Notre projet final dans le cours, et je veux que nous nous amusions un peu.
Celui-ci sera agréable et rapide, mais aussi très amusant qui, espérons-le, vous enthousiasmera pour la
puissance de l'apprentissage automatique.
Maintenant, mon opinion personnelle est que la plupart de l'apprentissage automatique à l'avenir ne consiste pas à créer nos
propres modèles ou à faire des mathématiques et des statistiques vraiment complexes, mais plutôt dans notre capacité à utiliser
des modèles préexistants pour résoudre des problèmes commerciaux, pour résoudre des problèmes humains .
Et je veux le démontrer en utilisant une excellente bibliothèque appelée Image A. JE. Et comme vous pouvez le voir ici, agrandissons
un peu les choses.
Il s'agit d'une bibliothèque Python conçue pour permettre à un développeur de créer des applications et des systèmes dotés de capacités de
vision par ordinateur autonomes.
Autrement dit, au lieu d'avoir à créer un modèle de vision par ordinateur à partir de zéro, nous pouvons utiliser
des outils préexistants pour utiliser quelque chose comme cette bibliothèque pour résoudre un problème ou peut-être créer une entreprise entière autour
d'un modèle qui nous est librement accessible.
Et je vais vous montrer cette bibliothèque géniale qui va faire des choses vraiment chouettes.
Je vais donc créer un lien vers cette ressource.
Mais ce que nous allons faire, c'est créer une application de reconnaissance d'image où nous lui ajoutons des photos et
elle pourra nous dire exactement ce que contient cette image.
C'est plutôt cool, non ?
Commençons.
Donc, si nous lisons la documentation, elle a en fait un assez bon aperçu de ce que nous pouvons faire maintenant, comme vous pouvez
le voir ici, nous devons installer quelques éléments pour nous.
Alors, copions simplement ceci et je passerai en revue ce que certains d'entre eux font.
Nous allons donc simplement copier et coller, assurez-vous que vous utilisez une version papier trois basée sur votre
installation.
Nous utilisons Tensor Flow et Carus et Open CSV, qui est une bibliothèque de traitement d'images, et Tensor
Flow et Charis sont des bibliothèques d'apprentissage automatique très populaires.
Maintenant, nous allons l'installer et au fur et à mesure de l'installation.
C'est assez long à installer, donc juste un avertissement que ces bibliothèques ont tendance à être plus lourdes
et nous voulons également installer la bibliothèque Image I.
Alors copions ceci et voyons si cela est fait.
Non, c'est toujours parti.
Donnez-lui un peu de temps.
Effacons cela et exécutons l'image, je suis d'accord.
Très bien, j'espère que nous avons ces bibliothèques installées et ce que nous pouvons faire, c'est juste une
simple prédiction d'image.
J'ai donc créé un dossier ici, un cerveau vraiment intelligent qui contient un fichier python vide et trois images que je joindrai
à cette leçon.
Nous avons une image de girafe, une image de Godzilla et une image de maison.
Voyons donc comment nous pouvons utiliser l'image.
Une bibliothèque.
Ce que nous pouvons faire, c'est dire à partir de l'image ehi, nous allons utiliser le .
Modèle de prédiction, et nous allons importer la prédiction d'image.
Une partie.
Maintenant, nous voulons également récupérer ces fichiers, donc je vais juste faire une simple importation de la bibliothèque du système d'exploitation pour que je
puisse dire le chemin d'exécution.
Eh bien, égal au point O, obtenez le répertoire de travail actuel, c'est-à-dire d'où j'exécute cela, accédez au répertoire dans
lequel nous nous trouvons.
C'est donc dire le répertoire de travail du président.
Je vais récupérer ce répertoire pour nous.
C'est donc le chemin d'exécution.
Et nous pouvons instancier la prédiction, prédiction d'image.
Que l'on vient d'importer en disant image et il doit y avoir un I majuscule.
Faisons cela un peu plus gros.
Alors je vais dire.
La prédiction d'image pour l'instancier, et ici, nous pouvons faire différentes choses si nous retournons à
la bibliothèque, nous utilisons l'option de prédiction d'image ici.
Gardez à l'esprit que cette bibliothèque peut en fait faire différentes choses comme la détection d'objets, ce
qui est vraiment très cool, ou la détection d'objets vidéo.
