‫Abbiamo una previsione zarei, ma ora dobbiamo ottenerla nel formato di invio Kagle, quindi è su questo che
‫lavoreremo in questo video.
‫Andiamo a farci una piccola rubrica, preparando il set di dati di prova delle previsioni del Kagle.
‫E se osserviamo la presentazione del campione, sappiamo di cosa abbiamo bisogno e sappiamo di aver bisogno di una colonna ID,
‫che sono gli ID dei file dalle nostre immagini di prova, sappiamo che abbiamo bisogno di colonne per ciascuna delle diverse razze di cani.
‫E sappiamo di aver bisogno delle probabilità di previsione, che è quello che abbiamo al momento.
‫Abbiamo un array con tutti questi numeri.
‫Fondamentalmente dobbiamo solo impostare il nostro array di probabilità di previsione in un frame di dati come questo, esportarlo
‫come CSV e quindi caricarlo su Kagle.
‫Quindi scriviamolo.
‫In realtà, metteremo un piccolo collegamento qui.
‫Di ciò che Kagle vuole una società di valutazione, questo è proprio l'aspetto che deve avere la presentazione
‫del campione, guardando la presentazione del campione Kagle.
‫Lo troviamo.
‫Vuole i nostri modelli.
‫Uscite di probabilità di previsione in.
‫Un frame di dati con una colonna ID e una colonna per ogni diversa razza di cane.
‫Beh, non è proprio un frammento di dati per vedere ASV, ma possiamo essere un po' errati nella nostra
‫formulazione.
‫E come lo faremo?
‫Scriviamoci delle guide in modo da ottenere i dati in questo formato.
‫Bene, questa è una testimonianza della nostra piccola grafica preferita qui per preparare input e output.
‫Quindi ora abbiamo lavorato con gli input.
‫Abbiamo salvato e ricaricato il nostro modello di treno, ora stiamo facendo un sacco di previsioni
‫che abbiamo fatto previsioni stiamo preparando le nostre uscite, più specificamente preparando le nostre uscite per Kagle.
‫Creeremo.
‫Il frame di dati di un panda con una I. D. , li chiamerei, così come una colonna per ogni razza di cane.
‫E poi aggiungeremo i dati alla colonna ID estraendo gli ID dell'immagine di prova dalle
‫loro parti di file, e poi aggiungeremo i dati, le probabilità di previsione a ciascuna delle colonne ragliate dal cane.
‫E poi vogliamo esportare il frame di dati come.
‫Vedo ASV per presentarlo a Kagle.
‫Questo è quello che stiamo cercando e le probabilità sono scritte male.
‫Norma, Daniele.
‫Tipo che colpisce qualche piccolo sciocco si ferma.
‫Va bene, al primo passo.
‫Esaminiamo e creiamo il frame di dati di un panda.
‫Abbiamo avuto esperienza in questo modo nella sezione panda con colonne vuote.
‫Quindi andremo a pane D. F. è uguale al frame di dati PD.
‫Quindi solo una nomenclatura standard per il frame di dati di previsione.
‫D. F. parate, frame di dati, tutte le previsioni, le colonne del frame di dati saranno uguali a I. D..
‫Più.
‫Abbiamo bisogno di una colonna per ogni diversa razza di cane farà un elenco, razze uniche, e voglio solo mostrarti quale
‫elenco assomiglia a un elenco di razze uniche.
‫Razza unica.
‫Quindi ci siamo.
‫Quindi se aggiungiamo I. D. a tale.
‫Diamo questo.
‫Idei speranze.
‫Trigger felice ancora una volta.
‫Inoltre, hanno un documento d'identità e meno voti unici.
‫Ecco alcuni nomi di colonne per noi commenteremo su questo e controlleremo che la testa del nostro presidente dovrebbe essere vuota con solo un
‫mucchio di nomi di colonne.
‫Questo è quello che stiamo cercando, direi, e tutte le nostre razze uniche in ordine.
‫L'abbiamo fatto.
‫Quindi mettendo in alcune immagini.
‫Va bene, aggiungi dati all'ID, dai, estraendo gli ID dell'immagine di prova dalle loro
‫parti di file, credo che l'abbiamo già fatto.
‫Ma quello che potremmo fare è farlo di nuovo.
‫Nomi dei file di prova.
‫Ma il modo in cui possiamo ottenere ogni io. D. è da vogliamo estrarlo.
‫Quindi potremmo fare un po' di progetti fantasiosi su questo, ma ti mostrerò un altro modo, aggiungendo ID immagine
‫di prova.
