‫We hebben een voorspelling zarei, maar nu moeten we het in het Kagle-inzendingsformaat krijgen, dus daar zullen we
‫in deze video naartoe werken.
‫Laten we een kleine rubriek maken, het voorbereiden van voorspellingen van testdatasets van de Kagle.
‫En als we naar de voorbeeldinzending kijken, weten we min of meer wat we nodig hebben en we weten dat we
‫een ID-kolom nodig hebben, wat de bestands-ID's zijn van onze testafbeeldingen, we weten dat we kolommen nodig hebben voor elk van de verschillende hondenrassen.
‫En we weten dat we de voorspellingskansen nodig hebben, en dat is wat we op dit moment hebben.
‫We hebben een array met al deze getallen.
‫We hoeven eigenlijk alleen maar onze voorspellingswaarschijnlijkheidsreeks in een dataframe als dit in te stellen, het als een CSV te
‫exporteren en dat vervolgens naar Kagle te uploaden.
‫Dus laten we dat opschrijven.
‫Eigenlijk zullen we hier een kleine link plaatsen.
‫Van wat Kagle een taxatiebedrijf wil, dat dit precies is hoe de voorbeeldinzending eruit
‫moet zien, kijkend naar de Kagle-voorbeeldinzending.
‫Wij vinden dat.
‫Het wil onze modellen.
‫Voorspellingskans wordt weergegeven in.
‫Een dataframe met een ID-kolom en een kolom voor elk verschillend hondenras.
‫Nou, het is niet echt een gegevensfragment om ASV te zien, maar we kunnen daar een beetje onjuist zijn in onze
‫bewoordingen.
‫En hoe gaan we dit doen?
‫Laten we zelf een aantal handleidingen schrijven om de gegevens in dit formaat te krijgen.
‫Welnu, dit is een bewijs van onze favoriete kleine afbeelding hier van het voorbereiden van invoer en uitvoer.
‫Dus nu hebben we met de ingangen gewerkt.
‫We hebben ons treinmodel opgeslagen en opnieuw geladen, nu doen we een heleboel voorspellingen
‫dat we voorspellingen hebben gedaan, we bereiden onze outputs voor, meer specifiek onze outputs voor Kagle.
‫We zullen creëren.
‫Het dataframe van een panda met een I. D. , zou ik ze noemen, evenals een kolom voor elk hondenras.
‫En dan gaan we gegevens toevoegen aan de ID-kolom door de testafbeelding-ID's uit
‫hun bestandsdelen te extraheren, en dan gaan we gegevens, de voorspellingswaarschijnlijkheden, toevoegen aan elk van de hondenbalken.
‫En dan willen we het dataframe exporteren als.
‫Ik zie dat ASV het aan Kagle moet voorleggen.
‫Dit is wat we zoeken en waarschijnlijkheden zijn verkeerd gespeld.
‫Standaard, Daniël.
‫Typ een paar leuke dwazen die stopt.
‫Goed, naar de eerste stap.
‫Laten we doornemen en een dataframe van een panda maken.
‫We hebben dit al eerder meegemaakt in het panda-gedeelte met lege kolommen.
‫Dus we gaan voor brood D. F. is gelijk aan PD dataframe.
‫Dus slechts een standaardnomenclatuur voor voorspellingsgegevensframe.
‫D. F. parades, dataframe, alle voorspellingen, dataframekolommen zullen gelijk zijn aan I. D..
‫Plus.
‫We hebben een kolom nodig voor elk van de verschillende hondenrassen die één lijst zullen maken, unieke rassen, en ik wil u alleen laten zien
‫welke lijst met unieke rassen eruitziet als een lijst.
‫Uniek ras.
‫Dus daar gaan we.
‫Dus als we I. D. op dat.
‫Laten we dat even geven.
‫Idei hoopt.
‫Trigger weer blij.
‫Plus, ze hebben ID plus minder unieke cijfers.
‫Dat zijn enkele kolomnamen voor ons die daar commentaar op zullen geven en we zullen controleren of het hoofd van onze president leeg zou moeten zijn
‫met slechts een aantal kolomnamen.
‫Dat is waar we naar op zoek zijn, zou ik zeggen, en al onze unieke rassen op volgorde.
‫We hebben dit gedaan.
‫Dus even wat foto's plaatsen.
‫Oké, voeg gegevens toe aan de ID, kom op, door de testbeeld-ID's uit hun bestandsdelen te
‫extraheren, geloof ik dat we dat al hebben gedaan.
‫Maar wat we zouden kunnen doen, is het gewoon nog een keer doen.
‫Bestandsnamen testen.
‫Maar de manier waarop we elke I kunnen krijgen. D. is dat we dit eruit willen halen.
