Unser letztes Projekt im Kurs, und ich möchte, dass wir ein bisschen Spaß haben.
Dieser wird nett und schnell sein, aber auch eine Menge Spaß machen, der Sie hoffentlich für die Leistungsfähigkeit des
maschinellen Lernens begeistern wird.
Nun, meine persönliche Meinung ist, dass der Großteil der Fortschritte beim maschinellen Lernen nicht darin besteht, unsere eigenen Modelle
zu erstellen oder wirklich komplexe Mathematik und Statistik zu betreiben, sondern vielmehr in der Fähigkeit von uns, bereits
vorhandene Modelle zu verwenden, um Geschäftsprobleme zu lösen, um menschliche Probleme zu lösen .
Und ich möchte dies demonstrieren, indem ich eine großartige Bibliothek namens Image A verwende. ICH. Und wie Sie hier sehen können, machen wir
dies etwas größer.
Es ist eine Python-Bibliothek, die entwickelt wurde, um Entwicklern zu ermöglichen, Anwendungen und Systeme mit eigenständigen
Computer-Vision-Funktionen zu erstellen.
Das heißt, anstatt ein Computer-Vision-Modell von Grund auf neu erstellen zu müssen, können wir bereits vorhandene Tools verwenden, um
so etwas wie diese Bibliothek zu verwenden, um ein Problem zu lösen, oder vielleicht ein ganzes Unternehmen um ein Modell herum
aufbauen, das für uns frei zugänglich ist.
Und ich werde Ihnen diese großartige Bibliothek zeigen, die einige wirklich nette Dinge tun wird.
Also werde ich auf diese Ressource verlinken.
Aber was wir tun werden, ist eine Bilderkennungs-App zu erstellen, in die wir einige Fotos füttern und
die uns genau sagen kann, was dieses Bild hat.
Das ist ziemlich cool, oder?
Lass uns anfangen.
Wenn wir uns also die Dokumentation durchlesen, hat sie eigentlich einen ziemlich guten Überblick darüber, was wir jetzt tun können, wie Sie hier
sehen können, müssen wir ein paar Dinge für uns installieren.
Also lass uns das einfach kopieren und ich werde durchgehen, was einige davon tun.
Wir werden also nur kopieren und einfügen. Stellen Sie sicher, dass Sie basierend auf Ihrer Installation eine Papierversion
3 verwenden.
Wir verwenden Tensor Flow und Carus und Open CSV, eine Bildverarbeitungsbibliothek, und Tensor
Flow und Charis sind sehr beliebte Machine-Learning-Bibliotheken.
Jetzt werden wir dies installieren und während dies installiert wird.
Es ist ziemlich viel zu installieren, also nur eine Warnung, dass diese Bibliotheken in der Regel schwerer sind
und wir dann auch die Image I-Bibliothek installieren möchten.
Lassen Sie uns das also kopieren und sehen, ob dies erledigt ist.
Nein, es ist immer noch weg.
Gib ihm ein bisschen Zeit.
Lassen Sie uns dies löschen und das Bild ausführen, ich stimme zu.
Alles klar, hoffentlich haben wir diese Bibliotheken installiert und was wir tun können, ist einfach eine
einfache Bildvorhersage.
Also habe ich hier einen Ordner erstellt, ein wirklich intelligentes Gehirn, das eine leere Python-Datei und drei Bilder enthält, die ich
dieser Lektion beifüge.
Wir haben ein Giraffenbild, ein Godzilla-Bild und ein Hausbild.
Sehen wir uns also an, wie wir das Bild verwenden können.
Eine Bibliothek.
Was wir tun können, ist, von Bild ehi zu sagen, wir werden das verwenden.
Vorhersagemodell, und wir werden die Bildvorhersage importieren.
Ein Teil davon.
Jetzt wollen wir auch diese Dateien greifen, also führe ich einfach einen einfachen Import der OS-Bibliothek durch, damit ich
den Ausführungspfad sagen kann.
Nun, gleich dem Punkt von O erhalten Sie das aktuelle Arbeitsverzeichnis, das heißt, wo immer ich das ausführe, rufen Sie das Verzeichnis auf, in
dem wir uns befinden.
Das heißt also nur das Arbeitsverzeichnis des Präsidenten.
Ich werde dieses Verzeichnis für uns besorgen.
Das ist also der Ausführungspfad.
Und wir können die Vorhersage, die Bildvorhersage, instanziieren.
Dass wir nur importiert haben, indem wir Bild sagen und es sollte ein großes I sein.
Machen wir das ein bisschen größer.
Also werde ich sagen.
Bildvorhersage, um es zu instanziieren, und hier können wir einige verschiedene Dinge tun, wenn wir
zur Bibliothek zurückkehren. Wir verwenden hier die Bildvorhersageoption.
