‫เรามีอาร์เรย์การคาดคะเน แต่ตอนนี้ เราต้องได้รับในรูปแบบการส่ง Kaggle
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะดำเนินการในวิดีโอนี้
‫มาทำให้ตัวเองเป็นหัวเรื่องเล็กน้อยเพื่อเตรียมข้อมูลการทดสอบ
‫ตั้งค่าการคาดการณ์สำหรับ Kaggle
‫และถ้าเราดูตัวอย่างที่ส่งมา เราก็รู้ว่าเราต้องการอะไร และรู้ว่าเราต้องการคอลัมน์
‫ID ซึ่งเป็น ID ไฟล์จากอิมเมจทดสอบของเรา
‫เรารู้ว่าเราต้องการคอลัมน์สำหรับสุนัขแต่ละสายพันธุ์ และเรารู้ว่าเราต้องการความน่าจะเป็นในการทำนาย ซึ่งเป็นสิ่งที่เรามีในขณะนี้
‫เรามีอาร์เรย์ที่มีตัวเลขเหล่านี้ทั้งหมด
‫โดยพื้นฐานแล้วเราจำเป็นต้องตั้งค่าอาร์เรย์ความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้ใน dataframe เช่นนี้
‫ส่งออกเป็น CSV แล้วอัปโหลดไปที่ Kaggle
‫ลองเขียนลงไป
‫อันที่จริงเราจะใส่ลิงค์เล็ก ๆ ไว้ที่นี่
‫ในสิ่งที่คาร์กิลล์ต้องการ
‫การประเมิน.
‫คัดลอกสิ่งนั้น
‫นี่เป็นเพียงลักษณะของการส่งตัวอย่าง
‫เมื่อดูที่การส่งตัวอย่าง Kaggle เราพบว่า
‫มันต้องการโมเดลของเรา
‫เอาต์พุตความน่าจะเป็นของการคาดการณ์ใน
‫DataFrame ที่มีคอลัมน์ ID และคอลัมน์สำหรับสุนัขแต่ละสายพันธุ์
‫มันไม่ใช่ dataframe จริงๆ มันคือ CSV แต่เราอาจใช้คำพูดของเราผิดนิดหน่อย
‫และเราจะทำเช่นนี้ได้อย่างไร?
‫มาเขียนแนวทางกัน
‫ดังนั้นเพื่อให้ได้ข้อมูลในรูปแบบนี้
‫นี่เป็นข้อพิสูจน์ถึงกราฟิกเล็ก ๆ ที่เราชื่นชอบในการเตรียมอินพุตและเอาต์พุต
‫ตอนนี้เราได้ทำงานกับปัจจัยการผลิตแล้ว
‫เราได้บันทึกและโหลดโมเดลรถไฟของเราใหม่
‫ตอนนี้เรากำลังทำการคาดคะเนจำนวนหนึ่งที่เราได้ทำนายไว้
‫เรากำลังเตรียมเอาท์พุตของเรา โดยเฉพาะการเตรียมเอาท์พุตของเราสำหรับ Kaggle
‫เราจะสร้าง
‫ดาต้าเฟรมของแพนด้าที่มีคอลัมน์ ID ID เช่นเดียวกับคอลัมน์สำหรับสุนัขแต่ละสายพันธุ์
‫จากนั้นเราจะเพิ่มข้อมูลลงในคอลัมน์ ID โดยแยกรหัสรูปภาพทดสอบออกจากเส้นทางไฟล์
‫จากนั้นเราจะเพิ่มข้อมูล ความน่าจะเป็นในการทำนาย ในแต่ละคอลัมน์ของสายพันธุ์สุนัข
‫จากนั้นเราต้องการส่งออก data frame เป็น
‫CSV เพื่อส่งไปที่ Kaggle
‫นี่คือสิ่งที่พวกเราตามหา
‫และความน่าจะเป็นสะกดผิด
‫มาตรฐานแดเนียล
‫พิมพ์ผิด
‫KING หยุดตกเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่สวยงาม
‫ไม่เป็นไร.
