‫Wir haben eine Vorhersage-Zarei, aber jetzt müssen wir sie in das Kagle-Einreichungsformat bringen, also werden wir in
‫diesem Video darauf hinarbeiten.
‫Machen wir uns eine kleine Überschrift und bereiten Testdatensatzvorhersagen der Kagle vor.
‫Und wenn wir uns die Mustereinreichung ansehen, wissen wir, was wir brauchen, und wir wissen, dass wir
‫eine ID-Spalte benötigen, das sind die Datei-IDs aus unseren Testbildern. Wir wissen, dass wir Spalten für jede der verschiedenen Hunderassen benötigen.
‫Und wir wissen, dass wir die Vorhersagewahrscheinlichkeiten brauchen, die wir im Moment haben.
‫Wir haben ein Array mit all diesen Zahlen.
‫Im Grunde müssen wir nur unser Vorhersage-Wahrscheinlichkeits-Array in einem Datenrahmen wie diesem einrichten, ihn als CSV
‫exportieren und dann in Kagle hochladen.
‫Also schreiben wir das auf.
‫Eigentlich werden wir hier einen kleinen Link einfügen.
‫Von dem, was Kagle von einem Bewertungsunternehmen will, dass die Mustereinreichung genau so aussehen muss, wenn
‫man sich die Mustereinreichung von Kagle ansieht.
‫Wir glauben, dass.
‫Es will unsere Modelle.
‫Vorhersagewahrscheinlichkeitsausgaben in.
‫Ein Datenrahmen mit einer ID-Spalte und einer Spalte für jede unterschiedliche Hunderasse.
‫Nun, es ist nicht wirklich ein Datenfragment, ASV zu sehen, aber wir können dort in unserer Formulierung etwas falsch
‫sein.
‫Und wie wollen wir das machen?
‫Schreiben wir uns selbst einige Anleitungen, um die Daten in diesem Format zu erhalten.
‫Nun, dies ist ein Beweis für unsere kleine Lieblingsgrafik hier zur Vorbereitung von Ein- und Ausgängen.
‫So, jetzt haben wir mit den Eingängen gearbeitet.
‫Wir haben unser Zugmodell gespeichert und neu geladen, jetzt machen wir eine Reihe von
‫Vorhersagen, die wir gemacht haben, wir bereiten unsere Ausgaben vor, insbesondere unsere Ausgaben für Kagle.
‫Wir werden schaffen.
‫Der Datenrahmen eines Pandas mit einem I. D. , würde ich sie nennen, sowie eine Kolumne für jede Hunderasse.
‫Und dann fügen wir der ID-Spalte Daten hinzu, indem wir die Testbild-IDs
‫aus ihren Dateiteilen extrahieren, und dann werden wir Daten, die Vorhersagewahrscheinlichkeiten, zu jeder der Hundeschreispalten hinzufügen.
‫Und dann wollen wir den Datenrahmen als exportieren.
‫Ich sehe ASV, um es an Kagle zu senden.
‫Dies ist, was wir suchen, und Wahrscheinlichkeiten sind falsch geschrieben.
‫Standard, Daniel.
‫Geben Sie ein paar nette kleine Narrenstopps ein.
‫Alles klar, zum ersten Schritt.
‫Lassen Sie uns durchgehen und den Datenrahmen eines Pandas erstellen.
‫Das haben wir schon in der Panda-Sektion mit leeren Spalten erlebt.
‫Also gehen wir Brot D. F. gleich dem PD-Datenrahmen.
‫Also nur eine Standardnomenklatur für Vorhersagedatenrahmen.
‫D. F. Paraden, Datenrahmen, alle Vorhersagen, Datenrahmenspalten werden gleich I sein. D..
‫Plus.
‫Wir brauchen eine Spalte für jede verschiedene Hunderassen, um eine Liste zu erstellen, einzigartige Rassen, und ich möchte Ihnen nur
‫zeigen, wie die Liste der einzigartigen Rassen aussieht.
‫Einzigartige Rasse.
