‫Son videoda, mevcut tren modelimizi bir dosyaya nasıl kaydedebileceğimizi ve daha sonra geri yükleyebileceğimizi ve dosyaya kaydettiğimiz
‫orijinal modelle tam olarak aynı sonuçları elde eden bazı tahminler yapabileceğimizi gördük.
‫Bunu yapmak için Pickle kullanıyoruz.
‫Bu videoda, aynı şeyi Job Lib modülü ile nasıl yapabileceğimizi göreceğiz.
‫Ve yine, eğer bir şey bilmiyorsanız, her zaman "job lib nedir?" diye sorabilirsiniz.
‫Python fonksiyonlarını boru hattı işleri olarak çalıştıran iş kütüphanesi.
‫Ve bunu nasıl yapacağınızı görmek için buradaki belgeleri inceleyebilirsiniz.
‫Ancak burada job lib modülü ile aynı şeyi nasıl yaptığımıza dair bir örnek görelim.
‫Öyleyse bir başlık oluşturun.
‫Hadi iş lib.
‫Bunu markdown olarak değiştir.
‫Shift ve enter'a bas.
‫Yani yapacağımız ilk şey.
‫İş kütüphanesinden, ithalattan, dökümden ve yüklemeden gidebiliriz.
‫Bu iki fonksiyonun ne işe yaradığını tahmin edebilirsiniz.
‫Bu yüzden modeli ve dosyayı kaydetmek için GCF'ye gideceğiz çünkü Pickle ile yaptığımız modelin aynısını kaydedeceğiz.
‫Böylece ızgara arama sınıflandırıcımıza dosya adını ileteceğiz ve "Tanrım, rastgele orman modeli,
‫bir iş kütüphanesi" diyeceğiz.
‫İşte aradaki fark bu.
‫Ona bir dosya adı iletebiliriz.
‫Turşu ile eşitleri zorlamalıyız.
‫Elbette turşunun kısaltması olan OpCo'yu kullandık, ancak job lib ile job lib yapıyoruz.
‫Şimdi shift ve enter tuşlarına basarsak, burada bize küçük bir çıktı verecektir.
‫Şimdi, çalışma dizinimize geri dönersek, aynı şeyi göreceğiz.
‫Saniyeler önce bu rastgele orman modeline, bir iş kütüphanesine sahibiz ve yine, bu dosya adını istediğiniz gibi değiştirebilirsiniz.
‫Bakın, şimdi çalışma dizinimizde yarım düzine kadar modelimiz var.
‫Bu noktada, bunları bir modelin dosyasına taşıyabiliriz.
‫O yüzden buraya geri dönüyoruz.
‫Şimdi, job lib modelimizi yüklemek istersek, bunu yapmak için hangi işlevi kullanacağımızı muhtemelen tahmin edebilirsiniz.
‫Eğer değilse, üzerinden geçeceğiz.
‫Bu yüzden kaydedilmiş bir iş modelini içe aktaracağız ve kaydettiğimiz modelin aynısını içe aktaracağız.
‫Yani yüklenen iş lib modeli, yükleme dosyası adına eşittir.
‫Tek yapmamız gereken, kaydettiğimiz dosya adının aynısını ona iletmek.
‫Çok rastgele.
‫İşi otomatik olarak tamamlamak için sekmeye basabilmeliyiz.
‫Harika.
‫Yani bu onu yükleyecek.
‫Ne varmış burada?
‫Ters virgülü atlamışız.
‫Güz adı, solda, sağda ve ortada yazım hataları yapmak, hatta sekme otomatik tamamlamayı kullanmak, güzel.
‫Ve yine, içe aktarıldıktan sonra, yüklenen modelimizle tahminlerde bulunabiliriz.
‫Tekrar bakalım.
‫Bir değerlendirme yapın.
‫İş kütüphanesi tahminleri iş kütüphanesi y spreadleri eşittir yüklü iş kütüphanesi modeli tahmin x test harika.
‫Ve sonra bir kez daha bunun nasıl işe yaradığını görmek için değerlendirmemizi kullanacağız.
‫Bu işlevi birkaç video önce tanımladık, ancak şimdi en az yarım düzine kez kullandık.
‫Ve böylece bir sürü farklı kodu, aynı kodu tekrar tekrar yazmak zorunda kalmamızı önlüyor.