‫ขั้นแรก มาดูการสร้างดาต้าเฟรมของแพนด้ากัน
‫เราเคยมีประสบการณ์แบบนี้มาแล้วในหมวดหมีแพนด้ากับคอลัมน์ว่างๆ
‫เราจะไปสเปรด DF เท่ากับ PD dataframe
‫ดังนั้นเพียงแค่ระบบการตั้งชื่อมาตรฐานสำหรับ dataframe การคาดการณ์จะกระจาย dataframe
‫ของ DF Preds หรือคอลัมน์ dataframe ของการคาดการณ์จะเท่ากับ ID
‫พลัส.
‫เราต้องการคอลัมน์สำหรับสุนัขแต่ละสายพันธุ์
‫ดังนั้นเราจะทำรายการหนึ่งสายพันธุ์ที่ไม่ซ้ำกัน
‫และฉันแค่ต้องการแสดงให้คุณเห็นว่ารายชื่อสายพันธุ์ที่มีลักษณะเฉพาะเป็นอย่างไร
‫รายชื่อสายพันธุ์ที่ไม่ซ้ำกัน
‫ดังนั้นเราจึงไป
‫ดังนั้นถ้าเราเพิ่ม ID เข้าไป
‫ให้ที่เกี่ยวกับ
‫ฉันจะบอกว่าโอ๊ะ
‫เรียกความสุขอีกครั้ง
‫พลัส.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ID บวกรายการสายพันธุ์ที่ไม่ซ้ำกัน
‫นั่นคือชื่อคอลัมน์บางส่วนสำหรับเรา
‫เราจะแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับสิ่งนั้น และเราจะตรวจสอบส่วนหัวของ Preds DF ของเราควรจะว่างเปล่าโดยมีเพียงชื่อคอลัมน์จำนวนมาก
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ ID และสายพันธุ์ที่เป็นเอกลักษณ์ทั้งหมดของเราตามลำดับ
‫เราทำสิ่งนี้แล้ว
‫เลยใส่อิโมจิลงไป
‫ไม่เป็นไร.
‫เพิ่มข้อมูลลงในคอลัมน์ ID โดยแยกรหัสรูปภาพทดสอบออกจากเส้นทางไฟล์
‫ฉันเชื่อว่าเราได้ทำอย่างนั้นแล้ว
‫แต่สิ่งที่เราทำได้คือทำใหม่อีกครั้ง
‫ทดสอบชื่อไฟล์
‫แต่วิธีที่เราจะได้ ID ก็คือ
‫เราต้องการดึงสิ่งนี้ออกมา
‫ดังนั้นเราจึงสามารถทำ regex แฟนซีได้เล็กน้อย
‫แต่ฉันจะแสดงวิธีอื่นให้คุณดู
‫ต่อท้ายรหัสรูปภาพทดสอบกับดาต้าเฟรมการคาดคะเน
‫เราจึงอยากไปทดสอบเส้นทาง
‫เราสร้างเส้นทางทดสอบแล้วหรือยัง
‫เราทำ.
‫โอเค วิเศษมาก
‫มาลองหา ID ทดสอบกัน
‫นี่ก็แค่พาธไปยังไฟล์ทดสอบของเรา และรหัสทดสอบจะเท่ากับ
‫ความเข้าใจรายการของเส้นทางดอทของ O
‫แล้วมันคืออะไร?
‫แยกข้อความ
‫ฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าสิ่งนี้ทำอะไรในอีกสักครู่
‫แยกข้อความและสำหรับเส้นทางในเส้นทางการทดสอบ dot list dir ของ o
‫นั่นควรจะถูกต้อง
‫ฉันจะแสดงตัวอย่างให้คุณเห็นได้อย่างไร
‫ตกลง.
‫เส้นทางหยุด แยกข้อความ
‫เราต้องการรับชื่อไฟล์ทดสอบ
‫ศูนย์.
‫ก็งานนี้.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ตกลง.