‫Also los gehts.
‫Wenn wir also I hinzugefügt haben. D. dazu.
‫Lassen Sie uns das sagen.
‫Idei hofft.
‫Trigger glücklich noch einmal.
‫Außerdem haben sie einen Ausweis und weniger eindeutige Noten.
‫Das sind einige Spaltennamen, die wir kommentieren werden, und wir werden überprüfen, ob der Kopf unseres Präsidenten mit nur ein paar
‫Spaltennamen leer sein sollte.
‫Das ist, was wir suchen, würde ich sagen, und alle unsere einzigartigen Rassen in der richtigen Reihenfolge.
‫Wir haben dies getan.
‫Also ein paar Bilder reinstellen.
‫In Ordnung, Daten zur ID hinzufügen, komm schon, indem wir die Testbild-IDs aus ihren Dateiteilen
‫extrahieren, ich glaube, das haben wir bereits getan.
‫Aber was wir tun könnten, ist es einfach noch einmal zu tun.
‫Dateinamen testen.
‫Aber wie wir jedes I bekommen können. D. ist, indem wir dies herausfiltern wollen.
‫Wir könnten also ein paar ausgefallene Projekte dazu machen, aber ich zeige Ihnen einen anderen Weg, indem Sie
‫Testbild-IDs anhängen.
‫Zum Vorhersagedatenrahmen, also wollen wir einen Testpfad gehen, haben wir bereits einen Testpfad erstellt?
‫Wir haben es gut gemacht, wunderbar, also lass uns Test-IDs besorgen.
‫Dies ist also nur der Pfad zu unserer Testdatei und Test-IDs werden gleich sein.
‫Ein Listenverständnis unseres Aktienpfades und was ist es dann, geteilter Text?
‫Was das bewirkt, zeige ich euch in einem zweiten Splittext und einer halbstündigen Liste Testpfade.
‫Das sollte stimmen.
‫Wie kann ich Ihnen ein Beispiel für geteilten Text mit stillem Pfad zeigen, wir möchten Testdateinamen erhalten.
‫Null.
‫Nun, diese Arbeit.
‫Na, bitte.
‫Okay, es spaltet das letzte kleine Stückchen des Teils ab, aber wir wollen nur das.
‫Deshalb müssen wir es nur für den Testpfad tun.
‫Wir wollen jetzt nur diesen Testordner durchgehen, er wird hier nicht angezeigt, oder, weil es viele
‫Bilder gibt, deren Laden in CoLab lange dauert.
‫Sie müssen mir einfach vertrauen, was das bewirkt.
‫Lassen Sie uns es trotzdem in Aktion sehen, Testideen werden funktionieren, wenn Sie Zweifel haben, führen Sie den Code aus.
‫Alles klar.
‫Eigentlich brauchen wir das JPEG-Bit nicht.
‫Was wir also tun müssen, wir wollen nur das erste Element von jedem von diesen, also müssen wir
‫dort einen kleinen nullten Index einfügen.
‫Und mal sehen, was das bewirkt.
‫Das ist, was wir suchen, Ideen testen.
‫Ich möchte da draußen keinen großen Ausdruck, also gehe ich einfach Freds, D. F..
‫Also nehme ich meinen Datenrahmen von hier oben.
‫Ich werde eine ID-Spalte mit den Test-IDs erstellen.
‫Also einfach das nehmen und das ihr bisschen übertrieben, diese Zelle dreimal laufen zu lassen,
‫aber das ist es.
‫Gut.
‫Schauen wir uns den Chef unserer Mitarbeiter an, wie wir es immer tun, wenn wir unsere Daten manipulieren.
‫OK, wir haben jetzt einige Ideen drin, wir müssen einfach alle unsere Vorhersagewahrscheinlichkeiten für jede
‫Herabstufung aufwenden.
‫Nun, wie könnten wir das tun?
‫Hmm.
‫Ich möchte, dass Sie eine Sekunde darüber nachdenken.
‫Was haben wir?
