Ons laatste project in de cursus, en ik wil dat we een beetje plezier hebben.
Deze wordt leuk en snel, maar ook een hoop plezier dat je hopelijk enthousiast maakt over de
kracht van machine learning.
Nu, mijn persoonlijke mening is dat het grootste deel van machine learning in de toekomst niet gaat over het maken van onze eigen
modellen of het doen van echt complexe wiskunde en statistiek, maar in plaats daarvan in het vermogen van ons om reeds
bestaande modellen te gebruiken om zakelijke problemen op te lossen, om menselijke problemen op te lossen .
En ik wil dit demonstreren door een geweldige bibliotheek te gebruiken genaamd Image A. L. En zoals je hier kunt zien, laten we dit
een beetje groter maken.
Het is een Python-bibliotheek die is gebouwd om een ontwikkelaar in staat te stellen applicaties en systemen te
bouwen met zelfstandige computervisiemogelijkheden.
Dat wil zeggen, in plaats van dat we helemaal opnieuw een computervisiemodel moeten bouwen, kunnen we bestaande tools gebruiken om
zoiets als deze bibliotheek te gebruiken om een probleem op te lossen of misschien een heel bedrijf te creëren rond een
model dat vrij toegankelijk voor ons is.
En ik ga je deze geweldige bibliotheek laten zien die een aantal hele leuke dingen gaat doen.
Dus ik ga naar deze bron linken.
Maar wat we gaan doen, is dat we een app voor beeldherkenning gaan maken waar we wat foto's aan toevoegen
en die ons precies kan vertellen wat die afbeelding heeft.
Dat is best cool, toch?
Laten we beginnen.
Dus als we de documentatie doorlezen, heeft het eigenlijk een redelijk goed overzicht van wat we nu kunnen doen, zoals je hier
kunt zien, moeten we een paar dingen voor ons installeren.
Dus laten we dit kopiëren en ik zal bespreken wat sommige van deze doen.
Dus we gaan gewoon kopiëren en plakken, zorg ervoor dat je een papieren versie drie gebruikt op basis van
je installatie.
We gebruiken Tensor Flow en Carus en Open CSV, een bibliotheek voor beeldverwerking, en Tensor Flow
en Charis zijn erg populaire bibliotheken voor machine learning.
Nu gaan we dit installeren en terwijl dit wordt geïnstalleerd.
Het is nogal wat om te installeren, dus een waarschuwing dat deze bibliotheken vaak zwaarder zijn en
dan willen we ook de Image I-bibliotheek installeren.
Dus laten we dit kopiëren en kijken of dit klaar is.
Nee, het is nog steeds weg.
Geef het wat tijd.
Laten we dit duidelijk maken en de afbeelding uitvoeren, daar ben ik het mee eens.
Oké, dus hopelijk hebben we deze bibliotheken geïnstalleerd en wat we kunnen doen is, nou ja, gewoon
een simpele beeldvoorspelling.
Dus ik heb hier een map gemaakt, echt slim brein met een leeg python-bestand en drie afbeeldingen die ik aan deze
les zal toevoegen.
We hebben een afbeelding van een giraf, een afbeelding van Godzilla en een afbeelding van een huis.
Dus laten we eens kijken hoe we de afbeelding kunnen gebruiken.
Een bibliotheek.
Wat we kunnen doen is zeggen uit afbeelding ehi, we gaan de.
Voorspellingsmodel, en we gaan de beeldvoorspelling importeren.
Deel van het.
Nu willen we ook deze bestanden pakken, dus ik zal gewoon een eenvoudige import van de OS-bibliotheek doen, zodat ik
het uitvoeringspad kan zeggen.
Welnu, gelijk aan de O's-punt, haal de huidige werkmap op, dat is waar ik dit vandaan haal, ga naar de map
waarin we ons bevinden.
Dus dat zegt alleen maar de werkdirectory van de president.
Ik zal deze map voor ons pakken.
Dus dat is het executiepad.
En we kunnen de voorspelling, beeldvoorspelling, instantiëren.
Dat hebben we zojuist geïmporteerd door afbeelding te zeggen en er zou een hoofdletter I moeten zijn.
Laten we dit een beetje groter maken.
Dus ik ga zeggen.
Afbeeldingsvoorspelling om het te instantiëren, en hier kunnen we een aantal verschillende dingen doen als we
teruggaan naar de bibliotheek, we gebruiken de afbeeldingsvoorspellingsoptie hier.
