مشروعنا الأخير في الدورة ، وأريد أن نحظى ببعض المرح.
سيكون هذا لطيفًا وسريعًا ، ولكنه سيكون أيضًا مليئًا بالمرح الذي نأمل أن يجعلك متحمسًا
لقوة التعلم الآلي.
الآن ، رأيي الشخصي هو أن معظم التعلم الآلي للمضي قدمًا لا يتعلق بإنشاء نماذجنا الخاصة أو
إجراء عمليات حسابية وإحصاءات معقدة حقًا ، ولكنه بدلاً من ذلك في قدرتنا على استخدام
النماذج الموجودة مسبقًا لحل مشاكل الأعمال وحلها. مشاكل بشرية.
وأريد أن أوضح ذلك باستخدام مكتبة رائعة تسمى Image A. أنا. وكما ترون هنا ، فلنجعل هذا
أكبر قليلاً.
إنها مكتبة Python مصممة لتمكين المطور من إنشاء تطبيقات وأنظمة ذات قدرات رؤية حاسوبية
قائمة بذاتها.
أي ، بدلاً من الاضطرار إلى بناء نموذج رؤية كمبيوتر ، كل ذلك من البداية ، يمكننا استخدام
الأدوات الموجودة مسبقًا لاستخدام شيء مثل هذه المكتبة لحل مشكلة ، أو ربما إنشاء عمل كامل حول
نموذج يمكن الوصول إليه مجانًا.
وسأريكم هذه المكتبة الرائعة التي ستقوم ببعض الأشياء الرائعة حقًا.
لذلك سأقوم بربط هذا المورد.
ولكن ما سنفعله هو أننا سننشئ تطبيقًا للتعرف على الصور حيث نطعمه ببعض الصور وسيكون قادرًا
على إخبارنا بالضبط بما تحتويه هذه الصورة.
هذا رائع ، أليس كذلك؟
هيا بنا نبدأ.
لذلك إذا قرأنا التوثيق ، فإنه يحتوي في الواقع على نظرة عامة جيدة لما يمكننا القيام به.
الآن ، كما ترون هنا ، علينا تثبيت بعض الأشياء لنا.
لذلك دعونا فقط ننسخ هذا وسأستعرض ما يفعله بعض هؤلاء.
لذلك سنقوم بالنسخ واللصق ، تأكد من أنك تستخدم الإصدار الثالث من PIP بناءً على التثبيت الخاص بك.
نحن نستخدم TensorFlow و Cross و OpenCV ، وهي مكتبة لمعالجة الصور و TensorFlow والتعريفات
من مكتبات التعلم الآلي الشائعة جدًا.
سنقوم الآن بتثبيت هذا وحيث يتم تثبيته.
إنه قليل جدًا للتثبيت.
لذا فقط تنبيه بأن هذه المكتبات تميل إلى أن تكون أثقل.
وبعد ذلك نريد أيضًا تثبيت مكتبة Image API.
فلننسخ هذا ولنرى ما إذا كان قد تم ذلك.
لا.
لا يزال ذهب.
امنحها القليل من الوقت.
دعونا مسح هذا وتشغيل الصورة.
أقوم بالترقية.
حسنا.
لذلك نأمل أن يكون لدينا هذه المكتبات مثبتة.
وما يمكننا فعله هو ، حسنًا ، مجرد تنبؤ بسيط بالصورة.
لقد قمت بإنشاء مجلد هنا ، حقًا عقل ذكي به ملف بيثون فارغ وثلاث صور سأرفقها
بهذا الدرس.
لدينا صورة زرافة وصورة غدزيلا وصورة منزل.
لنرى كيف يمكننا استخدام الصورة.
مكتبة.
ما يمكننا فعله هو أن نقول من الصورة أننا سنستخدم ملف.
وحدة التنبؤ وسنقوم باستيراد تنبؤ الصورة.
جزء منه.
الآن نريد أيضًا الحصول على هذه الملفات ، لذلك سأقوم فقط باستيراد مكتبة نظام التشغيل حتى أستطيع
أن أقول مسار التنفيذ.
حسنًا ، يساوي نقطة OWS الحصول على دليل العمل الحالي في أي مكان أقوم بتشغيله فيه من الوصول إلى أي دليل
نحن فيه.
هذا مجرد قول دليل العمل الحالي.
أوه ، احصل على هذا الدليل لنا.
هذا هو مسار التنفيذ.
ويمكننا إنشاء مثيل للتنبؤ بالصورة.
أننا فقط نستوردها بالقول.
يجب أن تكون الصورة كبيرة.
لنجعل هذا أكبر قليلاً.
لذلك سأقول.
تنبؤ الصورة لإنشاء مثيل لها.
وهنا يمكننا القيام ببعض الأشياء المختلفة.
إذا عدنا إلى المكتبة ، فإننا نستخدم خيار التنبؤ بالصور هنا.
ضع في اعتبارك أن هذه المكتبة يمكنها فعلاً القيام بأشياء مختلفة مثل اكتشاف الكائنات
، وهو أمر رائع حقًا أو اكتشاف كائن الفيديو.