Denken Sie daran, dass diese Bibliothek tatsächlich verschiedene Dinge tun kann, z. B.
Objekterkennung, was wirklich, wirklich cool ist, oder Videoobjekterkennung.
Aber im Moment interessieren wir uns für die Bildvorhersage.
Also, wenn wir zu Tutorial und Guide gehen.
Sie werden hier genau sehen, was wir tun können, um die Vorhersagen zu treffen. Lassen Sie uns dies jetzt einfach kopieren und durchgehen,
was es tut.
Zeile für Zeile haben wir unsere Vorhersagevariable und wir legen den Modelltyp fest.
Das heißt, wir entscheiden, welches Modell wir verwenden möchten.
Nun, diese Bibliothek enthält einige Modelle, die wir verwenden können, und dies sind wirklich beliebte Modelle, die bereits gebaut wurden.
Zum Beispiel hat Google Brain Team dieses Modell, das die Facebook A. ICH. Forschung, dieses Modell für die
Bildverarbeitung erstellt und dann ein sehr berühmtes Modell von Microsoft mitschwingt.
Jetzt verwenden wir das Quetschnetz, denn wie Sie sehen, ist die Größe des Modells im Vergleich zu den anderen
recht klein.
Das ist die Kehrseite dieser Modelle.
Das kann manchmal schwer sein, aber je kleiner der Algorithmus, desto schneller die Vorhersagezeit, aber desto geringer
die Genauigkeit.
Anstatt den Resonanzkörper zu verwenden, verwenden wir also das Quetschnetz.
Also werde ich dies ändern, um das Netz zu quetschen.
Als nächstes legen Sie den Modellpfad fest.
Auch hier verwenden wir das Betriebssystem, um das Modell zu finden, das wir verwenden möchten.
Wir müssen diese Modelle tatsächlich herunterladen, wenn wir sie verwenden möchten.
So könnt ihr hier sehen, wenn ich darauf klicke, bekomme ich einen kleinen Download des Squeeze-Netzes.
Also nochmal die genauere.
Also werden wir einfach mehr haben.
Bytes an Daten, die Sie herunterladen müssen, es liegt also an Ihnen, ich werde jedoch dieses Squeeze-Net
verwenden, also bekomme ich jetzt diese Datei, die ich verschieben kann.
In meinen Projektordner.
Gehen wir also zum Desktop.
Gehen Sie zu wirklich intelligentem Gehirn.
Und dann hier einstecken.
Dies ist also wieder eine Binärdatei, die wir einfach als unser Modell verwenden können.
Ich werde einfach den Dateipfad oder den Namen kopieren, damit anstelle der IT.
Wir verwenden das Squeeze-Net-Modell.
Und schließlich wollen wir das Modell laden und dann einige Vorhersagen treffen.
Wenn wir zur Dokumentation zurückkehren, können wir die Vorhersagen treffen, indem wir diesen Codeabschnitt kopieren. Wir sehen, dass
wir die Vorhersagen und die Wahrscheinlichkeiten haben.
So sicher ist das Modell in seiner Vorhersage.
Und wir sagen einfach, hey, Bild vorhersagen, machen wir das ein bisschen kleiner.
Sagen Sie ein Bild voraus, und wir geben ihm das Bild, das wir in unserem Fall testen möchten, anstatt
einer zwielichtigen Tasche sagen wir Giraffe.
Sagen wir Giraffe JPEG.
Und wir werden die Ergebniszählung bei fünf belassen.
Und schließlich machen wir eine for-Schleife, also werden wir für jede Vorhersage die Vorhersagen und
Wahrscheinlichkeiten zippen und einfach die gewünschte Ausgabe ausdrucken. Mal sehen, was dies bewirkt.
Ich werde das speichern und unser Brain Dot Pi ausführen.
Oh, ich muss sagen, Python 3, Brain Dot Pi.
Wir kommen hier also zur eigentlichen Antwort, aber ich möchte über den Fehler sprechen, auf den Sie stoßen könnten.
Wenn Sie also hier drüben sehen, bekomme ich einige Fehler in meinem Code.
Dies hängt wiederum von der Maschine ab, auf der Sie dies ausführen.
Möglicherweise haben Sie unterschiedliche Probleme, aber diese sind meistens Warnungen basierend auf meinen Bibliotheksversionen, die wir installiert
haben.
Je nachdem, wann Sie sich diese Videos ansehen, werden Ihnen möglicherweise einige
dieser Warnungen aufgrund des Tensorflusses, des offenen KVI, der von uns verwendeten Bildbibliotheken oder sogar Probleme mit meiner
CPU angezeigt das keine Anweisungen unterstützt, die diese Binärdatei, die die H5-Binärdatei ist, die wir installiert
haben, nicht wirklich unterstützt.
