‫حسنًا ، أتمنى أن تكونوا متحمسين مثلي.
‫لماذا ا؟
‫حسنًا ، لأننا على امتداد المنزل.
‫نحن في المركز السادس ، احفظ ونحمل نموذجًا مدربًا.
‫لذا فقد مررنا بكل هذه الخطوات هنا.
‫لقد رأينا كيفية تحسين نماذجنا من خلال الضبط الفائق للمعلمات.
‫ودعنا نقول أننا في مرحلة قمنا فيها بتحسين نموذجنا لدرجة أننا سعداء إما
‫بمشاركة ذلك مع أحد زملائنا أو شيء من هذا القبيل ، أو تصديره وحفظه ووضعه في أحد
‫تطبيقاتنا حتى يرغب عملاؤنا في استخدامها ، قد يرغبون في الوصول إلى توقعاتها.
‫شيء ما على هذا المنوال ، في الأساس ، نريد أن نأخذ نموذجنا الذي دربناه.
‫لقد حصلنا على هذه النتائج ، وقمنا بتصديرها إلى ملف ، حتى نتمكن من استيرادها واستخدامها في مكان آخر بدلاً
‫من كونها داخل دفتر Jupyter الخاص بنا.
‫لذلك دعونا ننشئ العنوان ستة.
‫حفظ وتحميل نماذج التعلم الآلي المدربة.
‫جميلة.
‫وهناك طريقتان يمكننا القيام بهما.
‫هناك طريقتان لحفظ نماذج التعلم المتسلسل وتحميلها.
‫أول ما سنقوم بتغطيته هو وحدة Python Pickle.
‫والثاني مع وحدة Job Lib.
‫لذلك دعونا نتحقق من كيفية القيام بذلك باستخدام Pickle.
‫لذا فإن أول شيء هو استيراد المخلل.
‫وثم.
‫وإذا كنت تتساءل ما هو المخلل ، يمكنك الذهاب إلى مخلل بايثون ، كما هو الحال دائمًا.
‫إذا لم نكن متأكدين من ماهية الشيء ، فيمكننا البحث عنه.
‫إذن ، تسلسل كائن بايثون.
‫لذلك إذا قرأت هذا ، فإن وحدة pickle تنفذ بروتوكولات ثنائية لتسلسل بنية كائن Python وإضفاء
‫الطابع اللامركزي عليها.
‫حسنًا ، في حالتنا ، إذا كنت تتساءل عن ماهية بنية كائن Python ، في حالتنا ، فإن كائن
‫Python هو نموذجنا.
‫لذا ، إذا أردنا أن نقول ، على سبيل المثال ، مُصنف الجبن ، فلنفترض أننا سعداء للغاية بنموذج معلمات البحث الشبكي
‫الخاص بنا.
‫إذن ، مصنف الغابة العشوائي الذي دربناه على البحث الشبكي.
‫إذا أردنا تصدير ذلك ، فهذا هو كائن Python الخاص بنا وهذا ما يمكن أن يساعدنا المخلل في القيام به.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫لنفترض مثالاً على كيفية تصدير أنفسنا ، وهو كائن بيثون إلى ملف مخلل.
‫لذا احفظ ملف.
‫نموذج لملف.
‫نعم من فضلك.
‫وللقيام بذلك ، سنستخدم مخلل التفريغ.
‫سنقوم بتمرير الكائن الذي نرغب في حفظه في حالتنا.
‫CLF المصنف الخاص بشبكة البحث لدينا ومن ثم يمكنك تسميته شيئًا هنا.
‫لذلك علينا استخدام دالة الفتح.
‫لذا فإن وظيفة بيثون المفتوحة للتعامل مع المدخلات والمخرجات للملفات.
‫وفي حالتنا ، سنستخدم نموذج الغابة العشوائي الأول.
‫الآن ، يمكنك أن تكون مبدعًا كما تريد بهذه الأسماء.
‫قد يكون هناك بعض التسميات التي تقررها مع فريقك أو شيء من هذا القبيل.
‫هذا ما تستخدمه لنماذجك.
‫لكن في حالتنا ، لقد انتهيت للتو من شيء جميل وبسيط و Dot Pkl تعني Pickle File
‫ونمر أيضًا لأننا نكتب ملفًا ، نمرر المعلمة WB للثنائي الصحيح ، لذا إذا نقرنا على shift وأدخلنا.
‫جميلة.
‫هذا سيوفر.
‫نموذج بحث شبكة البومة مع اسم الملف هذا إلى دليل العمل الحالي لدينا.
‫لذا إذا صعدنا هنا ، إذا ذهبنا ، الجيز ، عشوائي.
‫حسنًا ، لدينا مجموعتان من العشوائيات في الغابة العشوائية العشوائية.
‫إذن هذه غابة عشوائية عشوائية حقًا واحدة k pkl.
‫ويمكنك أن ترى أن هناك بعض ملفات النماذج الأخرى هنا.
‫لذلك ، Dot PCO ، هذا واحد جربته من قبل وهذا واحد آخر أنشأناه في البداية
‫حيث كنا نبحث في سير عمل نفسي.
