‫Bir tahminler dizimiz var, ancak şimdi bunu Kaggle gönderim formatına getirmemiz gerekiyor.
‫İşte bu videoda bunun için çalışacağız.
‫Gidip kendimize test verileri hazırlayan küçük bir başlık yapalım.
‫Kaggle için tahminleri ayarlayın.
‫Örnek gönderime bakarsak, neye ihtiyacımız olduğunu ve test görüntülerimizden dosya kimlikleri olan
‫bir ID sütununa ihtiyacımız olduğunu biliyoruz.
‫Farklı köpek ırklarının her biri için sütunlara ihtiyacımız olduğunu biliyoruz ve şu anda elimizde olan tahmin olasılıklarına ihtiyacımız
‫olduğunu biliyoruz.
‫Tüm bu sayıları içeren bir dizimiz var.
‫Temel olarak tahmin olasılık dizimizi bunun gibi bir veri çerçevesine kurmamız, CSV olarak dışa aktarmamız
‫ve ardından bunu Kaggle'a yüklememiz gerekir.
‫O zaman bunu yazalım.
‫Aslında, buraya küçük bir bağlantı koyacağız.
‫Cargill'in ne istediğine dair.
‫Değerlendirme.
‫Anlaşıldı.
‫Bu sadece örnek başvurunun nasıl görünmesi gerektiğidir.
‫Kaggle örnek sunumuna baktığımızda şunu görüyoruz.
‫Modellerimizi istiyor.
‫Tahmin olasılığı çıktıları içinde.
‫Bir ID sütunu ve her farklı köpek cinsi için bir sütun içeren bir DataFrame.
‫Aslında bu bir veri çerçevesi değil, bir CSV, ancak ifadelerimizde biraz yanlış olabiliriz.
‫Peki bunu nasıl yapacağız?
‫Kendimize bazı rehberler yazalım.
‫Yani verileri bu formatta almak için.
‫Bu, girdi ve çıktıların hazırlanmasına ilişkin favori küçük grafiğimizin bir kanıtıdır.
‫Şimdi girdilerle çalıştık.
‫Tren modelimizi kaydettik ve yeniden yükledik.
‫Şimdi bir takım tahminlerde bulunuyoruz.
‫Çıktılarımızı hazırlıyoruz, özellikle de Kaggle için çıktılarımızı hazırlıyoruz.
‫Biz yaratacağız.
‫Kimlik sütununun yanı sıra her köpek cinsi için bir sütun içeren bir pandas veri çerçevesi.
‫Ardından, test görüntüsü kimliklerini dosya yollarından çıkararak kimlik sütununa veri ekleyeceğiz.
‫Ve sonra köpek cinsi sütunlarının her birine veri, tahmin olasılıkları ekleyeceğiz.
‫Ve sonra veri çerçevesini şu şekilde dışa aktarmak istiyoruz.
‫Kaggle'a göndermek için bir CSV.
‫Peşinde olduğumuz şey bu.
‫Ve olasılıklar yanlış yazılmış.
‫Standart Daniel.
‫Yazım hatası.
‫KING Bazı güzel küçük sonbahar durakları.
‫Tamam.
‫İlk adım olarak bir pandas veri çerçevesi oluşturalım.
‫Bu deneyimi pandalar bölümünde boş sütunlarla yaşamıştık.
‫Bu yüzden DF eşittir PD veri çerçevesini yayacağız.
‫Dolayısıyla, bir tahmin veri çerçevesi için standart bir isimlendirme DF Preds veri çerçevesini
‫veya tahminler veri çerçevesi sütunlarını yayar ve ID'ye eşit olacaktır.
‫Artı.
‫Her farklı köpek cinsi için bir sütuna ihtiyacımız var.
‫Bu yüzden bir liste yapacağız benzersiz ırklar.
‫Ben de size eşsiz ırklar listesinin neye benzediğini göstermek istiyorum.
‫Benzersiz ırkları listeleyin.
‫İşte böyle.