‫ดังนั้นมันจึงแยกส่วนเล็กน้อยสุดท้ายของเส้นทางออก แต่เราต้องการแค่นี้
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เราต้องทำสำหรับเส้นทางทดสอบเท่านั้น
‫ดังนั้นเราจึงต้องการเพียงแค่ผ่านโฟลเดอร์ทดสอบนี้
‫ตอนนี้จะไม่แสดงขึ้นที่นี่ใช่มั้ย?
‫เพราะมีรูปภาพจำนวนมากที่จะโหลดนาน
‫และ CoLab คุณจะต้องเชื่อฉันในสิ่งที่ทำ
‫มาดูการใช้งานกันได้เลย
‫รหัสทดสอบ
‫นี้จะทำงาน?
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫ถูกต้องทั้งหมด
‫อันที่จริงเราไม่ต้องการบิต JPEG
‫สิ่งที่เราจะต้องทำ เราต้องการแค่องค์ประกอบแรกของแต่ละอันเท่านั้น
‫เราจะต้องใส่ดัชนีศูนย์เล็กน้อยไว้ตรงนั้น
‫และมาดูกันว่ามันทำอะไรได้บ้าง
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังตามหา
‫รหัสทดสอบ
‫ฉันไม่ต้องการพิมพ์ใหญ่ที่นั่น
‫ที่ผมจะทำคือกดไปเลยครับ
‫DF ฉันกำลังดึง data frame จากบนนี้
‫ฉันจะสร้างคอลัมน์ ID ด้วยรหัสทดสอบ
‫ก็แค่เอามันมาวางตรงนั้น เป็นการโอเวอร์คล็อกเล็กน้อยในการรันเซลล์นี้สามครั้ง
‫แต่นั่นก็ไม่เป็นไร
‫มาดูหัวหน้า DF ของเรากัน อย่างที่เราทำเสมอเมื่อเราจัดการข้อมูลของเรา
‫ตกลง.
‫ดังนั้นเราจึงมีความคิดบางอย่างอยู่ในนั้น
‫ตอนนี้เราจำเป็นต้องผนวกความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้ทั้งหมดสำหรับสุนัขแต่ละสายพันธุ์
‫ทีนี้เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫อืม?
‫ฉันอยากให้คุณคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้สักครู่
‫เรามีอะไร?
‫เรามีการคาดคะเนแบบทดสอบ ซึ่งเป็นอาร์เรย์ของการคาดคะเน ความน่าจะเป็น และ
‫เรามีอะไร?
‫นั่นเป็นรายชื่อสุนัขหลายสายพันธุ์
‫เรามีสายถักที่เป็นเอกลักษณ์
‫แน่นอนเราทำ
‫ดังนั้นเพิ่มความน่าจะเป็นในการทำนาย
‫นี่เริ่มน่าตื่นเต้นแล้ว
‫เราใกล้จะสามารถส่งโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเต็มรูปแบบตัวแรกของเราไปที่ Kaggle
‫เราได้ทำตั้งแต่หัวจรดเท้า กระบวนการทั้งหมด เสียทั้งหมด ดังนั้นคุณคงบอกไม่ได้ว่าฉันกำลังสูบฉีด
‫นี่จะเป็นการประเมินความกว้าง df ของสายพันธุ์เฉพาะทั้งหมด ดังนั้นคอลัมน์พันธุ์ทั้งหมด
‫แล้วเราต้องการตั้งค่านั้น
‫ดูว่ามันง่ายแค่ไหนในการทดสอบการคาดการณ์การแพร่กระจาย df dot head
‫และเราเสร็จแล้ว
‫ท่านสุภาพบุรุษและสุภาพสตรี ไปที่นั่น
‫เราจะเปรียบเทียบกับการส่งตัวอย่าง
‫แน่นอนว่าสิ่งนี้จะดำเนินต่อไปอีกนาน
‫แต่ของเราใช้แบบจำลองที่เราสร้างขึ้น
‫ตัวเลขจะต่างกันออกไป แต่ก็ไม่เป็นไร
‫ตอนนี้ ส่งออกเป็น CSV เพื่อให้เราสามารถส่งไปที่ Kaggle
‫เราจะส่งออก dataframe แพนด้าไปยัง csv ได้อย่างไร
‫เราใช้ CSV
‫แน่นอนว่าเราอยากขับรถไปเอง
‫ฉันจะไปที่วิสัยทัศน์ของสุนัขและฉันแค่จะช่วยมันเพราะบางทีการทำนายแบบจำลองการตกส่งหนึ่ง CC หรือบางทีเราจะบอกตัวเองว่าการต่อสู้ของฉัน
‫สุทธิ.
