‫Tenemos un zarei de predicción, pero ahora necesitamos obtenerlo en el formato de envío de Kagle, así que eso es en lo
‫que trabajaremos en este video.
‫Vamos a hacernos un pequeño rumbo, preparando las predicciones del conjunto de datos de prueba del Kagle.
‫Y si miramos el envío de muestra, sabemos lo que necesitamos y sabemos que necesitamos una columna de ID, que
‫son los ID de archivo de nuestras imágenes de prueba, sabemos que necesitamos columnas para cada una de las diferentes razas de perros.
‫Y sabemos que necesitamos las probabilidades de predicción, que es lo que tenemos en este momento.
‫Tenemos una matriz con todos estos números.
‫Básicamente, necesitamos configurar nuestra matriz de probabilidad de predicciones en un marco de datos como este, exportarlo
‫como CSV y luego cargarlo en Kagle.
‫Así que escribamos eso.
‫De hecho, pondremos un pequeño enlace aquí.
‫De lo que Kagle quiere una empresa de valoración, que así es como debe verse la presentación de
‫muestra, mirando la presentación de muestra de Kagle.
‫Encontramos eso.
‫Quiere nuestros modelos.
‫Salidas de probabilidad de predicción en.
‫Un marco de datos con una columna de ID y una columna para cada raza de perro diferente.
‫Bueno, no es realmente un fragmento de datos para ver ASV, pero podemos ser un poco incorrectos en nuestra
‫redacción.
‫¿Y cómo vamos a hacer esto?
‫Escribamos algunas guías para obtener los datos en este formato.
‫Bueno, este es un testimonio de nuestro pequeño gráfico favorito aquí sobre la preparación de entradas y salidas.
‫Así que ahora hemos trabajado con las entradas.
‫Guardamos y recargamos nuestro modelo de tren, ahora estamos haciendo un montón de predicciones de
‫que hemos hecho predicciones que estamos preparando nuestras salidas, más específicamente preparando nuestras salidas para Kagle.
‫Nosotros crearemos.
‫El marco de datos de un panda con una I. D. , Los llamaría, así como una columna para cada raza de perro.
‫Y luego agregaremos datos a la columna de ID extrayendo los ID de imagen de prueba de
‫sus partes de archivo, y luego agregaremos datos, las probabilidades de predicción a cada una de las columnas de rebuzno de perro.
‫Y luego queremos exportar el marco de datos como.
‫Veo ASV para enviarlo a Kagle.
‫Esto es lo que buscamos y las probabilidades están mal escritas.
‫Estándar, Daniel.
‫Escriba pinchando a algún simpático y pequeño tonto.
‫Muy bien, al primer paso.
‫Repasemos y creemos el marco de datos de un panda.
‫Hemos tenido experiencia de esta manera en la sección panda con columnas vacías.
‫Así que iremos al pan D. F. es igual a la trama de datos PD.
‫Entonces, solo una nomenclatura estándar para el marco de datos de predicción.
‫D. F. desfiles, marco de datos, todas las predicciones, las columnas del marco de datos serán iguales a I. D..
‫Más.
‫Necesitamos una columna para cada una de las diferentes razas de perros, haré una lista, razas únicas, y solo quiero mostrarles a
‫qué se parece la lista de razas únicas.
‫Raza única.
‫Así que ahí vamos.
‫Entonces, si agregamos yo. D. a ese.
‫Démosle eso.
‫Idei espera.
‫Gatillo feliz una vez más.
‫Además, tienen una identificación y calificaciones menos exclusivas.
‫Esos son algunos nombres de columna para nosotros, comentaremos sobre eso y veremos que la cabeza de nuestro presidente debe estar vacía con solo un
‫montón de nombres de columna.
‫Eso es lo que buscamos, diría yo, y todas nuestras razas únicas en orden.
‫Hemos hecho esto.
‫Así que poniendo algunas imágenes.
‫Muy bien, agregue datos a la identificación, vamos, extrayendo las identificaciones de las imágenes de prueba de
‫sus partes del archivo, creo que ya lo hemos hecho.
‫Pero lo que podríamos hacer es hacerlo de nuevo.
‫Pruebe los nombres de los archivos.
‫Pero la forma en que podemos conseguir cada yo. D. es por lo que queremos extraer esto.
‫Así que podríamos hacer algunos proyectos sofisticados sobre esto, pero les mostraré otra forma, agregue ID de imagen
‫de prueba.
‫Para el marco de datos de predicciones, por lo que queremos ir a una ruta de prueba, ¿ya creamos una ruta de prueba?