‫Yani buna kimliği de eklersek.
‫Şuna bir bakalım.
‫Oops derdim.
‫Bir kez daha tetikçi mutluluğu.
‫Artı.
‫İşte oldu.
‫Kimlik artı benzersiz ırkları listeleyin.
‫Bu bizim için bazı sütun isimleri.
‫Bunu yorumlayacağız ve Preds DF'mizin baş kısmının sadece bir grup sütun adıyla boş olması gerektiğini kontrol
‫edeceğiz.
‫Kimlik tespiti için yola çıkıyoruz ve tüm benzersiz ırklarımızı sıraya koyuyoruz.
‫Biz bunu yaptık.
‫Birkaç emoji koyuyorum.
‫Tamam.
‫Test görüntüsü kimliklerini dosya yollarından çıkararak kimlik sütununa veri ekleyin.
‫Bunu zaten yaptığımıza inanıyorum.
‫Ama yapabileceğimiz şey bunu tekrar yapmak.
‫Test dosyası adları.
‫Ama kimliği alabilmemizin yolu.
‫Bunu çıkarmak istiyoruz.
‫Yani bunun üzerinde biraz süslü regex yapabiliriz.
‫Ama size başka bir yol göstereceğim.
‫Test görüntüsü kimliklerini tahminler veri çerçevesine ekleyin.
‫Bu yüzden test yoluna gitmek istiyoruz.
‫Zaten test yolu oluşturuyor muyuz?
‫Yaptık.
‫Tamam, harika.
‫Test kimliklerini alalım.
‫Yani bu sadece test dosyamızın yolu ve test ID'leri eşit olacak.
‫O'nun nokta yolunun bir liste anlayışı.
‫Peki o zaman nedir?
‫Metni böl.
‫Bunun ne işe yaradığını birazdan göstereceğim.
‫Metni böl ve o'nun nokta listesindeki yol için dir test yolu.
‫Bu doğru olmalı.
‫Size nasıl bir örnek gösterebilirim?
‫Tamam.
‫Yolu durdur, metni böl.
‫Test dosyası adlarını almak istiyoruz.
‫Sıfır.
‫Bu iş.
‫İşte oldu.
‫Tamam.
‫Böylece yolun son küçük parçasını ayırır, ancak biz sadece bunu istiyoruz.
‫Bu yüzden bunu sadece test yolu için yapmamız gerekiyor.
‫Bu yüzden sadece bu test klasörünün üzerinden geçmek istiyoruz.
‫Şimdi, burada görünmeyecek, değil mi?
‫Çünkü orada yüklenmesi uzun sürecek çok sayıda resim var.
‫Ve CoLab, bunun ne işe yaradığı konusunda bana güvenmek zorundasınız.
‫Yine de iş başında görelim.
‫Test kimlikleri.
‫Bu işe yarayacak mı?
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Tamamdır.
‫Aslında JPEG bitine ihtiyacımız yok.
‫Yapmamız gereken şey, bunların her birinin yalnızca ilk öğesini istemek.
‫Bu yüzden oraya küçük bir sıfır indeksi koymamız gerekecek.
‫Bakalım bu ne yapacak.
‫Biz de bunun peşindeyiz.
‫Test kimlikleri.
‫Orada büyük bir baskı istemiyorum.
‫Yani yapacağım şey sadece basmak.
‫DF Veri çerçevemi buradan alıyorum.
‫Test kimliklerini içeren bir kimlik sütunu oluşturacağım.
‫Yani bunu alıp oraya koymak, bu hücreyi üç kez çalıştırmak biraz fazla.
‫Ama sorun değil.
‫Verilerimizi manipüle ederken her zaman yaptığımız gibi DF'mizin başını kontrol edelim.
‫Tamam.
‫Yani orada bazı fikirlerimiz var.
‫Şimdi her bir köpek cinsi için tüm tahmin olasılıklarımızı eklememiz gerekiyor.
‫Şimdi, bunu nasıl yapabiliriz?
‫Hmm?