‫ทางที่.
‫Dot csv และเราไม่ต้องการดัชนี
‫ดัชนีจึงเท่ากับเท็จ
‫เราจะไปที่นี่
‫เราจะเขียนสิ่งที่เรากำลังทำอยู่
‫บันทึก dataframe การคาดการณ์ของเราเพื่อดูเรา v เพื่อส่งไปยัง Kaggle
‫นี้จะประหยัด?
‫ไขว้นิ้วเอาไว้.
‫ใช่แน่นอนมันจะ
‫ทีนี้มาดูในนี้กัน
‫ในไฟล์ของเรา
‫โอ้บางทีเราอาจจะผิดพลาด
‫เราเพิ่งบันทึก CSV ไว้ที่นั่น
‫บางทีห้องทดลองรถอาจสูญเสียแผนของเราไป
‫ให้เวลาฉันสักครู่เพื่อให้หน้าต่างห้องทดลองรถของฉันโหลดใหม่ และฉันจะกลับมาอีกครั้งเมื่อเข้าถึงโฟลเดอร์นี้ได้
‫ตกลง.
‫ฉันกลับมาแล้ว.
‫ขออภัยสำหรับการหยุดชะงักเล็กน้อยในการออกอากาศ
‫ดูเหมือนว่าหน้าต่างห้องทดลองของฉันตัดสินใจพังเพราะว่าฉันตัดสินใจเปิดโฟลเดอร์ทดสอบและฉันต้องปิดมัน
‫และฉันอาจต้องหยุดชั่วคราวอีกครั้ง
‫1/2.
‫ไม่เป็นไร.
‫ครั้งที่สามเป็นเสน่ห์
‫เรากลับมาแล้ว
‫ดังนั้นโปรดใช้ความระมัดระวังอย่างยิ่งกับโฟลเดอร์ที่คุณเปิดในหน้าต่างการทำงานร่วมกันของคุณ
‫หากเต็มไปด้วยข้อมูล ก. เค รูปภาพมากกว่า 10,000 ภาพ จะทำให้สมุดบันทึก colab ของคุณหยุดนิ่ง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫สำหรับการทำนายแบบจำลอง
‫เรามองไม่เห็นสิ่งทั้งปวงที่นั่นจริงๆ
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫และนั่นเป็นเพียงไฟล์ CSV ของเราที่นั่น
‫ดังนั้นถ้าเราต้องการ เราสามารถดาวน์โหลดที่เราต้องการได้
‫ดังนั้นเราจะรอจนกว่ามันจะผ่านไป
‫ฉันจะเร่งความเร็ววิดีโอของฉันจนกว่าจะดาวน์โหลดเสร็จ
‫ถูกต้องทั้งหมด
‫จึงดาวน์โหลดมาเต็ม
‫ทั้งหมดที่ฉันทำก็แค่คลิกดาวน์โหลดแล้วรอให้มันทำงาน
‫ใช้เวลาประมาณหนึ่งนาที ไม่นานเกินไป
‫นี่คือประมาณ 30 เมกะไบต์ csv
‫ถ้าเรามาที่โฟลเดอร์ดาวน์โหลดของฉัน
‫ถ้าเรามาที่นี่
‫ใช่ ESV ประมาณ 30 เมกะไบต์ ดังนั้น 10,000 การคาดคะเน
‫ตอนนี้เราได้ที่
‫ไปที่ Kaggle และเราสามารถส่งช้าได้เพราะการแข่งขันนี้ปิดไปแล้ว
‫คุณสามารถเห็นอดีตของฉันชนะที่นั่นเมื่อห้าวันก่อน
‫เลยมาโหลดกัน
‫ฉันต้องการแสดงให้คุณเห็นว่าสิ่งนี้ได้ผล
‫เปิด.
