‫En el último video, vimos cómo podemos guardar nuestro modelo entrenado existente en un archivo y luego volver a cargarlo
‫y luego hacer algunas predicciones que obtienen exactamente los mismos resultados que el modelo original que guardamos para todos.
‫Usamos a Pikul para hacer eso.
‫En este video, veremos cómo podemos hacer lo mismo con el módulo Job Lib.
‫Y de nuevo, si no sabe algo, siempre puede ir, ¿qué es job lib?
‫La biblioteca de trabajos que ejecuta Python funciona como trabajos de canalización, y puede consultar la documentación aquí para ver
‫cómo lo hace, pero veamos un ejemplo de cómo hacemos exactamente lo mismo aquí con el módulo
‫de la biblioteca de trabajos para crear un encabezado.
‫Vaya a la biblioteca de trabajos, cámbielo para marcar hacia abajo, presionar, cambiar y entrar.
‫Entonces, lo primero que vamos a hacer es pasar del trabajo Lyd importar, volcar y cargar.
‫Es posible que pueda adivinar qué hacen estas dos funciones.
‫Entonces, para salvar el otoño moderno, vamos a deshacernos de GSF porque vamos a guardar exactamente el mismo modelo que hicimos
‫con Pikul.
‫Entonces, nuestro clasificador de búsqueda de cuadrícula, vamos a pasarle el nombre de archivo e ir a G. S. Modelo de bosque aleatorio, trabajo de un
‫punto, Leyb.
‫Entonces esa es la diferencia aquí.
‫Podemos asegurar nuestro nombre.
‫Bien, tenemos que igualarnos con Pikul.
‫Usamos Akl, que es la abreviatura de Pikul, por supuesto, pero con el trabajo Leib hacemos el trabajo punto Leyb.
‫Y ahora, si presionamos shift y entramos allí, nos dará un poco de salida aquí.
‫Ahora, si volvemos a nuestro directorio de trabajo, veremos lo mismo.
‫Así que hace unos segundos, tenemos una plantilla aleatoria para el trabajo del modelo uno en vivo.
‫Y nuevamente, puede cambiar este nombre de archivo por el que desee.
‫Mira, ahora tenemos alrededor de media docena de modelos en nuestro directorio de trabajo.
‫En este punto, podríamos moverlos a un archivo de modelos.
‫Así que volvemos aquí ahora, si quisiéramos cargar nuestro modelo de trabajo en vivo, probablemente pueda adivinar qué función
‫usamos para hacer eso.
‫Si no, vamos a revisar y algunos importaremos un modelo de licencia de trabajo guardado y solo vamos
‫a importar exactamente el mismo modelo que decimos que es un modelo de biblioteca de trabajo cargado es igual al nombre de archivo de préstamo.
‫Solo tenemos que pasarle exactamente el mismo nombre de archivo que lo guardamos como G. S. aleatorio.
‫Deberíamos poder atacar a Tabora.
‫Trabajo completo, Leyb.
‫Maravilloso.
‫Entonces eso lo va a cargar, oh, ¿qué tenemos aquí, no estamos en coma invertida?
‫FileName haciendo errores tipográficos a la izquierda, a la derecha y al centro, incluso usando la queja de Tabora, hermoso y nuevamente, una
‫vez importado, podemos hacer predicciones con nuestro modelo cargado.
‫Así que veámoslo de nuevo.
‫Realice y evalúe predicciones laborales.
‫Job Leyb.
‫Por qué los diferenciales son iguales al modelo en vivo del trabajo cargado predice x prueba.
‫Maravilloso.
‫Y luego, una vez más, usaremos nuestra valoración.
‫Fred, mira cómo te ha resultado útil.
‫Definimos esta función hace unos años, pero ahora la hemos usado al menos media docena de veces y así evitamos
‫tener que escribir un montón de código diferente, el mismo código una y otra vez.
‫Así que trabajo Leyb y desfiles cambian y entran.
