‫Oke, semuanya, saya harap Anda sama bersemangatnya dengan saya, mengapa?
‫Nah, karena kita berada di rumah, kita sampai nomor enam, menyimpan dan memuat model yang terlatih.
‫Jadi kami telah melalui semua langkah ini di sini.
‫Kami telah melihat cara meningkatkan model kami dengan penyetelan parameter hiper.
‫Dan katakanlah kita berada pada titik di mana kita telah meningkatkan model kita ke titik
‫di mana kita senang untuk membaginya dengan salah satu rekan kita atau sesuatu seperti itu, atau mengekspornya
‫dan menyimpannya dan memasukkannya ke salah satu aplikasi kami sehingga pelanggan kami mungkin ingin menggunakannya, mungkin ingin mengakses prediksinya.
‫Sesuatu di sepanjang garis itu.
‫Pada dasarnya, kami ingin mengambil model kami yang telah kami latih.
‫Kami mendapatkan hasil ini mengekspornya ke file dan sehingga kami dapat mengimpornya dan menggunakannya di tempat lain daripada hanya berada
‫di dalam notebook Jupiter kami.
‫Jadi, mari buat judul enam orang yang menyimpan dan memuat model pembelajaran mesin terlatih.
‫Bagus, dan ada dua cara yang bisa kita lakukan, jadi dua cara untuk menyimpan dan memuat model pembelajaran mesin terlebih dahulu.
‫Saya akan membahasnya dengan modul acar Python dan yang kedua adalah dengan modul lib pekerjaan.
‫Jadi mari kita lihat bagaimana kita bisa melakukannya dengan Pickle.
‫Jadi yang pertama adalah mengimpor Pikul.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya apa itu Pikul, Anda bisa menggunakan Python, Pikul, seperti biasa, jika kita tidak yakin apa
‫itu, kita bisa mencarinya.
‫Jadi serialisasi objek Python.
‫Jadi jika Anda membaca ini, modul piksel mengimplementasikan protokol biner untuk membuat serial dan membuat
‫serialisasi struktur objek python.
‫Nah, dalam kasus kami, jika Anda bertanya-tanya apa itu struktur objek python, dalam kasus kami, objek
‫python adalah model kami.
‫Jadi jika kita ingin mengatakan, misalnya, simpan G. S. Pengklasifikasi yang mengatakan kami paling senang dengan
‫model parameter pencarian grid kami, kata pengklasifikasi hutan acak.
‫Kami telah berlatih dengan pencarian grid.
‫Jika kami ingin mengekspornya, ini adalah objek python kami dan itulah yang orang dapat membantu kami lakukan.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Katakanlah contoh bagaimana kita bisa mengekspor Southcliffe kita, yang merupakan objek python ke file acar.
‫Jadi simpan yang sudah ada.
‫Model untuk file, ya, silakan.
‫Dan untuk melakukannya, kita akan menggunakan Pikul dump.
‫Kami akan melewatinya.
‫Objek yang ingin kami simpan dalam kasus kami adalah CLF, pengklasifikasi pencarian grid kami, dan kemudian Anda dapat memberi nama sesuatu
‫di sini.
‫Jadi kita perlu menggunakan fungsi open.
‫Jadi fungsi terbuka Python untuk menangani input dan output file.
‫Dan dalam kasus kami, kami hanya akan menggunakan model hutan acak ogre.
‫Sekarang Anda bisa berkreasi sesuka Anda dengan nama-nama ini.
‫Mungkin ada beberapa nomenklatur yang Anda putuskan dengan tim Anda atau semacamnya.
‫Itulah yang Anda gunakan untuk model Anda.
‫Tapi sekarang, kasus, saya baru saja melakukan sesuatu yang bagus dan sederhana, dan Pikul adalah singkatan dari Pickleball.
‫Dan kami juga lulus karena kami sedang menulis file, kami melewati parameter WB untuk menulis biner.
‫Jadi jika kita menekan shift dan enter.
‫Cantik.
‫Ini akan menghemat.
‫Model pencarian grid kami dengan nama file ini ke direktori kerja kami saat ini.
‫Jadi jika kita pergi ke atas sini, jika kita pergi joging secara acak, kita harus secara acak di sana.
‫Jadi Random Forest Service adalah kendaraan satu titik yang acak, acak, cepat, benar-benar acak.
‫Dan Anda dapat melihat ada beberapa model lain yang jatuh di sini.
‫Jadi ini yang saya coba sebelumnya dan ini adalah yang lain yang kami buat tepat di awal di mana
‫kami melihat alur kerja baris kedua.