‫Al frame di dati delle previsioni, quindi vogliamo andare in un percorso di prova, abbiamo già creato un percorso di prova?
‫Abbiamo fatto bene, meraviglioso, quindi prendiamo gli ID di prova.
‫Quindi questo è solo il percorso del nostro file di test e gli ID di test saranno uguali a.
‫Una comprensione dell'elenco del nostro percorso di borsa e poi che cos'è, testo diviso?
‫Ti mostrerò cosa fa in un secondo testo diviso e per un percorso di prova dell'elenco di mezz'ora.
‫Dovrebbe essere corretto.
‫Come posso mostrarti un esempio di testo diviso con percorso fisso, vogliamo ottenere nomi di file di prova.
‫Zero.
‫Bene, questo lavoro.
‫Ci siamo.
‫OK, quindi divide l'ultimo pezzetto della parte, ma noi vogliamo solo questo.
‫Ecco perché dobbiamo farlo solo per il percorso di prova.
‫Quindi ora vogliamo solo esaminare questa cartella di prova, non verrà visualizzata qui, vero, perché ci sono molte
‫immagini che impiegheranno molto tempo per essere caricate in CoLab.
‫Dovrai solo fidarti di me per quello che fa.
‫Vediamolo in azione comunque, le idee di test funzioneranno, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Va bene.
‫In realtà, non abbiamo bisogno del bit JPEG.
‫Quindi quello che dovremo fare, vogliamo solo il primo elemento di ognuno di questi, quindi dovremo
‫mettere un piccolo indice zero lì.
‫E vediamo cosa fa.
‫Questo è quello che stiamo cercando, testare le idee.
‫Non voglio una stampa grande là fuori, quindi quello che farò è andare a Freds, D. F..
‫Quindi prendo il mio frame di dati da quassù.
‫Creerò una colonna ID con gli ID dei test.
‫Quindi prendi quello e metti quello, il loro piccolo eccesso, eseguendo questa cella tre
‫volte, ma questo è.
‫Va bene.
‫Diamo un'occhiata al capo del nostro staff, come facciamo sempre quando manipoliamo i nostri dati.
‫OK, quindi ora abbiamo alcune idee, dobbiamo solo spendere tutte le nostre probabilità di previsione per
‫ogni downgrade.
‫Ora, come potremmo farlo?
‫Hmm.
‫Voglio che ci pensi un secondo.
‫Cosa abbiamo?
‫Abbiamo previsioni di test, che è una serie di previsioni, probabilità e.
‫Quello che abbiamo è un elenco di diverse razze di cani, abbiamo razze uniche perché aggiungiamo le probabilità di
‫previsione.
‫Questo sta diventando eccitante.
‫Ci stiamo avvicinando così tanto a presentare il nostro primo modello di deep learning completo a Kagle.
‫Siamo passati dalla testa ai piedi, l'intero processo, l'intero shebang.
‫Non puoi dire che sono pompato, quindi questo accederà all'ampiezza di tutte le razze uniche, quindi tutte
‫le colonne delle razze e quindi vogliamo semplicemente impostarlo facilmente.
‫Questo è per testare le previsioni per il dopehead.
‫E abbiamo finito, signore e signori, provateci, lo confronteremmo con la presentazione del campione.
‫Naturalmente, questo va avanti per molto più tempo, ma il nostro utilizza il modello che abbiamo costruito.
‫I numeri saranno diversi, ma va bene così.
‫Ora esportiamolo in un CSB in modo da poterlo inviare a Kagle.
‫Come esportiamo il frame di dati PANDAS in CSFI?
‫Usiamo per vedere come veicoli.
‫Vogliamo andare a guidare il mio disco.
‫Andrò alla visione del cane e la salverò solo come presentazione di previsioni del modello completo forse un
‫punto CSJ.
‫O forse ci diremo il mio Bonnett.
‫Vito.
‫Gli Stati Uniti oggi e non vogliamo l'indice, quindi l'indice è uguale a false.
‫Andremo qui, che è proprio quello che stiamo facendo, salveremo il nostro frame di dati di previsioni per vedere ASWAY per la presentazione a
‫Kagle.
‫Questo salverà le dita incrociate?
‫Sì, certo che lo farà.
‫Ora diamo un'occhiata qui.
‫Nei nostri file, oh, forse abbiamo avuto problemi.
‫Abbiamo appena salvato un cessate il fuoco.
‫Potrebbero esserci vite perse, la trama su di noi.
‫Dammi un secondo per ricaricare la mia finestra di collaborazione e tornerò non appena avrò accesso a questa cartella.