‫Bunu bir saniye düşünmenizi istiyorum.
‫Elimizde ne var?
‫Tahminler, olasılıklar ve bir dizi olan test tahminlerimiz var.
‫Elimizde ne var?
‫Bu farklı köpek ırklarının bir listesi.
‫Eşsiz örgülerimiz var.
‫Tabii ki var.
‫Öyleyse tahmin olasılıklarını ekleyin.
‫Bu iş heyecan verici olmaya başladı.
‫İlk tam gelişmiş derin öğrenme modelimizi Kaggle'a sunmaya çok yaklaştık.
‫Tepeden tırnağa, tüm süreci, her şeyi ele aldık, bu yüzden heyecanlı olduğumu söyleyemezsiniz.
‫Yani bu, tüm benzersiz ırkların genişliğini df değerlendirecek, yani tüm ırklar sütunları.
‫Ve sonra bunu ayarlamak istiyoruz.
‫Tahminleri test etmenin ne kadar kolay olduğuna bakın df nokta kafa yayılır.
‫Ve işimiz bitti.
‫Bayanlar ve baylar, bir deneyin bakalım.
‫Bunu örnek sunumla karşılaştırırız.
‫Tabii ki, bu çok daha uzun süre devam eder.
‫Ancak bizimki, oluşturduğumuz modeli kullanıyor.
‫Rakamlar farklı olacak ama sorun değil.
‫Şimdi bunu bir CSV'ye aktaralım, böylece Kaggle'a gönderebiliriz.
‫Pandas veri çerçevesini csv'ye nasıl aktarırız?
‫CSV kullanıyoruz.
‫Tabii ki arabamı sürmek istiyoruz.
‫Köpek vizyonuna gideceğim ve bunu belki bir CC'ye sonbahar modeli tahminleri sunumu olarak kaydedeceğim ya da belki kendimize
‫savaşımı anlatacağız. Net.
‫Gidelim.
‫Nokta csv ve dizin istemiyoruz.
‫Yani indeks yanlışa eşittir.
‫Buradan gideceğiz.
‫Sadece ne yaptığımızı yazacağız.
‫Kaggle'a gönderilmek üzere bizi görmek için tahminler veri çerçevemizi kaydedin.
‫Bu kurtaracak mı?
‫Parmaklar çapraz.
‫Evet, tabii ki olacak.
‫Şimdi, şuraya bir bakalım.
‫Dosyalarımızda.
‫Belki de hata yapmışızdır.
‫Oraya bir CSV kaydettik.
‫Belki de araba laboratuvarları bizi kandırmıştır.
‫Araba laboratuvarı penceremin yeniden yüklenmesi için bana bir saniye verin ve bu klasöre erişebildiğimde geri döneceğim.
‫Tamam.
‫Geri döndüm.
‫Yayındaki bu küçük kesinti için çok üzgünüm.
‫Görünüşe göre laboratuvar pencerem çıldırmaya karar verdi çünkü test klasörünü açmaya karar verdim ve bunu kapatmam gerekiyor
‫ve tekrar duraklatmak zorunda kalabilirim.
‫1/2.
‫Tamam.
‫Üçüncü seferde şansın yaver gitti.
‫Geri döndük.
‫Bu nedenle, ortak çalışma pencerenizde açtığınız klasörlere çok dikkat edin.
‫Eğer veri doluysa, a. k. 10.000'den fazla resim varsa, ortak çalışma defterinizi donduracaktır.
‫İşte oldu.
‫Model tahminleri için.
‫Orada her şeyi tam olarak göremiyoruz.
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Ve bu sadece bizim CSV dosyamız.
‫Yani eğer istersek, istediğimizi indirebiliriz.
‫O yüzden bunun geçmesini bekleyeceğiz.
‫Bu tamamen indirilene kadar videomu hızlandıracağım.
‫Tamamdır.
‫Yani bu tamamen indirildi.
‫Tek yaptığım indir'e tıklamak ve ardından gitmesini beklemekti.
