‫Kami memiliki zarei prediksi, tetapi sekarang kami harus mendapatkannya dalam format pengiriman Kagle, jadi itulah yang akan kami
‫kerjakan dalam video ini.
‫Mari kita membuat diri kita sedikit menuju, mempersiapkan prediksi kumpulan data uji Kagle.
‫Dan jika kita melihat pengiriman sampel, kita tahu apa yang kita butuhkan dan kita tahu kita membutuhkan
‫kolom ID, yang merupakan ID file dari gambar pengujian kita, kita tahu kita membutuhkan kolom untuk setiap ras anjing yang berbeda.
‫Dan kami tahu kami membutuhkan probabilitas prediksi, yang kami miliki saat ini.
‫Kami punya array dengan semua angka-angka ini.
‫Pada dasarnya kita hanya perlu menyiapkan larik probabilitas prediksi kita ke dalam bingkai data seperti ini, mengekspornya
‫sebagai CSV, lalu mengunggahnya ke Kagle.
‫Jadi mari kita tuliskan itu.
‫Sebenarnya, kami akan menempatkan sedikit tautan di sini.
‫Dari apa yang diinginkan Kagle sebagai perusahaan valuasi, seperti inilah tampilan pengiriman
‫sampel, melihat pengiriman sampel Kagle.
‫Kami menemukan itu.
‫Ia menginginkan model kita.
‫Probabilitas prediksi keluar.
‫Bingkai data dengan kolom ID dan kolom untuk setiap ras anjing yang berbeda.
‫Yah, itu bukan fragmen data untuk melihat ASV, tapi kita bisa sedikit salah dalam kata-kata
‫kita.
‫Dan bagaimana kita akan melakukan ini?
‫Mari kita menulis sendiri beberapa panduan untuk mendapatkan data dalam format ini.
‫Nah, ini adalah bukti grafik kecil favorit kami di sini dalam mempersiapkan input dan output.
‫Jadi sekarang kami telah bekerja dengan input.
‫Kami telah menyimpan dan memuat ulang model kereta kami, sekarang kami membuat banyak prediksi bahwa
‫kami telah membuat prediksi kami sedang mempersiapkan keluaran kami, lebih khusus lagi mempersiapkan keluaran kami untuk Kagle.
‫Kami akan membuat.
‫Bingkai data panda dengan I. D. , saya akan menyebutnya, serta kolom untuk setiap jenis anjing.
‫Dan kemudian kita akan menambahkan data ke kolom ID dengan mengekstrak ID gambar
‫uji dari bagian filenya, dan kemudian kita akan menambahkan data, probabilitas prediksi ke masing-masing kolom dog brayed.
‫Dan kemudian kami ingin mengekspor bingkai data sebagai.
‫Saya melihat ASV untuk mengirimkannya ke Kagle.
‫Inilah yang kami cari dan kemungkinan salah dieja.
‫Standar, Daniel.
‫Ketik menusuk beberapa perhentian bodoh kecil yang bagus.
‫Baiklah, ke langkah pertama.
‫Mari kita lihat dan buat bingkai data panda.
‫Kami pernah mengalami cara ini di bagian panda dengan kolom kosong.
‫Jadi kita akan pergi ke roti D. F. sama dengan bingkai data PD.
‫Jadi hanya nomenklatur standar untuk kerangka data prediksi.
‫D. F. parade, bingkai data, semua prediksi, kolom bingkai data akan sama dengan I. D..
‫Plus.
‫Kami membutuhkan kolom untuk setiap ras anjing yang berbeda akan melakukan satu daftar, breed unik, dan saya hanya ingin menunjukkan
‫kepada Anda seperti apa daftar breed unik tersebut.
‫Jenis yang unik.
‫Jadi di sana kita pergi.
‫Jadi jika kita menambahkan I. D. untuk itu.
‫Mari kita berikan tentang itu.
‫Ide berharap.
‫Pemicu bahagia sekali lagi.
‫Plus, mereka punya ID ditambah nilai yang kurang unik.
‫Itulah beberapa nama kolom yang akan kami komentari tentang itu dan akan kami periksa kepala presiden kita harus kosong hanya
‫dengan sederet nama kolom.
‫Itulah yang kami kejar, menurut saya, dan semua ras unik kami diurutkan.
‫Kami telah melakukan ini.
‫Jadi memasukkan beberapa gambar.
‫Baiklah, tambahkan data ke ID, ayo, dengan mengekstrak ID gambar uji dari bagian
‫file mereka, saya yakin kita sudah melakukannya.
‫Tapi apa yang mungkin kita lakukan adalah melakukannya lagi.
‫Nama file uji.
‫Tapi cara kita bisa mendapatkan masing-masing I. D. adalah dengan kami ingin mengekstrak ini.
‫Jadi kita bisa melakukan sedikit proyek mewah tentang ini, tapi saya akan menunjukkan cara lain, menambahkan ID
‫gambar uji.
‫Untuk prediksi bingkai data, jadi kami ingin pergi ke jalur uji, apakah kami sudah membuat jalur uji?