‫Wir haben Testvorhersagen, die eine Reihe von Vorhersagen, Wahrscheinlichkeiten und.
‫Was haben wir, das ist eine Liste verschiedener Hunderassen, wir haben einzigartige Rassen, weil wir die Vorhersagewahrscheinlichkeiten
‫hinzufügen.
‫Das wird spannend.
‫Wir stehen kurz davor, Kagle unser erstes umfassendes Deep-Learning-Modell vorzulegen.
‫Wir sind von Kopf bis Fuß durchgegangen, den ganzen Prozess, den ganzen Krach.
‫Sie können nicht sagen, dass ich gepumpt bin, also wird dies auf die Breite aller einzigartigen Rassen zugreifen,
‫also auf alle Rassenspalten und dann wollen wir es einfach machen.
‫Dies ist, um Vorhersagen für den Dopehead zu testen.
‫Und fertig, meine Damen und Herren, probieren Sie das aus, das würden wir mit der Mustereinreichung vergleichen.
‫Das geht natürlich noch viel länger, aber bei uns kommt das von uns gebaute Modell zum Einsatz.
‫Die Zahlen werden anders sein, aber das ist in Ordnung.
‫Jetzt exportieren wir es in eine CSB, damit wir es an Kagle senden können.
‫Wie exportieren wir den PANDAS-Datenrahmen nach CSFI?
‫Wir verwenden, um als Fahrzeuge zu sehen.
‫Wir wollen meine Fahrt fahren.
‫Ich gehe zu Dog Vision und ich werde es einfach als vollständige Modellvorhersage-Einreichung ein Punkt
‫CSJ speichern.
‫Oder vielleicht sagen wir uns mein Bonnett.
‫Vito.
‫USA heute, und wir wollen keinen Index, also ist Index gleich falsch.
‫Wir gehen hierher, was genau das ist, was wir tun, speichern unseren Vorhersagedatenrahmen, um ASWAY zur Übermittlung an Kagle zu
‫sehen.
‫Wird das Daumen drücken?
‫Ja, natürlich wird es.
‫Schauen wir jetzt hier rein.
‫In unseren Akten, oh, vielleicht haben wir einen Fehler gemacht.
‫Wir haben gerade einen Waffenstillstand gerettet.
‫Es kann sein, dass Menschenleben verloren gehen, die Verschwörung auf uns.
‫Geben Sie mir eine Sekunde Zeit, damit mein Kollaborationsfenster neu geladen wird, und ich bin zurück, sobald ich Zugriff auf diesen Ordner habe.
‫OK, ich bin zurück, es tut mir leid wegen dieser kleinen Unterbrechung in den Sendeszenen, mein CoLab-Fenster hat
‫beschlossen, durchzudrehen.
‫Ich verstehe warum?
‫Weil ich gerade beschlossen habe, den Testordner zu öffnen, und ich muss ihn schließen und muss ihn möglicherweise eine
‫Sekunde lang erneut pausieren.
‫Gut.
‫Das dritte Mal ist ein Zauber.
‫Wir sind zurück.
‫Seien Sie also sehr vorsichtig mit Ordnern, die Sie in Ihrem CoLab-Fenster öffnen.
‫Wenn sie voller Daten sind, a. k. A. Über 10000 Bilder friert Ihr CoLab-Notebook ein.
‫Na, bitte.
‫Vollständige Modellvorhersagen.
‫Nun, wir können das Ganze dort nicht wirklich sehen.
‫Ach, los geht's.
‫Und das ist nur unsere ESV-Datei dort.
‫Wenn wir wollten, können wir das herunterladen.
‫Wir wollen.
‫Also warten wir einfach ab, bis das durch ist.
‫Ich werde mein Video beschleunigen, bis es vollständig heruntergeladen ist.
‫Hourani, das ist also vollständig heruntergeladen, ich habe nur auf Download geklickt und darauf gewartet, dass es losgeht.
‫Es dauerte ungefähr eine Minute oder so, nicht zu lange.