‫ฉันแค่เลือก CSV ที่เราเพิ่งดาวน์โหลด
‫มันจะผ่านไปได้
‫อธิบายสั้น ๆ ที่คุณส่ง
‫ไปโอนการเรียนรู้กัน
‫นั่นคือสิ่งที่เราเรียกว่าเพราะนั่นคือสิ่งที่เราใช้ในการถ่ายทอดการเรียนรู้เน็ตมือถือ
‫พวกเขาด้วย?
‫วิสัยทัศน์ของสุนัขทารก
‫จากนั้นเราจะทำการยื่นเสนอและจะทำคะแนน
‫ตอนนี้มีบางอย่างเกิดขึ้นกับสิ่งนี้
‫โอ้ 20.
‫นั่นคือเป้าหมายของเราคือเอาชนะสิ่งนี้ในครั้งต่อไป
‫และถ้าเรากลับไปที่กระดานผู้นำ
‫ดูว่าเราปรากฏตัวที่ไหน
‫เราอาจจะพบว่าคะแนนลีดเดอร์บอร์ดสาธารณะเป็นศูนย์
‫อืม.
‫ฉันค่อนข้างจะสงสัยในการแข่งขันที่ผู้คนมีคะแนนเป็นศูนย์
‫สิ่งที่คุณสามารถค้นพบได้ก็คือคุณสามารถแฮ็คหรือแฮ็คคะแนนได้ที่นี่
‫ดังนั้นอย่ากังวลมากเกินไปเกี่ยวกับการส่งมาที่นี่เมื่อส่งล่าช้า
‫เป้าหมายต่อไปของคุณคือการลดคะแนนของคุณเอง
‫และถ้าคุณต้องการส่งตัวอย่างของฉัน CSV ฉันจะลิงก์ในส่วนผลลัพธ์
‫คุณคงจะได้คะแนนเท่าฉัน
‫ขั้นตอนต่อไปของเรา
‫ในโครงการนี้
‫ถ้าเราจะขยายมันต่อไปและลองใช้รูปแบบใหม่จะเป็นการเอาชนะคะแนนเดิมของเราแทนที่จะให้ความสนใจกับลีดเดอร์บอร์ด
‫จดจ่ออยู่ที่เมื่อคุณเริ่มเอาชนะคะแนนของคุณเองในครั้งแรก
‫ตอนนี้เราได้เห็นวิธีการทำนายผลการแข่งขัน Kaggle อย่างเต็มรูปแบบแล้ว
‫แต่นั่นไม่ใช่จุดสนใจเดิมของเรา
‫มันก็เป็นอย่างนั้น
‫ฉันนอนขวากลับขึ้นไปด้านบน
‫สมุดบันทึกนี้เรียกว่าอะไร
‫วิสัยทัศน์ของสุนัข
‫ดังนั้นปัญหาของเราคือการระบุสายพันธุ์ของสุนัขด้วยภาพสุนัข
‫ตอนนั่งคาเฟ่ถ่ายรูปหมาก็อยากรู้ว่าเป็นหมาพันธุ์อะไร
‫ดังนั้น.
‫เป็นไปได้มากว่าคุณต้องการทำนายภาพที่คุณกำหนดเองได้
‫แทนที่จะเป็นแค่ภาพที่ Kaggle มอบให้เราในชุดทดสอบและฝึก ถ้าคุณมีภาพสุนัขของคุณเองล่ะ
‫ซึ่งบังเอิญมีหรือเป็นหมาที่คุณเห็นในร้านกาแฟที่ดูน่ารักและน่ารักจริงๆ อยากทราบว่ามันคือพันธุ์อะไร
‫คุณถ่ายรูปแล้วกลับมาที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและสมุดบันทึกเล่มนี้ แล้วคุณแบบว่า ฉันต้องการดูว่าสุนัขสายพันธุ์ไหนที่ใช้แบบจำลองของฉัน
‫มาดูวิธีการทำกันในวิดีโอหน้ากัน
‫การคาดคะเนภาพที่กำหนดเอง