Mais pour l'instant, nous nous intéressons à la prédiction d'image.
Donc, si nous allons au tutoriel et au guide.
Vous verrez exactement ici ce que nous pouvons faire pour faire les prédictions, alors copions simplement ceci pour l'instant et revoyons
ce qu'il fait.
Ligne par ligne, nous avons notre variable de prédiction et nous définissons le type de modèle.
C'est-à-dire que nous décidons du modèle que nous voulons utiliser.
Maintenant, cette bibliothèque a quelques modèles que nous pouvons utiliser, et ce sont des modèles très populaires qui sont déjà construits.
Par exemple, Google Brain Team a ce modèle qui a créé le Facebook A. JE. recherche, a créé ce modèle
pour le traitement d'images puis fait résonner un modèle très célèbre de Microsoft.
Maintenant, nous allons utiliser le filet compressible car comme vous pouvez le voir, la taille du modèle est assez petite par rapport
aux autres.
C'est l'inconvénient de ces modèles.
Parfois, cela peut être lourd, mais plus l'algorithme est petit, plus le temps de prédiction est rapide, mais moins la
précision est grande.
Donc, au lieu d'utiliser la résonance, utilisons squeeze net.
Je vais donc changer cela pour squeeze net.
Ensuite, définissez le chemin du modèle.
Donc, encore une fois, nous utilisons le système d'exploitation pour trouver le modèle que nous voulons utiliser.
Nous devons en fait télécharger ces modèles si nous voulons les utiliser.
Donc vous pouvez voir ici, si je clique dessus, j'obtiens un petit téléchargement du squeeze net.
Donc, encore une fois, le plus précis.
Donc nous en aurons juste plus.
Octets de données que vous devez télécharger, donc c'est à vous de décider, je vais cependant utiliser
ce squeeze net, alors maintenant j'obtiens ce fichier, que je peux déplacer.
Dans mon dossier de projet.
Passons donc au bureau.
Allez au cerveau vraiment intelligent.
Et puis branchez-le ici.
Donc, encore une fois, il s'agit d'un fichier binaire que nous pouvons simplement utiliser comme modèle.
Je vais juste copier le chemin du fichier ou le nom pour qu'au lieu de l'IT.
Nous utiliserons le modèle du filet compressible.
Et puis enfin, nous voulons charger le modèle et ensuite faire quelques prédictions.
Si on retourne à la documentation, on peut faire les prédictions en copiant ce bout de code, on voit
qu'on a les prédictions et les probabilités.
C'est à quel point le modèle est confiant dans sa prédiction.
Et nous disons simplement, hé, prédisez l'image, réduisons-la un peu.
Prédisez l'image, et nous allons lui donner l'image que nous voulons tester dans notre cas, au lieu
d'un sac louche, nous dirons girafe.
Alors disons girafe JPEG.
Et nous garderons le nombre de résultats à cinq.
Et puis enfin, nous faisons une boucle for, donc pour chaque prédiction, nous allons compresser les prédictions et
les probabilités et simplement imprimer la sortie que nous voulons, voyons en fait ce que cela fait.
Je vais enregistrer ça et lancer notre brain dot pi.
Oh, je dois dire, python trois, cerveau point pi.
Nous arrivons donc à la réponse ici, mais je veux parler de l'erreur que vous pourriez rencontrer.
Donc, si vous voyez ici, j'obtiens des erreurs dans mon code.
Et encore une fois, cela dépend de la machine à partir de laquelle vous exécutez cela.
Vous pouvez rencontrer des problèmes différents, mais ceux-ci sont principalement des avertissements basés sur les versions de ma bibliothèque que nous avons
installées.
Encore une fois, selon le moment où vous regardez ces vidéos, certains de ces avertissements peuvent vous
apparaître en fonction, encore une fois, du flux de tenseur, du KVI ouvert, des bibliothèques d'images que nous utilisons, ou je pourrais même avoir des
problèmes avec mon processeur qui ne prend pas en charge les instructions que ce binaire, qui est le binaire H5 que nous avons installé,
ne prend pas réellement en charge.
Mais à la fin, nous obtenons toujours une réponse ici.
Faisons cela un peu plus gros.