‫Dus we zouden hier wat mooie projecten mee kunnen doen, maar ik zal je een andere manier laten zien,
‫testbeeld-ID's toevoegen.
‫Naar het dataframe van voorspellingen, dus we willen een testpad gaan, hebben we al een testpad gemaakt?
‫We hebben het goed gedaan, geweldig, dus laten we test-ID's halen.
‫Dit is dus slechts het pad naar ons testbestand en de test-ID's zullen gelijk zijn aan.
‫Een overzicht van ons voorraadpad en wat is het dan, gesplitste tekst?
‫Ik zal je laten zien wat dit doet in een tweede gesplitste tekst en voor een testpad van een half uur.
‫Dat zou moeten kloppen.
‫Hoe kan ik u een voorbeeld laten zien van stille padgesplitste tekst, we willen testbestandsnamen krijgen.
‫Nul.
‫Nou, dit werk.
‫Daar gaan we.
‫OK, dus het splitst het laatste stukje van het deel af, maar we willen alleen dit.
‫Dus daarom moeten we het alleen voor het testpad doen.
‫Dus we willen nu gewoon deze testmap doornemen, hij zal hier niet verschijnen, is het, omdat er veel afbeeldingen
‫in staan die lang duren om in CoLab te laden.
‫Je moet me gewoon vertrouwen met wat dit doet.
‫Laten we het toch in actie zien, testideeën zullen werken, voer bij twijfel de code uit.
‫Oke.
‫Eigenlijk hebben we het JPEG-bit niet nodig.
‫Dus wat we moeten doen, we willen alleen het eerste element van elk van deze, dus we zullen
‫daar een kleine nulde index moeten plaatsen.
‫En laten we eens kijken wat dit doet.
‫Dat is waar we naar op zoek zijn, ideeën testen.
‫Ik wil geen grote opdruk, dus wat ik ga doen is Freds, D. F..
‫Dus ik neem mijn dataframe hier vandaan.
‫Ik ga een ID-kolom maken met de test-ID's.
‫Dus gewoon dat nemen en dat beetje overdreven vinden, deze cel drie keer laten draaien,
‫maar dat is het.
‫Oke.
‫Laten we eens kijken naar het hoofd van onze staf, zoals we altijd doen wanneer we onze gegevens manipuleren.
‫OK, dus we hebben nu wat ideeën, we moeten gewoon al onze voorspellingskansen besteden aan
‫elke downgrade.
‫Nu, hoe zouden we dat kunnen doen?
‫Hm.
‫Ik wil dat je hier even over nadenkt.
‫Wat hebben we?
‫We hebben testvoorspellingen, wat een reeks voorspellingen, waarschijnlijkheden en.
‫Wat hebben we, dat is een lijst met verschillende hondenrassen, we hebben unieke rassen omdat we de voorspellingskansen
‫toevoegen.
‫Dit wordt spannend.
‫We komen nu zo dichtbij dat we ons eerste volledig ontwikkelde deep learning-model bij Kagle indienen.
‫We zijn van top tot teen gegaan, het hele proces, het hele gedoe.
‫Je kunt niet zien dat ik opgepompt ben, dus dit gaat toegang krijgen tot de breedte van alle unieke
‫rassen, dus alle rassenkolommen en dan willen we dat eenvoudig instellen.
‫Dit is om voorspellingen voor de dopehead te testen.
‫En we zijn klaar, dames en heren, probeer dat eens, we zouden dat vergelijken met de voorbeeldinzending.
‫Dit gaat natuurlijk veel langer door, maar de onze gebruikt het model dat we hebben gebouwd.
‫De cijfers zullen anders zijn, maar dat is oké.
‫Laten we het nu exporteren naar een CSB, zodat we het kunnen indienen bij Kagle.
‫Hoe exporteren we het PANDAS-dataframe naar CSFI?
‫We gebruiken om te zien als voertuigen.
‫We willen mijn rit gaan rijden.
‫Ik ga naar hondenvisie en ik ga het gewoon opslaan als misschien volledige modelvoorspellingen, één punt
‫CSJ indienen.
‫Of misschien vertellen we onszelf mijn Bonnett.
‫Vitó.
‫VS vandaag, en we willen geen index, dus index is gelijk aan onwaar.
‫We gaan hierheen, wat goed is wat we doen, slaan ons voorspellingsgegevensframe op om ASWAY te zien voor onderwerping aan
‫Kagle.
‫Gaat dit vingers gekruist redden?
‫Ja, natuurlijk zal dat gebeuren.
‫Laten we nu hier eens kijken.
‫In onze bestanden, oh, misschien hebben we een fout gemaakt.
‫We hebben net een wapenstilstand gered.
‫Er kunnen levens verloren gaan, het complot tegen ons.
