‫لدينا مجموعة تنبؤات ، لكننا الآن بحاجة إلى الحصول عليها بتنسيق إرسال Kaggle.
‫هذا ما سنعمل على تحقيقه في هذا الفيديو.
‫دعنا نذهب لنجعل أنفسنا نتجه قليلاً في إعداد بيانات الاختبار.
‫ضع تنبؤات لـ Kaggle.
‫وإذا نظرنا إلى نموذج الإرسال ، فإننا نعرف نوعًا ما ما نحتاجه ونعلم أننا بحاجة إلى عمود معرف ، وهو
‫معرفات الملف من صور الاختبار الخاصة بنا.
‫نعلم أننا بحاجة إلى أعمدة لكل سلالة من سلالات الكلاب المختلفة ، ونعلم أننا بحاجة إلى احتمالات التنبؤ ، وهو
‫ما لدينا حاليًا.
‫لدينا مصفوفة بها كل هذه الأرقام.
‫نحتاج أساسًا إلى إعداد مصفوفة احتمالية التنبؤات الخاصة بنا في إطار بيانات مثل هذا ، وتصديره
‫كملف CSV ثم تحميله إلى Kaggle.
‫لذلك دعونا نكتب ذلك.
‫في الواقع ، سنضع رابطًا صغيرًا هنا.
‫مما تريده كارجيل.
‫تقييم.
‫انسخ هذا.
‫هذا هو بالضبط ما يجب أن يبدو عليه نموذج الإرسال.
‫بالنظر إلى تقديم نموذج Kaggle ، نجد ذلك.
‫تريد نماذجنا.
‫نواتج احتمالية التنبؤ بتنسيق.
‫A DataFrame مع عمود معرف وعمود لكل سلالة كلاب مختلفة.
‫حسنًا ، إنه ليس إطار بيانات حقًا ، إنه ملف CSV ، ولكن يمكن أن نكون غير صحيحين بعض الشيء في
‫صياغتنا.
‫وكيف سنفعل هذا؟
‫دعونا نكتب لأنفسنا بعض الأدلة.
‫لذلك للحصول على البيانات في هذا التنسيق.
‫حسنًا ، هذه شهادة على الرسم الصغير المفضل لدينا هنا لإعداد المدخلات والمخرجات.
‫لذا فقد عملنا الآن مع المدخلات.
‫لقد حفظنا نموذج القطار الخاص بنا وأعدنا تحميله.
‫نحن الآن نقوم بمجموعة من التنبؤات بأننا قد توصلنا إلى تنبؤات.
‫نحن نعد مخرجاتنا ، وعلى وجه التحديد نجهز مخرجاتنا لـ Kaggle.
‫سوف نخلق.
‫إطار بيانات الباندا مع عمود معرف المعرف ، بالإضافة إلى عمود لكل سلالة كلاب.
‫وبعد ذلك سنقوم بإضافة البيانات إلى عمود المعرف عن طريق استخراج معرفات الصورة التجريبية من مسارات الملفات الخاصة بهم.
‫وبعد ذلك سنضيف البيانات ، احتمالات التنبؤ لكل عمود من أعمدة سلالة الكلاب.
‫ثم نريد تصدير إطار البيانات بتنسيق.
‫ملف CSV لإرساله إلى Kaggle.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫والاحتمالات مكتوبة بشكل خاطئ.
‫المعيار دانيال.
‫خطأ مطبعي.
‫الملك بعض السقوط الصغير الجميل يتوقف.
‫حسنا.
‫الخطوة الأولى ، دعنا نذهب وننشئ إطار بيانات الباندا.
‫لدينا خبرة بهذه الطريقة في قسم الباندا بأعمدة فارغة.
‫لذلك سنذهب إلى فروق الأسعار DF يساوي PD dataframe.
‫لذا فإن مجرد التسميات القياسية لإطار بيانات التنبؤ ينتشر إطار بيانات DF
‫Preds أو أعمدة إطار بيانات التنبؤات ستكون مساوية لـ ID.
‫زائد.
‫نحتاج إلى عمود لكل سلالة كلاب مختلفة.
‫لذلك سنقوم بعمل قائمة واحدة من السلالات الفريدة.
‫وأريد فقط أن أوضح لك ما تبدو عليه قائمة السلالات الفريدة.
‫قائمة السلالات الفريدة.