‫Yaklaşık bir dakika kadar sürdü, çok uzun değil.
‫Bu yaklaşık 30 megabaytlık bir csv.
‫Eğer indirilenler klasörüme gelirsek.
‫Eğer buraya gelirsek.
‫Evet, yaklaşık 30 megabaytlık bir ESV, yani 10.000 tahmin.
‫Şimdi elimizde o var.
‫Kaggle'a gidelim ve geç başvuru yapabiliriz çünkü bu yarışma çoktan kapandı.
‫Beş gün önce orada kazandığımı görebilirsiniz.
‫O zaman yükleyelim.
‫Size bunun işe yaradığını göstermek istiyorum.
‫Açık.
‫Az önce indirdiğimiz CSV'yi seçiyorum.
‫Geçecek.
‫Gönderinizi kısaca açıklayın.
‫Hadi öğrenmeyi transfer edelim.
‫Biz buna böyle diyoruz, çünkü mobil ağ öğrenimini aktarmak için kullandığımız şey buydu.
‫Onlar da mı?
‫Köpek görüşü, bebeğim.
‫Sonra gönderimi yapacağız ve o da bunu puanlayacak.
‫Bu işte bir iş var.
‫Oh 20.
‫Dolayısıyla hedefimiz bir sonraki seferde bunu geçmek olacaktır.
‫Ve eğer liderlik tablosuna geri dönersek.
‫Nerede göründüğümüze bakın.
‫Muhtemelen halka açık liderlik skorlarını sıfır bulacağız.
‫Hmm.
‫İnsanların sıfır puan aldığı herhangi bir yarışmaya çok şüpheci yaklaşırdım.
‫Yani aslında öğrenebileceğiniz şey, aslında burada jank yapabileceğiniz veya skoru gerçekten hackleyebileceğinizdir.
‫Bu nedenle, buraya geç göndereceğiniz için çok fazla endişelenmeyin.
‫Bir sonraki hedefiniz sadece kendi puanınızı düşürmektir.
‫Örnek gönderim CSV'mi istiyorsanız, bunu sonuçlar bölümüne bağlayacağım.
‫Muhtemelen benimle aynı puanı alacaksın.
‫Bir sonraki adımımız.
‫Bu projede.
‫Eğer bunu uzatmaya ve yeni bir model denemeye devam edecek olsaydık, liderlik tablosuna dikkat etmek yerine orijinal skorumuzu
‫geçmeye çalışırdık.
‫Hemen, kendi puanınızı ilk ne zaman geçmeye başladığınıza odaklanın.
‫Şimdi Kaggle yarışması için nasıl tam teşekküllü tahmin yapılacağını gördük.
‫Ama asıl odak noktamız bu değil.
‫Öyle sayılır.
‫Yukarı doğru yalan söyledim.
‫Bu defterin adı ne?
‫Köpek Görüşü.
‫Yani sorunumuz, bir köpek resmi verilen bir köpeğin cinsini belirlemektir.
‫Kafede otururken bir köpeğin fotoğrafını çektiğimde, hangi cins köpek olduğunu bilmek istiyorum.
‫Evet.
‫Muhtemelen kendi özel resimleriniz üzerinde tahminler yapabilmek istiyorsunuz.
‫Peki, Kaggle'ın bize test ve eğitim setinde verdiği görüntüler yerine, kendi köpeğinizin bazı görüntülerine
‫sahip olsaydınız ne olurdu?
‫Benim sahip olduğum ya da kafede gördüğünüz, gerçekten sevimli ve güzel görünen ve hangi cins olduğunu bilmek
‫istediğiniz bir köpek.
‫Yani bir fotoğraf çektiniz ve makine öğrenimi modelinize ve bu not defterine geri döndünüz ve modelimi kullanarak
‫bunun hangi cins köpek olduğunu görmek istiyorum dediniz.
‫Peki, bir sonraki videoda bunu nasıl yapacağımıza bir göz atalım.
‫Özel görüntüler üzerinde tahminler yapmak.