‫Kami melakukannya dengan baik, luar biasa, jadi mari kita dapatkan ID tes.
‫Jadi ini hanya jalur ke file pengujian kami dan ID pengujian akan sama dengan.
‫Pemahaman daftar jalur stok kami dan kemudian apa itu, teks terpisah?
‫Saya akan menunjukkan kepada Anda apa yang dilakukannya dalam teks split kedua dan selama setengah jam daftar jalur uji.
‫Itu harus benar.
‫Bagaimana saya bisa menunjukkan kepada Anda contoh teks split path, kami ingin mendapatkan nama file uji.
‫Nol.
‫Nah, pekerjaan ini.
‫Di sana kita pergi.
‫OK, jadi itu memisahkan bagian kecil terakhir, tapi kami hanya menginginkan ini.
‫Jadi itu sebabnya kita harus melakukannya hanya untuk jalur tes.
‫Jadi kami hanya ingin melalui folder pengujian ini sekarang, itu tidak akan muncul di sini, kan, karena ada banyak gambar
‫di sana yang akan memakan waktu lama untuk dimuat di CoLab.
‫Anda hanya harus mempercayai saya dengan apa yang dilakukannya.
‫Mari kita lihat saja dalam tindakan, ide pengujian akan berhasil, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Baiklah.
‫Sebenarnya, kita tidak membutuhkan bit JPEG.
‫Jadi apa yang harus kita lakukan, kita hanya menginginkan elemen pertama dari masing-masing elemen ini, jadi kita harus
‫meletakkan indeks nol kecil di sana.
‫Dan mari kita lihat apa fungsinya.
‫Itulah yang kami kejar, menguji ide.
‫Saya tidak ingin cetakan besar di luar sana, jadi yang akan saya lakukan adalah pergi ke Freds, D. F..
‫Jadi saya mengambil bingkai data saya dari atas sini.
‫Saya akan membuat kolom ID dengan ID tes.
‫Jadi hanya mengambil itu dan menempatkan itu sedikit berlebihan, menjalankan sel ini tiga
‫kali, tapi itu.
‫Baiklah.
‫Mari kita periksa kepala staf kita, seperti yang selalu kita lakukan ketika kita memanipulasi data kita.
‫Oke, jadi kami punya beberapa ide di sana sekarang, kami hanya perlu menghabiskan semua probabilitas prediksi kami untuk
‫setiap downgrade.
‫Sekarang, bagaimana kita bisa melakukannya?
‫Hmm.
‫Saya ingin Anda memikirkan hal ini sebentar.
‫Apa yang kita miliki?
‫Kami memiliki prediksi uji, yang merupakan serangkaian prediksi, probabilitas, dan.
‫Apa yang kami miliki itu adalah daftar ras anjing yang berbeda, kami memiliki ras yang unik karena kami menambahkan probabilitas
‫prediksi.
‫Ini semakin seru.
‫Kami semakin dekat untuk mengirimkan model pembelajaran mendalam pertama kami ke Kagle.
‫Kami telah pergi dari kepala sampai kaki, seluruh proses, seluruh shebang.
‫Anda tidak dapat mengatakan bahwa saya bersemangat, jadi ini akan mengakses luas semua breed unik, jadi semua
‫kolom breed dan kemudian kami ingin mengaturnya dengan mudah.
‫Ini untuk menguji prediksi si dopehead.
‫Dan kami selesai, Tuan-tuan dan Nyonya-nyonya, silakan coba, kami akan membandingkannya dengan pengiriman sampel.
‫Tentu saja, ini berlangsung lebih lama, tetapi model kami menggunakan model yang telah kami buat.
‫Angkanya akan berbeda, tapi tidak apa-apa.
‫Sekarang mari kita ekspor ke CSB sehingga kita bisa mengirimkannya ke Kagle.
‫Bagaimana cara mengekspor bingkai data PANDAS ke CSFI?
‫Kita biasa melihat sebagai kendaraan.
‫Kami ingin pergi mengemudi drive saya.
‫Saya akan pergi ke visi anjing dan saya hanya akan menyimpannya sebagai mungkin pengiriman prediksi model penuh satu
‫titik CSJ.
‫Atau mungkin kita akan mengatakan pada diri sendiri Bonnett-ku.
‫Vito.
‫AS hari ini, dan kami tidak ingin indeks, jadi indeks sama dengan false.
‫Kami akan pergi ke sini, yang benar apa yang kami lakukan, menyimpan bingkai data prediksi kami untuk melihat ASWAY untuk diserahkan ke
‫Kagle.
‫Apakah ini akan menyelamatkan jari?
‫Ya, tentu saja.
‫Sekarang mari kita lihat di sini.
‫Dalam file kami, oh, mungkin kami mengalami gangguan.
‫Kami baru saja menyelamatkan gencatan senjata.
‫Mungkin ada nyawa yang hilang, plot pada kita.
‫Beri saya waktu sebentar agar jendela kolaborasi saya dimuat ulang dan saya akan kembali setelah saya memiliki akses ke folder ini.