‫Lo hicimos bien, maravilloso, así que obtengamos ID de prueba.
‫Así que esta es solo la ruta a nuestro archivo de prueba y los ID de prueba serán iguales a.
‫Una lista de comprensión de nuestra ruta de stock y luego, ¿qué es, texto dividido?
‫Te mostraré lo que hace esto en un segundo texto dividido y durante media hora en la lista de ruta de prueba.
‫Eso debería ser correcto.
‫¿Cómo puedo mostrarte un ejemplo de texto dividido de ruta fija? Queremos obtener nombres de archivo de prueba.
‫Cero.
‫Bueno, este trabajo.
‫Aquí vamos.
‫Bien, entonces divide la última parte de la parte, pero solo queremos esto.
‫Por eso tenemos que hacerlo solo para la ruta de prueba.
‫Así que solo queremos revisar esta carpeta de prueba ahora, no aparecerá aquí, ¿verdad? Porque hay muchas
‫imágenes allí que tardarán mucho en cargarse en CoLab.
‫Vas a tener que confiarme lo que hace esto.
‫Veámoslo en acción de todos modos, las ideas de prueba funcionarán, en caso de duda, ejecute el código.
‫De acuerdo.
‫En realidad, no necesitamos el bit JPEG.
‫Entonces, lo que vamos a tener que hacer es que solo queremos el primer elemento de cada uno de estos, por lo que
‫tendremos que poner un pequeño índice cero allí.
‫Y veamos qué hace esto.
‫Eso es lo que buscamos, probar ideas.
‫No quiero una letra grande por ahí, así que lo que voy a hacer es ir Freds, D. F..
‫Así que estoy tomando mi marco de datos de aquí arriba.
‫Voy a hacer una columna de ID con los ID de prueba.
‫Así que simplemente tomando eso y poniendo ese poco de exageración, ejecutando esta celda tres
‫veces, pero eso es.
‫Está bien.
‫Echemos un vistazo al jefe de nuestro personal, como siempre hacemos cuando manipulamos nuestros datos.
‫Bien, ahora tenemos algunas ideas, solo necesitamos gastar todas nuestras probabilidades de predicción para cada
‫degradación.
‫Ahora, ¿cómo podemos hacer eso?
‫Mmm.
‫Quiero que pienses en esto por un segundo.
‫¿Que tenemos?
‫Tenemos predicciones de prueba, que es una serie de predicciones, probabilidades y.
‫Lo que tenemos es una lista de diferentes razas de perros, tenemos razas únicas porque lo hacemos, así que agregue las probabilidades de
‫predicción.
‫Esto se está poniendo emocionante.
‫Estamos tan cerca de estar ahora para enviar nuestro primer modelo de aprendizaje profundo completo a Kagle.
‫Hemos ido de la cabeza a los pies, todo el proceso, todo el asunto.
‫No se puede decir que estoy emocionado, por lo que esto va a acceder a la amplitud de todas las razas únicas, por
‫lo que todas las columnas de razas y luego queremos configurarlo así de fácil.
‫Esto es para probar las predicciones del tonto.
‫Y hemos terminado, señoras y señores, intenten eso, lo compararíamos con la presentación de muestra.
‫Por supuesto, esto dura mucho más, pero el nuestro está usando el modelo que hemos construido.
‫Los números serán diferentes, pero está bien.
‫Ahora exportémoslo a un CSB para que podamos enviarlo a Kagle.
‫¿Cómo exportamos el marco de datos PANDAS a CSFI?
‫Solíamos ver como vehículos.
‫Queremos conducir mi disco.
‫Voy a ir a la visión del perro y solo voy a guardarlo como quizás la presentación de predicciones del modelo completo
‫un punto CSJ.
‫O tal vez nos digamos a nosotros mismos mi Bonnett.
‫Vito.
‫EE.UU. hoy, y no queremos índice, por lo que índice es igual a falso.
‫Iremos aquí, que es lo que estamos haciendo, guardamos nuestro marco de datos de predicciones para ver ASWAY y enviarlo a
‫Kagle.
‫¿Esto salvará los dedos cruzados?
‫Sí, por supuesto que lo hará.
‫Ahora echemos un vistazo aquí.
‫En nuestros archivos, oh, tal vez hayamos fallado.
‫Acabamos de salvar un alto el fuego.
‫Puede haber vidas perdidas, la trama sobre nosotros.
‫Dame un segundo para que se recargue mi ventana de colaboración y volveré una vez que tenga acceso a esta carpeta.