Aber am Ende bekommen wir hier immer noch eine Antwort.
Machen wir das ein bisschen größer.
Wir bekommen, es sieht nicht gut aus, es sieht aus wie achtundzwanzig Prozent, es denkt, dass dies ein Kraushuhn
ist.
Ich weiß nicht einmal, was das ist.
Lassen Sie uns ein Bild von unserem Kraushuhn machen.
Oh, das ist wirklich lustig.
Sieh dir das an.
Also dachte es, dass das das Bild sei, und es war sich zu 28 Prozent sicher, dass es ein Präriehuhn
hätte denken können.
Das sind 10 Prozent Vertrauen.
Ein Gepard, ein Rebhuhn.
Gut.
Es ist also nicht wirklich richtig, dass dieses Bild ein wenig verwirrend aussieht.
Leider war dieses Modell nicht genau genug.
Aber Sie können hier sehen, was der Code macht, oder?
Der Code, wenn wir eine Schleife machen, sagt, hey, ich möchte fünf Ergebnisse.
Von Ihren Vorhersagen und dann möchte ich, dass Sie die Vorhersagen und die Wahrscheinlichkeiten erfassen, das Vertrauen, das
Sie in diese Vorhersagen haben.
Und weil das Quetschen des Netzes nicht unbedingt das genaueste ist, hat es das Giraffenbild nicht herausgefunden, aber was
ist mit Godzilla?
Das ist eine andere schwierige Sache.
Lassen Sie uns das Godzilla-Image erstellen, wenn ich es speichere und erneut ausführe.
Lass uns klarstellen.
Wieder warten wir, wir warten, und los geht's, wir haben amerikanische Alligatoren, 46 Prozent Vertrauen.
Sieht es aus wie ein Alligator?
Rechts.
Das ist eigentlich nicht weiter schlimm.
Wir bekommen auch den gemeinen Leguan für achtzehn Prozent Vertrauen.
In Ordnung, letzter, lass uns Haus machen, wenn wir hier Haus machen.
Speichern und drücken, laufen.
Hey, schau dir das an, wir bekommen Bootshaus für 58 Prozent.
Ich habe mir übrigens auch gerade das Netz runtergeladen.
Das Modell, das etwas genauer sein soll, ist etwa 100 Megabyte groß, das hat also etwas gedauert, aber
ich möchte sehen, ob sich die Genauigkeit verbessert.
Also habe ich einfach geändert, Modelltyp als resonant bezeichnet und den Pfad zu dem neuen Modell geändert, das ich jetzt habe.
In Ordnung, wir müssen das nicht öffnen, also probieren wir es aus.
Ich werde wieder laufen.
Sie sehen hier, dass es etwas länger gedauert hat als zuvor, weil es ein größeres Modell ist, aber es sieht so aus, als
ob es entweder eine Kirche oder ein Bootshaus ist, aber es ist ziemlich sicher, dass es eine Kirche ist, oder?
Es sieht aus wie eine Kirche.
Was ist mit dem Godzilla-Image?
Lass es uns tun.
Godzilla.
Sehen Sie, was sie davon halten.
Alles klar, es ist super zuversichtlich, dass es sich um einen amerikanischen Alligator handelt.
Okay, immer noch nicht so toll, aber was ist mit der Giraffenliste?
Schauen wir uns die Giraffe an.
Wenn ich dabei wäre.
Oh, Junge, das ist auch nicht so toll.
Wie Sie sehen, ist es ein Hit oder Miss, die Idee ist, dass dies nie perfekt sein wird.
Aber idealerweise erstellen wir ein Modell, das nützlich genug ist, um irgendeine Art von Geschäftsergebnissen oder positiven Geschäftsergebnissen
abzuleiten.
Dies war nur ein kleiner Vorgeschmack darauf, was Sie mit Python und maschinellem Lernen tun können.
Die wahre Stärke entsteht, wenn Sie vorgefertigte Modelle kombinieren, die große Unternehmen bereits für uns entwickelt haben, um sie
zur Lösung unserer täglichen Probleme oder unserer Geschäftsprobleme zu verwenden.
Und deshalb ist Python so beliebt, oder?
Das ist die Idee der Entwickler-Community.
Es gibt so viele Bibliotheken, so viele Tools, die von der Community jedem zur Verfügung gestellt werden, der Python verwendet.
Python ist beliebt, weil unsere Möglichkeiten endlos sind.
Wie Sie gesehen haben, gibt es so viele Karrieremöglichkeiten, so viele verschiedene Projekte, die Sie machen können.
Ich ermutige Sie daher, diese Bibliothek zu erkunden, andere Bibliotheken zu erkunden und zu sehen, wie Sie Python verwenden können, um
Ihr Leben zu erleichtern.
Ich werde im nächsten sehen.
Tschüss.