‫Dies sind ungefähr 30 Megabyte CSB, wenn wir zu meinem Download-Ordner kommen.
‫Wenn wir hierher kommen.
‫Ja, ungefähr 30 Megabyte ASV.
‫Also zehntausend Vorhersagen.
‫Jetzt haben wir das.
‫Lass uns nach Kagle gehen und wir können spät einreichen, da dieser Wettbewerb bereits beendet ist.
‫Sie können dort meinen letzten vor fünf Tagen sehen.
‫Also lass uns hochladen. Ich möchte dir zeigen, dass das funktioniert.
‫Öffnen Sie, ich wähle nur das CSB aus, das wir gerade heruntergeladen haben.
‫Es wird kurz Ihre Einreichung beschreiben.
‫Lasst uns das Lernen übertragen, so
‫nennen wir es, denn so übertragen wir das Lernen mobiles Netz, das Hundevisionsbaby.
‫Und dann wird es eine Einreichung machen und es wird es punkten.
‫Jetzt ist da was los mit diesem, oh, 20.
‫Das wäre also unser Ziel, dieses beim nächsten zu schlagen.
‫Und wenn wir zurück zur Bestenliste gehen.
‫Sehen Sie, wo wir erschienen sind, wir werden wahrscheinlich eine Punktzahl von Null in der öffentlichen Bestenliste finden.
‫Hmm, ich wäre sehr skeptisch gegenüber Kuhwettbewerben, bei denen die Leute null Punkte erzielt haben.
‫Was Sie also tatsächlich herausfinden können, ist, dass Sie die Partitur hier tatsächlich hacken oder hacken können.
‫Machen Sie sich also keine allzu großen Sorgen, wenn Sie eine verspätete Einreichung hier einreichen.
‫Ihr nächstes Ziel ist nur, Ihre eigene Punktzahl zu reduzieren.
‫Und wenn Sie meine Beispieleinreichung CSJ wollen, wird mir das im Ressourcenabschnitt einfach gefallen, Sie erhalten wahrscheinlich die gleiche
‫Punktzahl wie ich.
‫Unser nächster Schritt.
‫Wenn wir es in diesem Projekt weiter ausbauen und versuchen würden, wäre ein neues Modell, unsere ursprüngliche
‫Punktzahl zu übertreffen, anstatt auf die Bestenliste zu achten.
‫Konzentrieren Sie sich sofort darauf, wenn Sie zum ersten Mal beginnen, Ihre eigene Punktzahl zu erreichen.
‫Jetzt haben wir also gesehen, wie man vollständige Vorhersagen für den Kaggle-Wettbewerb macht.
‫Aber das ist nicht unser ursprünglicher Fokus.
‫Nun, es war irgendwie, dass ich gleich wieder ganz oben gelogen habe.
‫Wie heißt dieses Notizbuch?
‫Hund Vision.
‫Unser Problem besteht also darin, die Hunderasse anhand eines Hundebildes zu identifizieren. Wenn ich im Café sitze und ein
‫Foto von einem Hund mache, möchte ich wissen, um welche Hunderasse es sich handelt.
‫So.
‫Wahrscheinlich möchten Sie Vorhersagen für Ihre eigenen benutzerdefinierten Bilder treffen, also nicht nur Bilder, die Kagle uns in
‫einem Test- und Trainingsset zur Verfügung gestellt hat.
‫Was wäre, wenn Sie ein paar Bilder von Ihrem eigenen Hund hätten?
‫Den habe ich zufällig oder einen Hund, den Sie im Café gesehen haben, der wirklich süß und hübsch aussah und Sie wissen wollten, um
‫welche Rasse es sich handelt.
‫Sie haben ein Foto gemacht und sind zu Ihrem Machine-Learning-Modell in diesem Notizbuch zurückgekehrt und Sie
‫sagen, ich möchte sehen, welche Hunderasse mein Modell verwendet.
‫Nun, schauen wir uns im nächsten Video an, wie das geht.
‫Vorhersagen zu benutzerdefinierten Bildern treffen.