‫De acuerdo, estoy de regreso, lo siento mucho por esa pequeña interrupción en las escenas de transmisión, mi ventana de CoLab decidió
‫volverse loca.
‫Ya veo por qué?
‫Porque acabo de decidir abrir la carpeta de prueba y necesito cerrarla y es posible que tenga que
‫pausarla nuevamente un segundo.
‫Está bien.
‫Tercera es la vencida.
‫Estamos de vuelta.
‫Así que tenga mucho cuidado con las carpetas que abre en la ventana de CoLab.
‫Si están llenos de datos, a. k. una. Más de 10000 imágenes, congelará su portátil CoLab.
‫Aquí vamos.
‫Predicciones del modelo completo.
‫Bueno, realmente no podemos ver todo allí.
‫Oh, ahí vamos.
‫Y ese es solo nuestro archivo ESV allí.
‫Entonces, si quisiéramos, podemos descargarlo.
‫Queremos hacerlo.
‫Así que esperaremos a que eso pase.
‫Aceleraré mi video hasta que esté completamente descargado.
‫Hourani, así que esto está completamente descargado, todo lo que hice fue hacer clic en descargar y esperé a que se completara.
‫Tomó alrededor de un minuto más o menos, no demasiado.
‫Se trata de un CSB de 30 megabytes si llegamos a mi carpeta de descargas.
‫Si venimos aquí.
‫Sí, unos 30 megabytes ASV.
‫Entonces diez mil predicciones.
‫Ahora lo tenemos.
‫Vayamos a Kagle y podemos llegar tarde a la presentación porque esta competencia ya se cerró.
‫Puedes ver mi pasado allí hace cinco días.
‫Así que carguemos, quiero mostrarte que esto funciona.
‫Abierto, solo estoy seleccionando el CSB que acabamos de descargar.
‫Pasará por una breve descripción de su envío.
‫Vamos a transferir el aprendizaje, así es como lo llamamos,
‫porque eso es lo que usamos para transferir el aprendizaje a la red móvil, la visión del perro al bebé.
‫Y luego hará una presentación y la puntuará.
‫Ahora algo está pasando con esto, oh, 20.
‫Entonces ese sería nuestro objetivo: vencer a este en el próximo.
‫Y si volvemos a la clasificación.
‫Vea dónde aparecimos, probablemente encontremos una puntuación de cero en la tabla de clasificación pública.
‫Hmm, sería muy escéptico de cualquier competencia de vacas en la que la gente haya puntuado cero.
‫Entonces, lo que realmente puede descubrir es que realmente puede alterar o piratear la partitura aquí.
‫Así que no se preocupe demasiado por enviar a aquí en un envío tardío.
‫Su próximo objetivo es simplemente reducir su propia puntuación.
‫Y si quieres mi envío de ejemplo CSJ, me gusta esto en la sección de recursos, probablemente obtendrás la misma
‫puntuación que yo.
‫Nuestro siguiente paso.
‫En este proyecto, si tuviéramos que seguir extendiéndolo e intentándolo, un nuevo modelo sería superar nuestra puntuación original en
‫lugar de prestar atención a la tabla de clasificación.
‫De inmediato, se centra en la primera vez que comienza a reproducir su propia partitura.
‫Así que ahora hemos visto cómo hacer una predicción completa para la competencia de Kaggle.
‫Pero ese no es nuestro enfoque original.
‫Bueno, fue como que mentí en la parte superior.
‫¿Cómo se llama este cuaderno?
‫Visión del perro.
‫Entonces, nuestro problema es identificar la raza de un perro, dada la imagen de un perro, cuando estoy sentado en
‫el café y tomo una foto de un perro, quiero saber qué raza de perro es.
‫Entonces.
‫Es probable que desee poder hacer predicciones en sus propias imágenes personalizadas, por lo que en lugar de solo imágenes que Kagle
‫nos ha proporcionado en un conjunto de prueba y entrenamiento.
‫¿Y si tuvieras algunas imágenes de tu propio perro?
‫Lo cual resulta que tengo o un perro que viste en el café que se veía muy lindo y bonito y querías
‫saber de qué raza era.
‫Hiciste una foto y volviste a tu modelo de aprendizaje automático en este cuaderno y dijiste, quiero
‫ver qué raza de perro estaba usando mi modelo.
‫Bueno, echemos un vistazo a cómo hacerlo en el siguiente video.
‫Realización de predicciones sobre imágenes personalizadas.