là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫Hãy xuống đây, chúng ta sẽ chỉ định dạng một chút.
‫Và chúng ta sẽ đến Red Label vì đó là cái đầu tiên.
‫Vì vậy, dự đoán là có.
‫Và sau đó chúng tôi muốn Npj Max.
‫Dự đoán trước.
‫Lần 100.
‫Lần 1000.
‫Ái chà.
‫Vì vậy, điều này sẽ chỉ là.
‫Giá trị xác suất dự đoán.
‫Vì vậy, giá trị tối đa của đầu dò PRED ba lần 100.
‫Vì vậy, khi chúng tôi nhìn thấy 0. Trước đây 75 trở lên, nó chỉ tăng hai lần mà 100 có thể không phải là 0. 75 bởi vì nó sẽ là
‫một giá trị khác nhau cho mỗi hình ảnh khác nhau.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Và chúng tôi muốn gắn nhãn là cái cuối cùng.
‫Vậy điều đó có hợp lý không?
‫Vì vậy, cốt truyện tiêu đề.
‫Tôi muốn thoát khỏi đường chuyền đó.
‫Vẽ dấu ngoặc ngoằn ngoèo tiêu đề cho nhãn đỏ ngoặc ngoằn ngoèo hai chữ số thập phân cho xác suất dự đoán tối
‫đa và dấu ngoặc ngoằn ngoèo cho nhãn thật.
‫Cùng xem trai hư này trông như thế nào nhé.
‫Không ngờ tới.
‫Kết thúc chuỗi lên.
‫Chúng tôi cần một cái khác.
‫Làm ơn đi, Fred.
‫Được chứ.
‫Và bây giờ chúng ta hãy đi.
‫Plot, Fred, chúng tôi muốn dự đoán.
‫Về dự đoán, xác suất bằng với dự đoán.
‫Và sau đó chúng ta muốn nhãn bằng nhãn VAL và hình ảnh bằng hình ảnh VAL.
‫Vì vậy, đây chỉ là từ phía trên trước khi chúng tôi xác minh hàng loạt tập dữ liệu xác thực mà chúng tôi có ở đây.
‫Và chúng ta hãy đi xuống.
‫Hãy kiểm tra chức năng nhỏ của chúng tôi.
‫Ồ.
‫Bây giờ nhãn của chúng tôi đang in ra không chính xác.
‫Chuyện gì đã xảy ra ở đây?
‫Nhãn thật bằng nhãn bánh mì.
‫Tìm Fred.
‫Chuyện gì đang xảy ra ở đây.
‫Đúng là nhãn.
‫Hừ!
‫Chà, chúng tôi đã không chuyển đổi.
‫Tôi nghĩ rằng tôi thấy những gì đang xảy ra.
‫Những gì chúng tôi phải làm là chuyển đổi nhãn thực của chúng tôi.
‫Thành một nhãn thực tế.
‫Vì vậy, ngay bây giờ đây là gỡ lỗi mã của riêng bạn, phải không?
‫Vì vậy, những gì chúng ta phải làm là thay đổi hàng loạt chức năng của chúng ta thành các giống
‫duy nhất và đây sẽ là nhãn np r max.
‫Điều đó có ý nghĩa?
‫Đúng.
‫Vì vậy, chỉ là một chức năng rất giống nhau.
‫Những gì chúng tôi thực sự có thể làm là sử dụng chức năng này ở đây, lấy nhãn trước, nhưng chúng tôi có thể lưu nó
‫chỉ để dự đoán.
‫Vì vậy, điều này sẽ nhận được nhãn tối đa MP của Breed duy nhất.
‫Chúng ta cần chạy lại cái này.
‫Vì vậy, hãy đảm bảo rằng bạn cập nhật chức năng chữa cháy hàng loạt của mình.
‫Và sau đó nếu chúng tôi chạy lại điều này, điều này sẽ chính xác.
‫Và sau đó nếu chúng tôi chạy lại điều này.
‫Ồ, đúng vậy.
‫Scott Terry đúng 68%.
‫Điều này không phải là rất trực quan.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu ai đó đang nhìn nó và nó giống như Scotch Terrier, 68% Scotch Terrier.
‫Cái nào được dự đoán và cái nào không được bảo vệ?
‫Hãy thêm một số màu sắc.
‫Đó là cách chúng tôi có thể làm điều đó.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ làm sẽ tạo ra một ít, nếu khác, nguyên nhân.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi thay đổi màu sắc.
‫Ồ, điều đó trông thật kinh tởm đối với tôi.
‫Ồ.
‫Ah.
‫Thấy chưa, tôi là người Úc và chúng tôi đánh vần màu sắc.
‫Ồ, bạn đang có.
‫Vì vậy, bất cứ khi nào tôi nhìn thấy.
‫Ồ.
‫Ah.
‫Mặc dù đó là tham số nhỏ thực tế mà chúng ta phải chuyển sang định dạng.