Nous comprenons qu'il n'a pas l'air bien, il ressemble à vingt-huit pour cent, il pense que c'est une gélinotte
huppée.
Je ne sais même pas ce que c'est.
Faisons une image Google de notre gélinotte huppée.
Oh, c'est vraiment drôle.
Regarde ça.
Alors il pensait que c'était de cela que l'image était et il était sûr à vingt-huit pour cent qu'il pensait à ce qui aurait pu être
un poulet des prairies.
C'est 10 pour cent de confiance.
Un guépard, une perdrix.
D'accord.
Donc, ça n'a pas vraiment bien fonctionné, n'est-ce pas, que cette image semble un peu déroutante.
Donc, malheureusement, ce modèle n'était pas assez précis.
Mais vous pouvez voir ici ce que fait le code, n'est-ce pas ?
Le code quand on boucle dit, hé, je veux cinq résultats.
De vos prédictions, et ensuite je veux que vous saisissiez les prédictions et les probabilités, la confiance que
vous avez dans ces prédictions.
Et parce que serrer le filet n'est pas nécessairement le plus précis, il n'a pas compris l'image de la girafe, mais qu'en est-il
de Godzilla ?
C'est un autre problème difficile.
Faisons l'image de Godzilla si je sauvegarde et réexécute.
Soyons clairs.
Encore une fois, nous attendons, nous attendons, et voilà, nous avons l'alligator américain, 46% de confiance.
Ressemble-t-il à un alligator ?
Droit.
Ce n'est pas trop mal, en fait.
Nous obtenons également l'iguane commun pour une confiance de dix-huit pour cent.
Très bien, le dernier, faisons de la maison si nous faisons de la maison ici.
Enregistrez et frappez, courez.
Hé, regarde ça, on a un hangar à bateaux pour 58%.
Au fait, je viens aussi de télécharger le net.
Le modèle, qui est censé être un peu plus précis, fait environ 100 mégaoctets, ce qui a pris un peu
de temps, mais je veux voir si la précision s'améliore.
J'ai donc juste changé, dit le type de modèle comme résonnant et changé le chemin vers maintenant le nouveau modèle que j'ai.
D'accord, nous n'avons pas besoin de l'ouvrir, alors essayons.
Je vais encore courir.
Vous voyez ici que cela a pris un peu plus de temps qu'avant parce que c'est un modèle plus gros, mais on dirait qu'il pense
qu'il s'agit d'une église ou d'un hangar à bateaux, mais c'est à peu près sûr que c'est une église, n'est-ce pas ?
Cela ressemble à une église.
Qu'en est-il de l'image de Godzilla ?
Faisons.
Godzilla.
Voyez ce qu'ils en pensent.
D'accord, c'est super sûr que c'est un alligator américain.
D'accord, toujours pas génial, mais qu'en est-il de la liste des girafes ?
Regardons la girafe.
Si j'étais là-dessus.
Oh, mon garçon, ce n'est pas génial non plus.
Donc, comme vous pouvez le voir, c'est aléatoire, l'idée est que ce ne sera jamais parfait.
Mais idéalement, nous créons un modèle suffisamment utile pour obtenir une sorte de résultats commerciaux ou de résultats commerciaux
positifs.
Maintenant, ce n'était qu'un petit avant-goût de ce que vous pouvez faire avec Python et l'apprentissage automatique.
Le vrai pouvoir vient lorsque vous combinez des modèles préconstruits que les grandes entreprises ont déjà construits pour que nous
les utilisions pour résoudre nos problèmes quotidiens ou nos problèmes commerciaux.
Et c'est pourquoi Python est si populaire, n'est-ce pas ?
C'est l'idée de la communauté des développeurs.
Il y a tellement de bibliothèques, tellement d'outils qui sont fournis par la communauté à tous ceux qui utilisent Python.
Python est populaire parce que nos possibilités sont infinies.
Comme vous l'avez vu, il y a tellement d'opportunités de carrière, tellement de projets différents que vous pouvez réaliser.
Je vous encourage donc à explorer cette bibliothèque, à explorer d'autres bibliothèques et à voir comment vous pouvez utiliser Python pour
vous faciliter la vie.
Je verrai dans le prochain.
Bye Bye.