‫لذا ها نحن ذا.
‫لذلك إذا أضفنا معرف إلى ذلك.
‫دعونا نعطي هذا حول.
‫أود أن أقول ، عفوًا.
‫الزناد سعيد مرة أخرى.
‫زائد.
‫هناك نذهب.
‫معرف بالإضافة إلى قائمة السلالات الفريدة.
‫هذه بعض أسماء الأعمدة بالنسبة لنا.
‫سنعلق على ذلك وسنتحقق من أن رأس Preds DF الخاص بنا يجب أن يكون فارغًا مع مجموعة من أسماء الأعمدة
‫فقط.
‫هذا ما نحن بصدد معرفته وجميع سلالاتنا الفريدة بالترتيب.
‫لقد فعلنا هذا.
‫لذا وضع بعض الرموز التعبيرية.
‫حسنا.
‫أضف البيانات إلى عمود المعرف عن طريق استخراج معرفات صورة الاختبار من مسارات الملفات الخاصة بهم.
‫أعتقد أننا فعلنا ذلك بالفعل.
‫لكن ما قد نفعله هو أن نفعل ذلك مرة أخرى.
‫اختبار أسماء الملفات.
‫لكن الطريقة التي يمكننا بها الحصول على الهوية هي من خلال.
‫نريد استخراج هذا.
‫لذلك يمكننا عمل القليل من التعبير المنطقي الرائع على هذا.
‫لكن سأريك طريقة أخرى.
‫إلحاق معرفات صورة الاختبار بإطار بيانات التنبؤات.
‫لذلك نريد أن نذهب لاختبار المسار.
‫هل نقوم بالفعل بإنشاء مسار الاختبار؟
‫نحن فعلنا.
‫حسنًا ، رائع.
‫لذلك دعونا نحصل على معرفات الاختبار.
‫إذن هذا هو مجرد المسار إلى ملف الاختبار الخاص بنا وستكون معرفات الاختبار مساوية لـ.
‫قائمة بفهم المسار النقطي لـ O.
‫وماذا بعد ذلك؟
‫تقسيم النص.
‫سأريكم ما يفعله هذا في ثانية.
‫انقسام النص وللمسار في مسار اختبار dir لقائمة نقاط o.
‫يجب أن يكون ذلك صحيحا.
‫كيف يمكنني أن أريكم مثالا؟
‫تمام.
‫وقف المسار ، تقسيم النص.
‫نريد الحصول على أسماء ملفات الاختبار.
‫صفر.
‫حسنًا ، هذا العمل.
‫هناك نذهب.
‫تمام.
‫لذلك ينقسم الجزء الأخير من المسار ، لكننا نريد هذا فقط.
‫لهذا السبب يتعين علينا القيام بذلك من أجل مسار الاختبار فقط.
‫لذلك نريد فقط المرور عبر مجلد الاختبار هذا.
‫الآن ، لن يظهر هنا ، أليس كذلك؟
‫نظرًا لوجود الكثير من الصور هناك والتي ستستغرق وقتًا طويلاً للتحميل.
‫و CoLab ، عليك فقط أن تثق بي فيما يفعله هذا.
‫دعونا فقط نراه في العمل على أي حال.
‫معرفات الاختبار.
‫هل سيعمل هذا؟
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫حسنا.
‫في الواقع نحن لسنا بحاجة إلى بت JPEG.
‫إذن ما علينا القيام به ، نريد فقط العنصر الأول من كل من هؤلاء.
‫لذا علينا وضع مؤشر صفري صغير هناك.
‫ودعونا نرى ما يفعله هذا.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫معرفات الاختبار.
‫لا أريد طباعة كبيرة بالخارج.
‫لذا ما سأفعله هو فقط أضغط.
‫DF إذن أنا آخذ إطار البيانات الخاص بي من هنا.
‫سأقوم بعمل عمود معرّف بمعرفات الاختبار.
‫لذا فقط أخذ ذلك ووضعه هناك ، القليل من المبالغة في تشغيل هذه الخلية ثلاث مرات.
‫لكن هذا لا بأس به.
‫دعنا نتحقق من رأس DF الخاص بنا ، كما نفعل دائمًا عندما نتلاعب ببياناتنا.
‫تمام.
‫لذلك لدينا بعض الأفكار هناك.