Houd er rekening mee dat deze bibliotheek verschillende dingen kan doen, zoals
objectdetectie, wat echt heel cool is, of video-objectdetectie.
Maar voor nu zijn we geïnteresseerd in de beeldvoorspelling.
Dus als we naar tutorial en gids gaan.
Je zult hier precies zien wat we kunnen doen om de voorspellingen te doen, dus laten we dit voor nu kopiëren en bespreken
wat het doet.
Regel voor regel hebben we onze voorspellingsvariabele en stellen we het modeltype in.
Dat wil zeggen, we beslissen welk model we willen gebruiken.
Deze bibliotheek heeft een paar modellen die we kunnen gebruiken, en dit zijn echt populaire modellen die al zijn gebouwd.
Google Brain Team heeft bijvoorbeeld dit model dat de Facebook A. L. research, creëerde dit model voor
beeldverwerking en resoneerde vervolgens met een zeer beroemd model van Microsoft.
Nu gebruiken we het knijpnet, want zoals je kunt zien, is het model vrij klein in vergelijking met
de andere.
Dat is het nadeel van deze modellen.
Soms kan dat zwaar zijn, maar hoe kleiner het algoritme, hoe sneller de voorspellingstijd, maar hoe
minder nauwkeurigheid.
Dus in plaats van de resonantie te gebruiken, gebruiken we knijpnet.
Dus ik ga dit veranderen om net te knijpen.
Vervolgens stelt u het modelpad in.
Dus nogmaals, we gebruiken het besturingssysteem om het model te vinden dat we willen gebruiken.
We moeten deze modellen eigenlijk downloaden als we ze willen gebruiken.
Dus je kunt hier zien, als ik erop klik, krijg ik een kleine download van het knijpnet.
Dus nogmaals, de nauwkeuriger.
Dus we hebben er gewoon meer.
Bytes aan gegevens die je moet downloaden, dus het is aan jou, ik ga dit knijpnet
gebruiken, dus nu krijg ik dit bestand, dat ik kan verplaatsen.
In mijn projectmap.
Dus laten we naar het bureaublad gaan.
Ga naar echt slimme hersenen.
En sluit hem dan hier aan.
Dus nogmaals, dit is een binair bestand dat we gewoon als ons model kunnen gebruiken.
Ik ga gewoon het bestandspad of de naam kopiëren zodat in plaats van de IT.
We gebruiken het knijpnetmodel.
En tot slot willen we het model laden en dan wat voorspellingen doen.
Als we teruggaan naar de documentatie, kunnen we de voorspellingen doen door dit stukje code te kopiëren, we zien dat
we de voorspellingen en de kansen hebben.
Zo zeker is het model in zijn voorspelling.
En we zeggen gewoon, hé, voorspel beeld, laten we dit een beetje kleiner maken.
Voorspel het beeld, en we geven het het beeld dat we in ons geval willen testen, in plaats van
één onbetrouwbare zak, zullen we giraf zeggen.
Dus laten we zeggen giraffe JPEG.
En we houden het resultaat op vijf.
En tot slot doen we een for-lus, dus voor elke voorspelling gaan we de voorspellingen en waarschijnlijkheden
zippen en gewoon de uitvoer afdrukken die we willen, laten we eens kijken wat dit doet.
Ik ga dit opslaan en onze brain dot pi uitvoeren.
Oh, ik moet zeggen, python drie, hersenpunt pi.
Dus we komen hier eigenlijk bij het antwoord, maar ik wil het hebben over de fout die je zou kunnen tegenkomen.
Dus als je hier ziet, krijg ik wat fouten in mijn code.
En nogmaals, dit is iets dat afhangt van de machine waarop je dit uitvoert.
U kunt verschillende problemen hebben, maar dit zijn meestal waarschuwingen op basis van mijn bibliotheekversies die we hebben
geïnstalleerd.
Nogmaals, afhankelijk van wanneer je deze video's bekijkt, kunnen sommige van deze waarschuwingen aan
je verschijnen op basis van, nogmaals, de tensorstroom, de open KVI, de afbeelding I-bibliotheken die we gebruiken, of ik kan
zelfs problemen krijgen met mijn CPU dat geen instructies ondersteunt die dit binaire bestand, het H5-binaire bestand dat we
hebben geïnstalleerd, niet echt ondersteunt.