‫Deberíamos cargarnos.
‫El modelo de trabajo no está definido cuando hacemos de este un modelo de trabajo cargado, no para cambiarlo al trabajo de Leyb y luego
‫esto debería funcionar.
‫Maravilloso.
‫Entonces, si comparamos esto, esto es con Job Leyb.
‫Estos son con Pikul setenta y ocho punto seis puntos Niantic y cuarenta punto ocho para tomar el punto siete
‫ocho.
‫Así que, de nuevo, es exactamente lo mismo con el trabajo Leyb como Pikul.
‫¿Y ahora cuál deberías usar?
‫Bueno, de acuerdo con la documentación de préstamos de Saikat.
‫Echemos un vistazo.
‫Para que pudiera aprender.
‫Exportar un modelo, exportar un modelo, modelo, persistencia.
‫Esa es la palabra que estaba buscando.
‫Entonces, de nuevo, si estás pensando en algo que estás tratando de hacer con una biblioteca, bien, simplemente
‫busca el nombre de la biblioteca, esto es exactamente lo que hago.
‫Escribí línea psíquica guardando un modelo.
‫Eso es lo que quería hacer.
‫Subiré a la documentación.
‫Después de entrenar un modelo de línea psíquica, es deseable tener una forma de conservar el modelo para uso futuro
‫sin tener que volver a entrenar.
‫Ese es el principal beneficio de guardar un modelo.
‫¿Derecha?
‫Así que aquí tienes un ejemplo.
‫Por lo tanto, puede usar el modelo de persistencia integrado de Python, Pikul.
‫Eso es lo que hemos visto.
‫Y ahora también podría usar, en el caso específico de Saikat, aprender que puede ser mejor usar el volcado y la carga
‫ópticos de reemplazo de Job Lib, que es más eficiente en objetos que tienen un gran número de resoluciones más
‫altas.
‫De acuerdo, internamente, como suele ser el caso de las estimaciones de aprendizaje ajustadas de Saikat.
‫Y eso es lo que estamos ahorrando en nuestro caso.
‫¿Derecha?
‫Estamos guardando un estimador de ciclones ajustado, a. k. a..
‫GCF, que está equipado con búsqueda de cuadrícula, clasificador de bosque aleatorio.
‫Pero solo las personas pueden ir al escritorio y no a una cuerda.
‫Entonces, lo que esto dice es, esencialmente, que a veces si su modelo es grande, podría ser más eficiente porque un modelo se compone de una resolución
‫grande, no más alta, a. k. una. patrones en números.
‫Eso es lo que estos números de rayos están llenos internamente.
‫Eso es lo que probablemente está lleno de nuestro clasificador, solo diferentes matrices grumosas con patrones entre ellas.
‫Eso es lo que se ha aprendido de los datos.
‫Entonces, lo que esto dice es que si su modelo es grande, en nuestro caso, nuestros modelos son relativamente
‫pequeños porque solo estamos trabajando con aproximadamente 300 muestras.
‫Pero si es grande, puede ser más eficiente usar la biblioteca de trabajos sobre Pikul.
‫Eso es lo principal de lo que preocuparse.
‫Todos.
‫Entonces ese es el quid de guardar y cargar un modelo entrenado.
‫Nuevamente, los tenemos almacenados en nuestro directorio aquí.
‫Si necesitáramos compartir este modelo, eso es algo que podríamos pasar a nuestra aplicación de producción oa
‫nuestros colegas para que puedan replicar nuestro trabajo o algo así.
‫Ahora estamos realmente, realmente en la recta final.
‫A continuación, repasaremos nuestra lista.
‫Vamos a ver cómo podemos juntarlo todo.
‫No estropearé nada antes del próximo video, así que tengo un breve descanso.
‫Intente guardar uno de los modelos que hemos entrenado con la etiqueta de trabajo Pikul.
‫Y te veo en el siguiente video.