‫Oke, saya kembali, maaf tentang gangguan kecil dalam adegan siaran, jendela CoLab saya memutuskan untuk menjadi
‫gila.
‫Saya mengerti mengapa?
‫Karena saya baru saja memutuskan untuk membuka folder pengujian dan saya harus menutupnya dan saya mungkin harus
‫menjedanya lagi satu detik.
‫Baiklah.
‫Ketiga kalinya adalah pesona.
‫Kami kembali.
‫Jadi berhati-hatilah dengan folder yang Anda buka di jendela CoLab Anda.
‫Jika mereka penuh dengan data, a. k. sebuah. 10.000 gambar plus, itu akan membekukan notebook CoLab Anda.
‫Di sana kita pergi.
‫Prediksi model lengkap.
‫Yah, kita tidak bisa benar-benar melihat semuanya di sana.
‫Oh, begitulah.
‫Dan itu hanya file ESV kami di sana.
‫Jadi jika kita mau, kita bisa mendownloadnya.
‫Kami ingin.
‫Jadi kita tunggu saja sampai selesai.
‫Saya akan mempercepat video saya sampai ini sepenuhnya diunduh.
‫Hourani, jadi ini sepenuhnya diunduh, yang saya lakukan hanyalah mengklik unduh dan saya menunggu sampai selesai.
‫Butuh sekitar satu menit atau lebih, tidak terlalu lama.
‫Ini sekitar 30 megabyte CSB jika kita masuk ke folder unduhan saya.
‫Jika kita datang ke sini.
‫Ya, sekitar 30 megabyte ASV.
‫Jadi sepuluh ribu prediksi.
‫Sekarang kita punya itu.
‫Ayo pergi ke Kagle dan kita bisa terlambat submit karena kompetisi ini sudah ditutup.
‫Anda dapat melihat masa lalu saya di sana lima hari yang lalu.
‫Jadi mari kita unggah Saya ingin menunjukkan kepada Anda bahwa ini berhasil.
‫Buka, saya hanya memilih CSB yang baru saja kami unduh.
‫Ini akan menjelaskan secara singkat kiriman Anda.
‫Ayo transfer learning, begitulah kami menyebutnya, karena
‫itulah yang kami gunakan untuk mentransfer learning mobile net, to dog vision baby.
‫Dan kemudian akan membuat pengajuan dan itu akan mencetak gol.
‫Sekarang ada sesuatu yang terjadi dengan ini, oh, 20.
‫Jadi itu akan menjadi tujuan kami adalah untuk mengalahkan yang satu ini di yang berikutnya.
‫Dan jika kita kembali ke papan peringkat.
‫Lihat di mana kami muncul, kami mungkin akan menemukan skor papan peringkat publik nol.
‫Hmm, saya akan sangat skeptis terhadap kompetisi sapi di mana orang mendapat nilai nol.
‫Jadi apa yang sebenarnya dapat Anda temukan adalah Anda benar-benar dapat menyentak atau benar-benar meretas skor di sini.
‫Jadi jangan terlalu khawatir tentang pengiriman ke sini pada pengiriman yang terlambat.
‫Tujuan Anda berikutnya hanya untuk mengurangi skor Anda sendiri.
‫Dan jika Anda ingin contoh pengiriman CSJ saya, saya akan menyukai ini di bagian sumber daya, Anda mungkin akan mendapatkan skor yang
‫sama dengan saya.
‫Langkah kita selanjutnya.
‫Dalam proyek ini, jika kami terus memperluas dan mencoba, model baru akan mengalahkan skor
‫asli kami daripada memperhatikan papan peringkat.
‫Langsung fokus pada saat Anda pertama kali memulai skor Anda sendiri.
‫Jadi sekarang kita telah melihat bagaimana membuat prediksi penuh untuk kompetisi Kaggle.
‫Tapi itu bukan fokus awal kami.
‫Yah, itu semacam aku berbohong kembali ke atas.
‫Apa nama buku catatan ini?
‫Visi Anjing.
‫Jadi masalah kita adalah mengidentifikasi jenis anjing, diberikan gambar anjing, ketika saya sedang duduk di kafe
‫dan saya mengambil foto anjing, saya ingin tahu apa jenis anjing itu.
‫Jadi.
‫Sepertinya Anda ingin dapat membuat prediksi pada gambar kustom Anda sendiri, jadi daripada hanya gambar yang telah diberikan
‫Kagle kepada kami dalam set pengujian dan pelatihan.
‫Bagaimana jika Anda memiliki beberapa gambar anjing Anda sendiri?
‫Yang kebetulan saya miliki atau seekor anjing yang Anda lihat di kafe yang terlihat sangat lucu dan cantik dan Anda ingin
‫tahu jenis apa itu.
‫Anda mengambil foto dan kembali ke model pembelajaran mesin Anda di buku catatan ini dan Anda seperti,
‫saya ingin melihat jenis anjing apa yang menggunakan model saya.
‫Baiklah, mari kita lihat cara melakukannya di video berikutnya.
‫Membuat prediksi pada gambar khusus.