‫Dan sekarang jika Anda telah melihat beberapa model ini, Anda mungkin ingin menempatkannya seperti model jatuh, seperti kami
‫memiliki data kami dalam file data.
‫Jadi ini hanya salah satu cara untuk merapikan direktori.
‫Tapi Anda bisa melihat yang baru saja kita simpan di sini.
‫Itu beberapa detik yang lalu.
‫Sekarang, jika kita kembali, bagaimana kita memuatnya atau kita dapat menangani orang juga, jadi memuat
‫model yang disimpan, jadi kita akan memuat model Pikul sama dengan beban kendaraan.
‫Sekarang, keuntungannya di sini adalah karena kita telah menyimpan model ke pickleball dan karena itu disimpan di
‫direktori kita di sini adalah bahwa seseorang yang ingin menggunakan model kita tidak harus melalui semua langkah pelatihan yang telah kita
‫lakukan. dilakukan di atas.
‫Mereka hanya dapat mengakses model dan dapat membuat prediksi dengan memuatnya.
‫Kami dapat menyalin nama file ini di sini, tetapi kami hanya akan mengetiknya di tab.
‫Kami menggunakan pelengkapan otomatis TAB untuk itu.
‫Dan sekarang karena kita membaca dalam sebuah file, kita melewati parameter.
‫Arbie untuk membaca biner.
‫Luar biasa.
‫Jadi itu dimuat dalam model simpan kami.
‫Sekarang cara untuk memeriksanya adalah kita dapat membuat beberapa prediksi untuk melihat apakah model ini, jika itu benar-benar berfungsi, jika kita menyimpannya
‫dan kita dapat menggunakannya untuk membuat prediksi, maka kita berada di tempat yang baik.
‫Kami ingin melakukan model Pikul yang dimuat.
‫Jangan memprediksi sekarang mirip dengan bagaimana kami membuat prediksi sebelumnya dengan Southcliffe kami, kami hanya bisa
‫menjalankan baris yang sama persis di sini, tetapi membuat prediksi dengan kami.
‫Model acar memprediksi pada kumpulan data uji yang luar biasa, dan kemudian kami akan memanggil fungsi parade nilai
‫kami dan membandingkannya dengan label uji dengan acar.
‫Mengapa parade?
‫Apa yang kami dapatkan di sini, menemukan variabel input dengan jumlah sampel yang tidak konsisten, hmm.
‫Saya tahu apa yang telah kami lakukan, kami memiliki ketidakcocokan data di sini.
‫Apa yang harus kita lakukan.
‫Apakah saya percaya jika kita hanya mengomentari baris ini dan membuat ulang, kita harus membuat ulang kereta kita dan mengujinya,
‫itulah yang harus kita lakukan.
‫Jadi mungkin saya hanya akan mengomentari baris-baris ini untuk saat ini.
‫Jalankan sel ini.
‫Kembali ke sini.
‫Kami memuat, jadi kesalahannya di sini, saya yakin saya mungkin salah di sini, beralih ke sana kami pergi, adalah
‫bahwa tes kami berikutnya telah dipakai di suatu tempat di atas dan kami harus mengembalikannya sehingga itu diatur ulang kembali ke
‫bentuk yang benar.
‫Dan sekarang cara kita dapat mengetahui bahwa ini telah dilalui dengan benar adalah jika kita membandingkan.
‫Jadi jika kita membandingkan prediksi diri kita yang asli, maka nilai-nilai ini di sini, jika kita menyalinnya, adalah metrik
‫klasifikasi pencarian grid asli.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Jadi ini adalah model, metrik, akurasi, tujuh puluh delapan koma enam sembilan yang kami muat.
‫Presisi yang sama, nol koma tujuh untuk penarikan yang sama, nol koma delapan untuk sama dan skor F1 nol koma tujuh
‫delapan.
‫Jadi ini sama, itu berarti impor kita, tabungan kita, model kita dan impor kembali.
‫Jadi memuatnya telah berfungsi dengan benar.
‫Dan sekarang lagi, nama-nama ini di sini, Anda dapat mengubahnya menjadi apa pun yang Anda suka.
‫Sama dengan nama variabel yang dimuat.
‫Tapi ini hanya contoh singkat tentang bagaimana Anda dapat menggunakan Pikul untuk dengan cepat menyimpan salah satu model
‫Anda ke file dan kemudian memuatnya kembali di kemudian hari jika perlu, dan kemudian membuat prediksi menggunakan model yang dimuat sama
‫persis yang mendapatkan hasil yang tepat. hasil yang sama dengan model yang awalnya kita simpan.
‫Di video selanjutnya, kita akan melihat bagaimana kita bisa melakukan hal yang sama, kecuali kali ini menggunakan job Leyb.