‫Yani job lib y spread shift ve enter.
‫Yüklenmeliyiz.
‫Job lib modeli bunu yaparken tanımlanmadı, bu yüzden job modelini yükledik, bunu job lib olarak değiştirebilir
‫ve sonra bu çalışmalıdır.
‫Harika.
‫Yani bunu karşılaştıracak olursak, bu iş lib.
‫Bunlar piksel 78 ile birlikte. 69 tik 0. 74 tik 0. 82 tik 0. 78 tik.
‫Yani yine, piksel olarak iş kütüphanesi ile aynı şey.
‫Peki şimdi hangisini kullanmalısınız?
‫Psişik kredi belgelerine göre, bir göz atalım.
‫CI kiti öğrenir.
‫Bir modeli dışa aktarma.
‫Bir model modelini dışa aktarma.
‫Kalıcılık.
‫Aradığım kelime buydu.
‫Yani yine, bir kütüphane ile yapmaya çalıştığınız bir şeyi düşünüyorsanız.
‫Doğru.
‫Kütüphanenin adını aratmanız yeterli.
‫Ben de tam olarak bunu yapıyorum.
‫Bir modeli kurtarmak için psişik kredi yazdım.
‫Ben de bunu yapmak istiyordum.
‫Belgelere geleceğim.
‫Bir psişik öğrenme modelini eğittikten sonra, yeniden eğitmek zorunda kalmadan modeli gelecekte kullanmak üzere kalıcı hale
‫getirmenin bir yolu olması arzu edilir.
‫Bir modeli kaydetmenin ana faydası budur.
‫Doğru.
‫İşte bir örnek.
‫Böylece Python'un yerleşik kalıcılık modeli pickle'ı kullanabilirsiniz.
‫Gördüğümüz bu.
‫Ve şimdi psişik öğrenmenin özel durumunda da kullanabilirsiniz, büyük numpy dizileri taşıyan nesneler
‫üzerinde daha verimli olan pickle dump and load yerine job libs kullanmak daha iyi olabilir.
‫Tamam.
‫Dahili olarak, takılı psişik öğrenme tahmincileri için sıklıkla olduğu gibi.
‫Ve bizim durumumuzda tasarruf ettiğimiz şey de bu, değil mi?
‫Takılan bir soket kredi tahmincisini kurtarıyoruz. k. a.
‫Tanrım.
‫Self, yani uygun ızgara aramamız.
‫Rastgele orman sınıflandırıcı.
‫Ancak sadece diske turşu kurabilir, bir ipe değil.
‫Yani aslında bazen modeliniz büyükse, daha verimli olabilir çünkü bir model büyük
‫numpy dizilerinden, diğer bir deyişle sayılardaki desenlerden oluşur.
‫Bu numpy dizilerinin dahili olarak dolu olduğu şey budur.
‫Sınıflandırıcımız muhtemelen aralarında örüntüler olan farklı numpy dizileriyle doludur.
‫Verilerden öğrendiği şey bu.
‫Bunun anlamı şudur: Modeliniz büyükse, bizim durumumuzda modellerimiz nispeten küçüktür
‫çünkü yalnızca 300 kadar örnekle çalışıyoruz.
‫Ancak büyükse, piksel üzerinden iş kütüphanesi kullanmak daha verimli olabilir.
‫Endişelenmeniz gereken en önemli şey bu.
‫Tamamdır.
‫Eğitilmiş bir modeli kaydetmenin ve yüklemenin özü budur.
‫Yine, onları buradaki dizinimizde depoladık.
‫Bu modeli paylaşmamız gerekirse, üretim uygulamamıza veya meslektaşlarımıza aktarabileceğimiz bir şeydir,
‫böylece çalışmamızı kopyalayabilirler veya bunun gibi bir şey yapabilirler.
‫Şimdi gerçekten son düzlüğe girdik.
‫Şimdi de listemize bir göz atalım.
‫Hepsini nasıl bir araya getirebileceğimizi kontrol edeceğiz.
‫Bir sonraki videodan önce spoiler vermeyeceğim, o yüzden kısa bir ara verin.
‫İş etiketi veya kullanarak eğittiğimiz modellerden birini kaydetmeyi deneyin.
‫Bir sonraki videoda görüşmek üzere.