‫Geef me even de tijd om mijn samenwerkingsvenster opnieuw te laden en ik kom terug zodra ik toegang heb tot deze map.
‫OK, ik ben terug, dus sorry voor die kleine onderbreking in uitzendingen, mijn CoLab-venster besloot gek
‫te worden.
‫Ik zie waarom?
‫Omdat ik zojuist heb besloten om de testmap te openen en die moet ik sluiten en moet ik hem
‫misschien nog een seconde pauzeren.
‫Oke.
‫De derde keer is een charme.
‫We zijn terug.
‫Wees dus heel voorzichtig met mappen die u opent in uw CoLab-venster.
‫Als ze vol gegevens staan, a. k. A. 10000 plus afbeeldingen, het zal uw CoLab-notebook bevriezen.
‫Daar gaan we.
‫Volledige modelvoorspellingen.
‫Nou, we kunnen daar niet echt alles zien.
‫O, daar gaan we.
‫En dat is gewoon ons ESV-bestand daar.
‫Dus als we willen, kunnen we dat downloaden.
‫We willen wel.
‫Dus we wachten gewoon tot dat doorgaat.
‫Ik zal mijn video versnellen totdat deze volledig is gedownload.
‫Hourani, dus dit is volledig gedownload, het enige wat ik deed was gewoon op downloaden klikken en ik wachtte tot het klaar was.
‫Het duurde ongeveer een minuut of zo, niet te lang.
‫Dit is ongeveer 30 megabyte CSB als we naar mijn downloadmap gaan.
‫Als we hier komen.
‫Ja, ongeveer 30 megabyte ASV.
‫Dus tienduizend voorspellingen.
‫Nu hebben we dat.
‫Laten we naar Kagle gaan en we kunnen laat inleveren omdat deze wedstrijd al is afgelopen.
‫Je kunt mijn vorige daar vijf dagen geleden zien.
‫Dus laten we uploaden. Ik wil je laten zien dat dit werkt.
‫Open, ik selecteer gewoon de CSB die we zojuist hebben gedownload.
‫Het gaat door een korte beschrijving van uw inzending.
‫Laten we het leren overdragen, zo noemen we het,
‫want dat is wat we gebruiken om het lerende mobiele net, de to dog vision baby, over te dragen.
‫En dan zal een inzending maken en het gaat scoren.
‫Nu is er iets aan de hand met dit, oh, 20.
‫Dus dat zou ons doel zijn om deze in de volgende te verslaan.
‫En als we teruggaan naar het leaderboard.
‫Kijk waar we zijn verschenen, we zullen waarschijnlijk een score van nul op het openbare scorebord vinden.
‫Hmm, ik zou erg sceptisch zijn over elke koecompetitie waar mensen nul hebben gescoord.
‫Dus wat je echt kunt ontdekken, is dat je de score hier echt kunt janken of hacken.
‫Dus maak je niet al te veel zorgen over het indienen van een late indiening naar hier.
‫Je volgende doel is gewoon om je eigen score te verlagen.
‫En als je mijn voorbeeldinzending CSJ wilt, ik zal dit gewoon leuk vinden in de bronsectie, je krijgt waarschijnlijk dezelfde
‫score als ik.
‫Onze volgende stap.
‫Als we het in dit project zouden blijven uitbreiden en proberen, zou een nieuw model zijn om onze oorspronkelijke score te
‫verbeteren in plaats van aandacht te besteden aan het klassement.
‫Je richt je meteen op wanneer je voor het eerst begint met je eigen score.
‫Dus nu hebben we gezien hoe we een volledige voorspelling kunnen doen voor de Kaggle-competitie.
‫Maar dat is niet onze oorspronkelijke focus.
‫Nou, het was een beetje alsof ik helemaal bovenaan loog.
‫Hoe heet dit notitieboekje?
‫Honden visie.
‫Dus ons probleem is het identificeren van het hondenras, gegeven een afbeelding van een hond, als ik in het café
‫zit en een foto van een hond maak, wil ik weten welk hondenras het is.
‫Dus.
‫Waarschijnlijk wilt u voorspellingen kunnen doen op uw eigen aangepaste afbeeldingen, dus in plaats van alleen afbeeldingen die Kagle
‫ons heeft gegeven in een test- en trainingsset.
‫Wat als je wat foto's had van je eigen hond?
‫Die ik toevallig heb of een hond die je in het café zag die er heel schattig en mooi uitzag en je wilde
‫weten welk ras het was.
‫Je nam een foto en je kwam terug bij je machine learning-model in dit notitieboekje en je hebt
‫zoiets van, ik wil zien welk hondenras mijn model gebruikte.
‫Laten we eens kijken hoe we dat kunnen doen in de volgende video.
‫Voorspellingen doen op aangepaste afbeeldingen.