‫Ok, ragazzi, spero che siate emozionati quanto me, perché?
‫Bene, dato che siamo in dirittura d'arrivo, siamo al numero sei, salviamo e carichiamo un modello addestrato.
‫Quindi abbiamo seguito tutti questi passaggi qui.
‫Abbiamo visto come migliorare i nostri modelli con l'ottimizzazione dei parametri iper.
‫E diciamo che siamo a un punto in cui abbiamo migliorato il nostro modello al punto che
‫siamo felici di condividerlo con uno dei nostri colleghi o qualcosa del genere, oppure esportarlo e salvarlo e metterlo
‫in uno dei le nostre applicazioni in modo che i nostri clienti potrebbero volerlo utilizzare, potrebbero voler accedere alle sue previsioni.
‫Qualcosa del genere.
‫In sostanza, vogliamo prendere il nostro modello che abbiamo addestrato.
‫Abbiamo questi risultati esportarlo su file e così possiamo importarlo e usarlo da qualche altra parte piuttosto che essere solo
‫all'interno del nostro notebook Jupiter.
‫Quindi creiamo un'intestazione sei ragazzi salvando e caricando modelli di apprendimento automatico addestrati.
‫Bello, e ci sono due modi in cui possiamo farlo, quindi due modi per salvare e caricare prima i modelli di machine learning.
‫Tratterò con il modulo pickle di Python e il secondo con il modulo job lib.
‫Quindi diamo un'occhiata a come potremmo farlo con Pickle.
‫Quindi la prima cosa è importare Pikul.
‫E poi e se ti stai chiedendo cosa sia Pikul, puoi andare Python, Pikul, come sempre, se non siamo sicuri di
‫cosa sia qualcosa, possiamo cercarlo.
‫Quindi serializzazione di oggetti Python.
‫Quindi, se leggi questo, il modulo pixel implementa protocolli binari per serializzare e serializzare una
‫struttura di oggetti Python.
‫Bene, nel nostro caso, se ti stai chiedendo cos'è una struttura di oggetti Python, nel nostro caso un oggetto
‫Python è il nostro modello.
‫Quindi se vogliamo dire, ad esempio, salva G. S. I classificatori che affermano che siamo più soddisfatti del nostro modello
‫di parametri di ricerca della griglia, ha affermato il classificatore di foreste casuali.
‫Ci siamo allenati con la ricerca sulla griglia.
‫Se volessimo esportarlo, questo è il nostro oggetto Python ed è quello che le persone possono aiutarci a fare.
‫Quindi facciamolo.
‫Diciamo un esempio di come potremmo esportare il nostro Southcliffe, che è un oggetto Python in un file pickle.
‫Quindi salva un esistente.
‫Modello da archiviare, sì, per favore.
‫E per farlo, useremo Pikul dump.
‫Lo passeremo.
‫L'oggetto che vorremmo salvare nel nostro caso va CLF, il nostro classificatore di ricerca della griglia, e quindi puoi nominarlo
‫qualcosa qui.
‫Quindi dobbiamo usare la funzione open.
‫Quindi la funzione aperta di Python per gestire l'input e l'output dei file.
‫E nel nostro caso, andremo solo al modello di foresta casuale dell'orco.
‫Ora puoi essere creativo quanto vuoi con questi nomi.
‫Potrebbe esserci una nomenclatura che decidi con la tua squadra o qualcosa del genere.
‫Questo è quello che usi per i tuoi modelli.
‫Ma ora, caso, ho appena fatto qualcosa di carino e semplice, e Pikul sta per Pickleball.
‫E passiamo anche perché stiamo scrivendo un file, passiamo il parametro WB per write binary.
‫Quindi se premiamo shift ed invio.
‫Bellissimo.
‫Questo salverà.
‫Il nostro modello di ricerca della griglia con questo nome file nella nostra directory di lavoro corrente.
‫Quindi se andiamo quassù, se andiamo a fare jogging a caso, dobbiamo fare jogging lì dentro.
‫Quindi solo casuale Random Forest Service è un veicolo a un punto casuale, casuale, veloce, davvero casuale.
‫E puoi vedere che c'è qualche altro modello che cade qui.
‫Quindi questo è uno che ho provato prima e questo è un altro che abbiamo creato proprio all'inizio in cui stavamo guardando
‫un flusso di lavoro di seconda linea.