لكن في الوقت الحالي نحن مهتمون بالتنبؤ بالصورة.
لذلك إذا ذهبنا إلى البرنامج التعليمي والإرشاد.
سترى هنا بالضبط ما يمكننا فعله للقيام بالتنبؤات.
لذلك دعونا ننسخ هذا الآن ونستعرض ما يفعله سطرًا سطرًا.
لدينا متغير التنبؤ الخاص بنا وقمنا بتعيين نوع النموذج.
أي أننا نقرر النموذج الذي نريد استخدامه.
الآن ، تحتوي هذه المكتبة على بعض النماذج التي يمكننا استخدامها ، وهي نماذج شائعة بالفعل تم بناؤها مسبقًا.
على سبيل المثال ، لدى Google Brain Team هذا النموذج الذي أنشأ بحث Facebook I ، وأنشأ هذا النموذج لمعالجة
الصور ، ثم Resnick ، وهو نموذج مشهور جدًا بواسطة Microsoft.
الآن سنستخدم شبكة الضغط لأنه كما ترون ، حجم النموذج صغير جدًا مقارنة بالنماذج
الأخرى.
هذا هو الجانب السلبي لهذه النماذج.
في بعض الأحيان يمكن أن تكون ثقيلة ، ولكن كلما كانت الخوارزمية أصغر ، كان وقت التنبؤ أسرع ،
ولكن الدقة أقل.
لذا بدلاً من استخدام الطنين ، دعنا نستخدم شبكة الضغط.
لذا سأقوم بتغيير هذا للضغط على الشبكة.
التالي هو تحديد مسار النموذج.
مرة أخرى ، نحن نستخدم نظام التشغيل للعثور على النموذج الذي نريد استخدامه.
في الواقع ، يتعين علينا تنزيل هذه النماذج إذا أردنا استخدامها.
يمكنك أن ترى هنا ، إذا نقرت عليه ، سأحصل على تنزيل صغير لشبكة الضغط.
مرة أخرى ، الأكثر دقة ، سيكون لدينا المزيد.
بايت من البيانات التي يجب عليك تنزيلها.
اذا فالأمر يعود اليك.
سأستخدم شبكة الضغط بالرغم من ذلك.
والآن أحصل على هذا الملف الذي يمكنني نقله.
في مجلد مشروعي.
لذلك دعنا ننتقل إلى سطح المكتب.
اذهب إلى عقل ذكي حقًا.
ثم قم بتوصيله هنا.
مرة أخرى ، هذا ملف ثنائي يمكننا استخدامه كنموذج فقط.
سأقوم فقط بنسخ مسار الملف أو الاسم بحيث بدلاً من الرنين.
سنستخدم نموذج صافي الضغط.
وأخيرًا ، نريد تحميل النموذج ثم عمل بعض التنبؤات.
إذا عدنا إلى التوثيق ، يمكننا عمل التنبؤات عن طريق نسخ هذا الجزء من الكود.
نرى أن لدينا التنبؤات والاحتمالات.
هذا هو مدى ثقة النموذج في تنبؤاته.
ونحن نقول ببساطة ، توقع الصورة.
لنجعل هذا أصغر قليلاً.
توقع الصورة وسنقوم بإعطائها الصورة التي نريد اختبارها في حالتنا ، بدلاً من نقطة واحدة
بتنسيق jpeg ، سنقول زرافة.
لذلك دعنا نقول.
الزرافة الكلب jpeg.
وسنحتفظ بالنتائج.
عد عند خمسة.
ثم أخيرًا نقوم بعمل حلقة من أربع.
لذلك بالنسبة لكل توقع ، سنقوم بضغط التوقعات والاحتمالات ونطبع فقط المخرجات
التي نريدها.
دعونا نرى في الواقع ما يفعله هذا.
سأحفظ هذا وأدير عقولنا.
نقطة الحمر.
أوه ، يجب أن أقول ، فطيرة بيثون ثلاثية النقاط.
لذلك نصل إلى الإجابة هنا.
لكني أريد أن أتحدث عن الخطأ الذي قد تواجهه.
لذلك إذا رأيت هنا ، تظهر لي بعض الأخطاء في الكود الخاص بي.
ومرة أخرى ، هذا شيء يعتمد على الجهاز الذي تقوم بتشغيله منه.
قد تكون لديك مشكلات مختلفة ، ولكن هذه في الغالب تحذيرات استنادًا إلى إصدارات مكتبتي التي قمنا بتثبيتها.
مرة أخرى ، بناءً على وقت مشاهدتك لمقاطع الفيديو هذه ، قد تظهر لك بعض هذه التحذيرات
بناءً على ، مرة أخرى ، TensorFlow ، والسيرة الذاتية المفتوحة ، ومكتبات الصور AI التي نستخدمها.
أو قد أواجه مشكلات في وحدة المعالجة المركزية (CPU) التي لا تدعم التعليمات التي تفيد بأن هذا الثنائي
، وهو ثنائي H خمسة الذي قمنا بتثبيته ، لا يدعمه بالفعل.