‫والآن إذا قمت بتصدير عدد لا بأس به من هذه النماذج ، فقد ترغب في وضعها كملف نموذج.
‫كما لو أننا حصلنا على بياناتنا في ملف بيانات.
‫لذا فهذه طريقة واحدة فقط لترتيب الدليل ، ولكن يمكنك رؤية الطريقة التي حفظناها للتو هنا.
‫هذا قبل ثوان.
‫الآن ، إذا عدنا ، كيف يمكننا تحميل ذلك؟
‫حسنًا ، يمكننا فعل ذلك مع Pickle أيضًا.
‫لذا قم بتحميل نموذج محفوظ.
‫لذلك سنذهب إلى نموذج مخلل محمل يساوي حمولة مخلل.
‫الآن ، الميزة هنا هي أنه نظرًا لأننا حفظنا نموذجًا في ملف pickle ولأنه مخزن في
‫دليلنا هنا ، فإن الشخص الذي يريد استخدام نموذجنا لن يضطر إلى المرور بجميع خطوات التدريب التي
‫قمنا بها فعلت أعلاه.
‫يمكنهم فقط الوصول إلى النموذج والقدرة على عمل تنبؤات عن طريق تحميله.
‫يمكننا نسخ اسم الملف هذا هنا ، لكننا سنكتبه في علامة تبويب GE.
‫نستخدم ميزة الإكمال التلقائي لعلامات التبويب لذلك ، والآن نظرًا لأننا نقرأ في ملف ، فإننا نمرر
‫المعلمة RB لقراءة الملف الثنائي.
‫رائع.
‫لذلك تم تحميله في نموذج الحفظ الخاص بنا.
‫الآن طريقة التحقق من ذلك هو أنه يمكننا عمل بعض التنبؤات.
‫لذا لمعرفة ما إذا كان هذا النموذج ، إذا نجح بالفعل ، إذا حفظناه ويمكننا استخدامه لعمل تنبؤات
‫، حسنًا ، نحن في مكان جيد.
‫نريد أن نجعل نموذج المخلل المحمّل يتنبأ الآن بطريقة مشابهة لكيفية قيامنا بالتنبؤات من قبل بأنفسنا
‫، سنقوم فقط بتشغيل نفس الخط هنا بالضبط ولكن نقوم بالتنبؤات مع أنفسنا.
‫يتنبأ نموذج مخلل على مجموعة بيانات الاختبار.
‫رائع.
‫ثم نسمي دالة فريد للتقييم ونقارنها بين تسميات الاختبار والمخلل y Preds.
‫ماذا لدينا هنا؟
‫تم العثور على متغيرات الإدخال مع عدد غير متناسق من العينات.
‫همم.
‫أعرف ما فعلناه.
‫لدينا هنا عدم تطابق في البيانات.
‫ما علينا القيام به.
‫هو.
‫أعتقد أنه إذا قمنا فقط بالتعليق على هذا السطر وإعادة إنشائه ، فعلينا إعادة تشغيل القطار واختبار الانقسام.
‫هذا ما يتعين علينا القيام به.
‫لذا ربما سأعلق على هذه السطور في الوقت الحالي وأقوم بتشغيل هذه الخلية.
‫تعال إلى هنا.
‫نقوم بتحميله حتى الخطأ هنا ، على ما أعتقد وربما مخطئ.
‫تحول الضرب إلى هناك الذي نذهب إليه هو أن اختبار X الخاص بنا قد تم إنشاء مثيل له في مكان ما أعلاه وكان علينا إعادة إنشاء
‫مثيل له حتى تتم إعادة تعيينه إلى الشكل الصحيح.
‫والآن الطريقة التي يمكننا بها معرفة أن هذا قد حدث بشكل صحيح هي المقارنة.
‫لذلك إذا قارنا تنبؤاتنا الأصلية للمفتاح الموسيقي GPRS ، فهذه القيم هنا ، إذا قمنا بنسخها
‫، فهذه هي مقاييس مصنف شبكة البحث الأصلية.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫هذه مقاييس نموذجنا المحمّل.
‫الدقة ، 78. 69.
‫نفس الدقة 0. 74 ، نفس استدعاء 0. 82 نفسه و F درجة واحدة 0. 78.
‫لذلك نفس الشيء.
‫هذا يعني أن استيرادنا وحفظنا ونموذجنا وإعادة استيراده.
‫لذا فقد عمل تحميله بشكل صحيح.
‫والآن مرة أخرى ، هذه الأسماء هنا ، يمكنك تغييرها إلى ما تريد.
‫نفس الشيء مع أسماء المتغيرات المحملة.
‫ولكن هذا مجرد مثال سريع لكيفية استخدام Pickle لحفظ أحد النماذج بسرعة في ملف ثم إعادة
‫تحميله في وقت لاحق إذا لزم الأمر ، ثم قم بعمل تنبؤات باستخدام نفس النموذج الذي تم تحميله بالضبط
‫للحصول على الدقة نفس نتائج النموذج الذي حفظناه في الأصل.
‫في الفيديو التالي ، سنرى كيف يمكننا فعل الشيء نفسه ، باستثناء هذه المرة باستخدام job lib.