‫E ora, se hai individuato alcuni di questi modelli, potresti volerli inserire come un modello autunnale, come se avessimo i
‫nostri dati in un file di dati.
‫Quindi questo è solo un modo per riordinare la directory.
‫Ma puoi vedere quello che abbiamo appena salvato qui.
‫Sono passati pochi secondi.
‫Ora, se torniamo indietro, come lo caricheremmo o possiamo occuparci anche delle persone, quindi carica un
‫modello salvato, quindi andremo a caricare il modello Pikul uguale al carico del veicolo.
‫Ora, il vantaggio qui è che poiché abbiamo salvato un modello in un pickleball e poiché è
‫memorizzato nella nostra directory qui è che qualcuno che voleva usare il nostro modello non dovrà seguire tutti i passaggi di
‫addestramento che abbiamo fatto sopra.
‫Possono semplicemente accedere al modello ed essere in grado di fare previsioni caricandolo.
‫Potremmo copiare questo nome di file qui, ma lo digiteremo semplicemente in una scheda.
‫Usiamo il completamento automatico TAB per questo.
‫E ora poiché stiamo leggendo in un file, passiamo il parametro.
‫Arbie per leggere il binario.
‫Meraviglioso.
‫Quindi è caricato nel nostro modello di salvataggio.
‫Ora il modo per verificarlo è che possiamo fare alcune previsioni per vedere se questo modello, se ha effettivamente funzionato, se
‫l'abbiamo salvato e possiamo usarlo per fare previsioni, beh, allora siamo a buon punto.
‫Vogliamo fare un modello Pikul caricato.
‫Non fare previsioni ora in modo simile a come abbiamo fatto prima con il nostro Southcliffe, potremmo
‫semplicemente eseguire la stessa identica linea qui, ma fare previsioni con il nostro.
‫Il modello Pickled prevede sul set di dati del test meraviglioso, quindi chiameremo la nostra funzione di valutazione delle parate e
‫la confronteremo con le etichette del test per il pickle.
‫Perché le sfilate?
‫Quello che abbiamo qui, ha trovato variabili di input con un numero incoerente di campioni, hmm.
‫So cosa abbiamo fatto, abbiamo una mancata corrispondenza dei dati qui.
‫Cosa dovremmo fare.
‫Credo che se commentiamo questa linea e la ricreiamo, dobbiamo istanziare nuovamente il nostro treno e testarlo, è
‫quello che dobbiamo fare.
‫Quindi forse commenterò queste righe per il momento.
‫Esegui questa cella.
‫Torna quaggiù.
‫Abbiamo caricato, quindi l'errore qui, credo di poter sbagliare qui, spostati lì, è che il nostro prossimo
‫test era stato istanziato da qualche parte sopra e abbiamo dovuto ripristinarlo in modo che fosse ripristinato alla
‫forma corretta.
‫E ora il modo in cui possiamo sapere che tutto è andato a buon fine è se facciamo un confronto.
‫Quindi, se confrontiamo le nostre autoprevisioni originali, quindi questi valori qui, se li copiamo, sono le metriche di classificazione della
‫ricerca della griglia originale.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Quindi questi sono i nostri modelli caricati, metriche, precisione, settantotto virgola sei nove.
‫Stessa precisione, zero virgola sette per lo stesso richiamo, zero virgola otto per lo stesso e punteggio F1 zero virgola sette
‫otto.
‫Quindi questo stesso, significa che la nostra importazione, il nostro salvataggio, il nostro modello e la reimportazione.
‫Quindi caricarlo ha funzionato correttamente.
‫E ora di nuovo, questi nomi qui, puoi cambiarli con quello che vuoi.
‫Stessa cosa con i nomi delle variabili caricate.
‫Ma questo è solo un rapido esempio di come puoi usare Pikul per salvare rapidamente uno dei tuoi
‫modelli su un file e poi caricarlo di nuovo in un secondo momento, se necessario, e quindi fare previsioni usando lo
‫stesso identico modello caricato che ottiene l'esatto stessi risultati del modello che abbiamo originariamente salvato.
‫Nel prossimo video, vedremo come possiamo fare la stessa cosa, tranne che questa volta usando il lavoro Leyb.