‫Ok, sono tornato, mi dispiace tanto per quella piccola interruzione nelle scene di trasmissione, la mia finestra CoLab ha deciso
‫di impazzire.
‫vedo perché?
‫Perché ho appena deciso di aprire la cartella di prova e devo chiuderla e potrei doverla mettere in pausa
‫di nuovo un secondo.
‫Va bene.
‫La terza volta è un incanto.
‫Siamo tornati.
‫Quindi fai molta attenzione con le cartelle che apri nella finestra di CoLab.
‫Se sono pieni di dati, a. K. un. Oltre 10.000 immagini, bloccherà il tuo notebook CoLab.
‫Ci siamo.
‫Previsioni complete del modello.
‫Beh, non possiamo davvero vedere l'intera cosa lì.
‫Oh, ci siamo.
‫E questo è solo il nostro file ESV lì.
‫Quindi, se volessimo, possiamo scaricarlo.
‫Lo vogliamo.
‫Quindi aspetteremo che vada a buon fine.
‫Accelererò il mio video fino a quando questo non sarà completamente scaricato.
‫Hourani, quindi questo è completamente scaricato, tutto ciò che ho fatto è stato fare clic su download e ho aspettato che finisse.
‫Ci sono voluti circa un minuto o giù di lì, non troppo tempo.
‫Si tratta di un CSB di circa 30 megabyte se arriviamo alla mia cartella dei download.
‫Se veniamo qui.
‫Sì, circa 30 megabyte ASV.
‫Quindi diecimila previsioni.
‫Adesso ce l'abbiamo.
‫Andiamo a Kagle e possiamo fare tardi la presentazione perché questo concorso è già chiuso.
‫Puoi vedere il mio passato lì cinque giorni fa.
‫Quindi carichiamo voglio mostrarti che funziona.
‫Apri, sto solo selezionando il CSB che abbiamo appena scaricato.
‫Passerà attraverso descrivere brevemente la tua presentazione.
‫Andiamo a trasferire l'apprendimento, è così che lo chiamiamo,
‫perché è quello che usiamo per trasferire l'apprendimento sulla rete mobile, la visione del cane al bambino.
‫E poi farà una sottomissione e segnerà.
‫Ora c'è qualcosa in ballo con questo, oh, 20.
‫Quindi questo sarebbe il nostro obiettivo è battere questo sul prossimo.
‫E se torniamo alla classifica.
‫Guarda dove siamo apparsi, probabilmente troveremo un punteggio della classifica pubblica zero.
‫Hmm, sarei molto scettico su qualsiasi competizione di mucche in cui le persone hanno segnato zero.
‫Quindi quello che puoi effettivamente scoprire è che puoi effettivamente jank o effettivamente hackerare il punteggio qui.
‫Quindi non preoccuparti troppo di inviare qui in caso di invio tardivo.
‫Il tuo prossimo obiettivo è solo quello di ridurre il tuo punteggio.
‫E se vuoi il mio esempio di presentazione CSJ, mi piacerà questo nella sezione delle risorse, probabilmente otterrai lo stesso
‫punteggio di me.
‫Il nostro prossimo passo.
‫In questo progetto, se dovessimo continuare a estenderlo e provare, un nuovo modello sarebbe battere il nostro
‫punteggio originale piuttosto che prestare attenzione alla classifica.
‫Immediatamente è concentrarsi su quando si inizia a spiaggiare il proprio punteggio.
‫Quindi ora abbiamo visto come fare una previsione completa per la competizione Kaggle.
‫Ma questo non è il nostro obiettivo originale.
‫Beh, è stato un po' che ho mentito fin dall'inizio.
‫Come si chiama questo quaderno?
‫Visione del cane.
‫Quindi il nostro problema è identificare la razza di un cane, data l'immagine di un cane, quando sono seduto al
‫bar e scatto una foto di un cane, voglio sapere che razza di cane è.
‫Così.
‫È probabile che tu voglia essere in grado di fare previsioni sulle tue immagini personalizzate, quindi piuttosto che solo sulle immagini che Kagle
‫ci ha fornito in un set di test e allenamento.
‫E se avessi delle immagini del tuo cane?
‫Che mi è capitato di avere o di un cane che hai visto al bar che sembrava davvero carino e carino e volevi
‫sapere di che razza fosse.
‫Hai scattato una foto e sei tornato al tuo modello di apprendimento automatico in questo taccuino e sei tipo,
‫voglio vedere quale razza di cane stava usando il mio modello.
‫Bene, diamo un'occhiata a come farlo nel prossimo video.
‫Fare previsioni su immagini personalizzate.