‫Tôi không thích nó.
‫Màu sắc của tiêu đề tùy thuộc vào dự đoán đúng hay sai.
‫Vì vậy, tất cả những gì chúng ta sẽ làm là thay đổi tiêu đề này thành màu xanh lá cây nếu nó đúng và màu đỏ nếu nó sai.
‫Nhãn thương mại bằng nhãn thật.
‫Chúng tôi muốn màu sắc bằng màu xanh lá cây.
‫Màu khác bằng màu đỏ.
‫Và sau đó chúng ta sẽ chuyển một tham số nhỏ ở đây.
‫Vì vậy, tất cả là về việc làm cho các âm mưu của chúng tôi trở nên trực quan hơn.
‫Ồ.
‫Gì?
‫Sự thay đổi đó là gì?
‫Nếu nhãn riêng bằng nhãn thật.
‫Ồ, xong rồi.
‫Tôi đã tìm thấy nó.
‫Vì vậy, đó là một phần của định dạng.
‫Chúng ta cần chuyển điều này ra bên ngoài định dạng.
‫Điều đó có ý nghĩa.
‫Vì vậy, chúng tôi đang chuyển thông số màu này trực tiếp đến tiêu đề thay vì định dạng.
‫Scotch terrier, 68% đẹp.
‫Bây giờ, hãy nhớ rằng, đây là dự đoán cho chỉ số một.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm chỉ là đảm bảo rằng nó hoạt động trên một hình ảnh khác.
‫Con số yêu thích của chúng tôi là gì?
‫42.
‫Ồ, họ đã nhầm.
‫Đó thực sự là một ví dụ điển hình.
‫Nó khá tự tin.
‫76% dự đoán nó đi vòng quanh, nhưng thực ra nó là một con chó săn cáo người Anh.
‫Vì vậy, chúng ta hãy tìm kiếm chó săn cáo tiếng Anh.
‫Chó săn cáo tiếng Anh trông như thế nào?
‫Hình ảnh.
‫Được chứ.
‫Chúng ta quay lại tầm nhìn của loài chó.
‫Ồ.
‫Bạn có thể thấy chúng trông như thế nào.
‫Khá giống, đặc biệt là phần ở mặt sau.
‫Hai người đó, họ.
‫Xem làm thế nào mà đen ở đó và đen ở đó.
‫Vì vậy, bạn có thể thấy, ồ, hãy nhìn những chú chó con này.
‫Đây là một điều tuyệt vời khi làm việc với tầm nhìn của một con chó dự án.
‫Bạn có thể nhìn vào những con chó.
‫Vì vậy, bạn có thể nói điều đó sai ở đâu.
‫Chúng ta hãy xem xét một nữa.
‫Con số yêu thích khác của tôi là bảy.
‫Vậy tại sao không phải là 77?
‫Và tôi đã hiểu đúng.
‫Điều đó thực sự tự tin.
‫Điều đó thật tuyệt vời.
‫Một phát triển, phát triển và phát triển ở Ấn Độ.
‫Hừ!
‫Chà, điều này rất thú vị, bởi vì bây giờ chúng tôi thực sự thấy dự đoán của mô hình của chúng tôi so với hình
‫ảnh thực tế, thị giác của chó chính thức trở thành hiện thực.
‫Đây là loại chức năng mà chúng tôi muốn ngay từ đầu để có thể chuyển mô hình và hình ảnh của chúng tôi
‫và nó đưa ra dự đoán.
‫Và bây giờ chúng ta đang thấy mức độ tin cậy vào dự đoán đó.
‫Vì vậy, xác suất dự đoán hoặc khoảng tin cậy, và chúng tôi đang thực sự so sánh nó với nhãn thực.
‫Vì vậy, đây là một hình ảnh bởi vì nó từ tập dữ liệu xác thực, một hình ảnh mà mô hình của chúng tôi chưa từng thấy trước đây.
‫Vì vậy, tốt hơn bạn nên tự vỗ lưng vì bạn vừa xây dựng được một mô
‫hình học sâu có thể chụp ảnh những con chó và dự đoán nó là giống gì.
‫Điều đó khá tuyệt.
‫Bây giờ, một điều nữa có lẽ chúng ta sẽ làm để hình dung nó một chút là xem các nhãn khác mà mô hình của
‫chúng tôi dự đoán, bởi vì có xác suất dự đoán cho mọi nhãn.
‫Sẽ rất thú vị nếu biết những giống chó khác.
‫Người mẫu của chúng tôi đã xem một hình ảnh và nghĩ rằng nó giống đến 96% của bức ảnh này, vì vậy điều đó thật
‫tuyệt vời.
‫Đó là một con chó lớn lên trong ngày, tất cả các giống chó.
‫Tôi thậm chí không thể phát âm một số giống chó này.
‫Vâng, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Trong video tiếp theo, chúng tôi sẽ tạo một âm mưu để hiển thị mười dự đoán hàng đầu.