Maar uiteindelijk krijgen we hier toch een antwoord.
Laten we dit een beetje groter maken.
We snappen dat het er niet goed uitziet, het ziet eruit als achtentwintig procent, het denkt dat dit een korhoen
is.
Ik weet niet eens wat dat is.
Laten we Google een beeld geven van dat onze gegolfde korhoen.
O, dat is echt grappig.
Moet je zien.
Dus het dacht dat dit de afbeelding was en het was achtentwintig procent zeker dat het dacht dat het een prairiekip
had kunnen zijn.
Dat is 10 procent vertrouwen.
Een jachtluipaard, een patrijs.
Oke.
Dus het klopte niet echt, hè, dat dat beeld er een beetje verwarrend uitziet.
Dus helaas was dat model niet nauwkeurig genoeg.
Maar je kunt hier zien wat de code doet, toch?
De code wanneer we een lus maken, zegt: hey, ik wil vijf resultaten.
Van je voorspellingen, en dan wil ik dat je de voorspellingen en de kansen pakt, het vertrouwen dat
je in deze voorspellingen hebt.
En omdat een knijpnet niet per se de meest nauwkeurige is, heeft het het girafbeeld niet gevonden, maar hoe zit
het met Godzilla?
Dat is nog een lastige.
Laten we de Godzilla-afbeelding doen als ik dit opsla en opnieuw uitvoer.
Laten we duidelijk zijn.
Nogmaals, we wachten, we wachten, en daar gaan we, we hebben Amerikaanse alligator, 46 procent vertrouwen.
Lijkt het op een alligator?
Rechts.
Dat is niet erg, eigenlijk.
Ook de gewone leguaan krijgen we voor achttien procent vertrouwen.
Oké, de laatste, laten we het huis doen als we het hier doen.
Opslaan en slaan, rennen.
Hé, kijk eens aan, we krijgen een boothuis voor 58 procent.
Trouwens, ik heb ook net het net gedownload.
Model, dat een beetje nauwkeuriger zou moeten zijn, is ongeveer 100 megabyte, dus dat kostte wat tijd,
maar ik wil zien of de nauwkeurigheid verbetert.
Dus ik veranderde gewoon, zei het modeltype als resonant en veranderde het pad naar het nieuwe model dat ik heb.
Oké, we hoeven dat niet te openen, dus laten we dat proberen.
Ik ga weer rennen.
Je ziet hier dat het iets langer duurde dan voorheen omdat het een groter model is, maar het lijkt alsof het denkt
dat dit een kerk of een boothuis is, maar het is vrij zeker dat het een kerk is, toch?
Het lijkt een beetje op een kerk.
Hoe zit het met het Godzilla-beeld?
Laten we doen.
Godzilla.
Kijken wat ze daarvan vinden.
Oké, hij is er super zeker van dat het een Amerikaanse alligator is.
Oké, nog steeds niet geweldig, maar hoe zit het met de lijst met giraffen?
Laten we eens kijken naar de giraf.
Als ik hiermee bezig was.
Oh, jongen, dit is ook niet zo geweldig.
Dus zoals je kunt zien, is het wisselvallig, het idee is dat dit nooit perfect zal zijn.
Maar idealiter creëren we een model dat nuttig genoeg is om een soort van bedrijfsresultaten of positieve bedrijfsresultaten af te
leiden.
Dit was slechts een voorproefje van wat je kunt doen met Python en machine learning.
De echte kracht komt wanneer je vooraf gebouwde modellen combineert die grote bedrijven al voor ons hebben gebouwd om ze te
gebruiken om onze dagelijkse problemen of onze zakelijke problemen op te lossen.
En daarom is Python zo populair, toch?
Het is het idee van de ontwikkelaarsgemeenschap.
Er zijn zoveel bibliotheken, zoveel tools die door de gemeenschap worden gegeven aan iedereen die Python gebruikt.
Python is populair omdat onze mogelijkheden eindeloos zijn.
Zoals je hebt gezien, zijn er zoveel carrièremogelijkheden, zoveel verschillende projecten die je kunt doen.
Dus ik moedig je aan om deze bibliotheek te verkennen, andere bibliotheken te verkennen en te zien hoe je Python kunt gebruiken om
je leven gemakkelijker te maken.
Ik zie wel in de volgende.
Tot ziens.