‫الآن نحتاج فقط إلى إلحاق جميع احتمالات التنبؤ الخاصة بنا لكل سلالة من الكلاب.
‫الآن ، كيف يمكننا فعل ذلك؟
‫همم؟
‫أريدك أن تفكر في هذا لثانية.
‫ما الذي نملكه؟
‫لدينا تنبؤات اختبار ، وهي عبارة عن مجموعة من التنبؤات والاحتمالات و.
‫ما الذي نملكه؟
‫هذه قائمة بسلالات الكلاب المختلفة.
‫لدينا الضفائر الفريدة.
‫بالطبع نقوم به.
‫لذا أضف احتمالات التنبؤ.
‫هذا أمر مثير.
‫لقد اقتربنا جدًا من تقديم أول نموذج تعليمي عميق كامل إلى Kaggle.
‫لقد انتقلنا من الرأس إلى أخمص القدمين ، العملية برمتها ، كل شيء ، لذا لا يمكنك أن تخبرني أنني مضخ.
‫هذا سيقيم اتساع df لجميع السلالات الفريدة ، لذلك كل أعمدة السلالات.
‫وبعد ذلك نريد أن نضبط ذلك.
‫انظر إلى مدى سهولة اختبار التنبؤات التي تنتشر df dot head.
‫وانتهينا.
‫سيداتي وسادتي ، جربوا ذلك.
‫سنقارن ذلك بتقديم العينة.
‫بالطبع ، هذا يستمر لفترة أطول.
‫لكن نموذجنا يستخدم النموذج الذي بنيناه.
‫ستكون الأرقام مختلفة ، لكن لا بأس بذلك.
‫لنقم الآن بتصديره إلى ملف CSV حتى نتمكن من إرساله إلى Kaggle.
‫كيف نقوم بتصدير إطار بيانات الباندا إلى ملف csv؟
‫نحن نستخدم CSV.
‫بالطبع نريد أن نذهب بالسيارة.
‫سأذهب إلى رؤية الكلاب وسأحفظها ربما لأن توقعات نموذج الخريف تقدم نسخة واحدة أو ربما نخبر
‫أنفسنا بمعركتي. صافي.
‫طريق الى.
‫dot csv ولا نريد فهرسة.
‫لذا فإن الفهرس يساوي خطأ.
‫سنذهب هنا.
‫سنكتب فقط ما نفعله.
‫احفظ إطار بيانات تنبؤاتنا لترى لنا v لتقديمها إلى Kaggle.
‫هل هذا سينقذ؟
‫تشابك الاصابع.
‫نعم ، بالطبع ستفعل.
‫الآن ، دعونا نلقي نظرة هنا.
‫في ملفاتنا.
‫أوه ، ربما نكون قد خللنا.
‫لقد قمنا للتو بحفظ ملف CSV هناك.
‫ربما فقدت معامل السيارات المؤامرة علينا.
‫امنحني ثانية حتى يتم إعادة تحميل نافذة مختبر سيارتي وسأعود بمجرد الوصول إلى هذا المجلد.
‫تمام.
‫لقد عدت.
‫آسف جدًا بشأن هذا الانقطاع الصغير في البث.
‫يبدو أن نافذة المختبر الخاصة بي قررت الانتقال إلى bonkers iec y لأنني قررت فتح مجلد الاختبار وأحتاج إلى إغلاق
‫ذلك وقد أضطر إلى إيقافه مؤقتًا مرة أخرى.
‫1/2.
‫حسنا.
‫مرة الثالثة هو سحر.
‫لقد عدنا.
‫لذا كن حذرًا جدًا مع المجلدات التي تفتحها في نافذة التعاون.
‫إذا كانت مليئة بالبيانات ، أ. ك. أكثر من 10000 صورة ، سيؤدي ذلك إلى تجميد دفتر ملاحظات كولاب الخاص بك.
‫هناك نذهب.
‫للتنبؤات النموذجية.
‫حسنًا ، لا يمكننا حقًا رؤية كل شيء هناك.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫وهذا مجرد ملف CSV الخاص بنا هناك.
‫لذا إذا أردنا ذلك ، يمكننا تنزيل ما نريده.
‫لذلك سننتظر حتى يمر ذلك.
‫سأقوم بتسريع الفيديو الخاص بي حتى يتم تنزيله بالكامل.
‫حسنا.