لكن في النهاية ، ما زلنا نحصل على إجابة هنا.
لنجعل هذا أكبر قليلاً.
نحن نحصل.
لا يبدو الأمر جيدًا.
يبدو أن 28٪.
يعتقد أن هذا احتجاج منزعج.
أنا لا أعرف حتى ما هذا.
دعنا جوجل نتصور أن طيهوج منزعج.
أوه ، هذا مضحك حقًا.
انظر إلى ذلك.
لذلك اعتقدت أن هذه هي الصورة وكانت واثقة بنسبة 28٪.
اعتقدت أنها ربما كانت دجاجة مرج.
هذه ثقة بنسبة 10٪.
الفهد والحجل.
حسنا.
إذن لم يتم الأمر بشكل صحيح حقًا ، أليس كذلك؟
أن تلك الصورة تبدو مربكة بعض الشيء.
لسوء الحظ ، لم يكن هذا النموذج دقيقًا بدرجة كافية.
لكن يمكنك أن ترى هنا ما يفعله الكود ، أليس كذلك؟
الكود ، عندما نقوم بالتكرار ، يقول ، مهلا ، أريد خمس نتائج.
من توقعاتك.
وبعد ذلك أريدك أن تحصل على التوقعات والاحتمالات ، الثقة التي لديك في
هذه التنبؤات.
ولأن شبكة الضغط ليست بالضرورة الأكثر دقة ، فإنها لم تكتشف صورة الزرافة.
لكن ماذا عن جودزيلا؟
هذا أمر صعب آخر.
لنقم بعمل صورة Godzilla.
إذا قمت بحفظ هذا وتشغيله مرة أخرى ، دعنا نوضح.
ثانية.
كانوا ينتظرون.
وها نحن ذا.
لدينا تمساح أمريكي ثقة 46٪.
هل يشبه التمساح؟
حسنا.
هذا ليس سيئًا للغاية ، في الواقع.
نحصل أيضًا على الإغوانا المشتركة بنسبة 18٪ من الثقة.
حسنًا ، آخر واحد.
لنقم بالمنزل.
إذا فعلنا المنزل هنا.
احفظ واضغط على الجري.
مهلا ، انظر إلى ذلك.
نحصل على مرفأ بـ 58٪.
بالمناسبة ، لقد قمت أيضًا بتنزيل Resonant.
النموذج ، الذي من المفترض أن يكون أكثر دقة قليلاً ، هو حوالي 100 ميغا بايت.
لذلك استغرق ذلك بعض الوقت.
لكني أريد أن أرى ما إذا كانت الدقة تتحسن.
لذلك قمت للتو بتغيير نوع النموذج المذكور كرنين وتغيير المسار إلى.
الآن النموذج الجديد الذي لدي.
حسنا.
لا نحتاج إلى فتح ذلك ، لذلك دعونا نجرب ذلك.
سوف أركض مرة أخرى.
ترى هنا أن الأمر استغرق وقتًا أطول قليلاً من السابق لأنه نموذج أكبر ، لكن يبدو
أنه يعتقد أن هذه إما كنيسة أو مرفأ ، لكن من المؤكد أنها كنيسة.
حسنا.
يبدو نوعا ما ككنيسة.
ماذا عن صورة Godzilla؟
دعنا نفعل.
جودزيلا.
انظر ماذا يفكرون في ذلك.
حسنا.
إنه واثق جدًا من أنه تمساح أمريكي أو أنه لا يزال غير رائع.
لكن ماذا عن الزرافة؟
دعونا نتحقق من الزرافة.
النار على هذا.
يا ولد.
هذا ليس بتلك العظمة ايضا
لذا كما ترون ، فقد تم ضربها أو تخطيها.
الفكرة هي أن هذا لن يكون مثاليًا أبدًا.
لكن من الناحية المثالية ، نقوم بإنشاء نموذج مفيد بدرجة كافية لاستنباط نوع من نتائج الأعمال أو نتائج الأعمال
الإيجابية.
الآن ، كان هذا مجرد طعم بسيط لما يمكنك فعله باستخدام Python والتعلم الآلي.
تأتي القوة الحقيقية عندما تجمع بين النماذج التي تم إنشاؤها مسبقًا والتي أنشأتها الشركات الكبيرة بالفعل لنا
لاستخدامها في حل مشاكلنا اليومية أو مشاكل أعمالنا.
ولهذا السبب تحظى بايثون بشعبية كبيرة ، أليس كذلك؟
إنها فكرة مجتمع المطورين.
هناك العديد من المكتبات ، والعديد من الأدوات التي يقدمها المجتمع لكل من يستخدم بايثون.
بايثون شائعة لأن إمكانياتنا لا حصر لها.
كما رأيت ، هناك العديد من الفرص الوظيفية ، والعديد من المشاريع المختلفة التي يمكنك القيام بها.
لذلك أشجعك على استكشاف هذه المكتبة ، واستكشاف مكتبات أخرى ، ومعرفة كيف يمكنك استخدام Python
لجعل حياتك أسهل.
سأراك في المرحلة التالية.
مع السلامة.