‫لذلك تم تنزيله بالكامل.
‫كل ما فعلته هو النقر فوق "تنزيل" ثم انتظر حتى يبدأ.
‫استغرقت حوالي دقيقة أو نحو ذلك ، ولم تستغرق وقتًا طويلاً.
‫هذا حوالي 30 ميغا بايت csv.
‫إذا وصلنا إلى مجلد التنزيلات الخاص بي.
‫إذا أتينا إلى هنا.
‫نعم ، حوالي 30 ميغا بايت ESV ، لذلك 10000 تنبؤ.
‫الآن لدينا ذلك.
‫دعنا نذهب إلى Kaggle ويمكننا أن نتأخر في الإرسال لأن هذه المسابقة قد أغلقت بالفعل.
‫يمكنك أن ترى ماضي قد فاز هناك منذ خمسة أيام.
‫لذلك دعونا تحميل.
‫أريد أن أوضح لك أن هذا يعمل.
‫فتح.
‫أنا فقط أحدد ملف CSV الذي نزّلناه للتو.
‫سوف تمر.
‫صِف بإيجاز إرسالك.
‫دعنا نذهب لنقل التعلم.
‫هذا ما نسميه ، لأن هذا ما استخدمناه لنقل تعلم شبكة الهاتف المحمول.
‫هم أيضا؟
‫رؤية الكلب ، طفل.
‫وبعد ذلك سنقوم بالتقديم وسيسجله.
‫الآن هناك شيء مع هذا.
‫يا 20.
‫لذلك سيكون هدفنا هو التغلب على هذا في المرة التالية.
‫وإذا عدنا إلى لوحة الصدارة.
‫انظر أين ظهرنا.
‫سنجد على الأرجح صفرًا في لوحة المتصدرين العامة.
‫همم.
‫سأكون متشككًا جدًا في أي مسابقة يحصل فيها الأشخاص على درجة صفر.
‫لذا ما يمكنك اكتشافه في الواقع هو أنه يمكنك في الواقع اختراق النقاط هنا.
‫لذلك لا تقلق كثيرًا بشأن التقديم إلى هنا في وقت متأخر.
‫هدفك التالي هو فقط تقليل درجاتك.
‫وإذا كنت تريد تقديم نموذج CSV الخاص بي ، فسأقوم فقط بربط هذا في قسم النتائج.
‫ربما ستحصل على نفس النتيجة مثلي.
‫خطوتنا التالية.
‫في هذا المشروع.
‫إذا أردنا الاستمرار في توسيعه وتجربة نموذج جديد ، فسيكون ذلك هو التغلب على درجاتنا الأصلية بدلاً من الانتباه
‫إلى لوحة المتصدرين.
‫على الفور ، يتم التركيز على الوقت الذي تبدأ فيه بالفوز على نتيجتك الخاصة.
‫لقد رأينا الآن كيفية عمل تنبؤ كامل لمنافسة Kaggle.
‫لكن هذا ليس تركيزنا الأصلي.
‫حسنًا ، لقد كان نوعًا ما.
‫لقد كذبت مرة أخرى في الأعلى.
‫ماذا تسمى هذه المفكرة؟
‫رؤية الكلب.
‫لذا فإن مشكلتنا تكمن في تحديد سلالة الكلب على صورة كلب.
‫عندما أجلس في المقهى وألتقط صورة لكلب ، أريد أن أعرف ما هو سلالة الكلاب.
‫لذا.
‫من المحتمل أنك تريد أن تكون قادرًا على عمل تنبؤات على صورك المخصصة.
‫لذا بدلاً من مجرد الصور التي قدمتها لنا Kaggle في مجموعة اختبار وتدريب ، ماذا لو كان
‫لديك بعض الصور لكلبك؟
‫الذي صادف أن أملك أو كلبًا رأيته في المقهى بدا لطيفًا وجميلًا حقًا وأردت معرفة سلالة
‫هذا الكلب.
‫لذلك التقطت صورة وعدت إلى نموذج التعلم الآلي الخاص بك وهذا الكمبيوتر المحمول وأنت مثل
‫، أريد أن أرى سلالة الكلاب التي كانت تستخدم نموذجي.
‫حسنًا ، دعنا نلقي نظرة على كيفية القيام بذلك في الفيديو التالي.
‫عمل تنبؤات على الصور المخصصة.