Proyek akhir kami di kursus, dan saya ingin kami sedikit bersenang-senang.
Yang ini akan menjadi bagus dan cepat, tetapi juga banyak kesenangan yang semoga membuat Anda bersemangat
tentang kekuatan pembelajaran mesin.
Sekarang, pendapat pribadi saya adalah bahwa sebagian besar pembelajaran mesin bergerak maju bukan tentang membuat model kita sendiri
atau melakukan matematika dan statistik yang sangat rumit, tetapi lebih pada kemampuan kita untuk menggunakan model yang
sudah ada sebelumnya untuk memecahkan masalah bisnis, untuk memecahkan masalah manusia. .
Dan saya ingin mendemonstrasikan ini dengan menggunakan perpustakaan hebat bernama Image A. SAYA. Dan seperti yang Anda lihat di sini, mari kita
buat ini sedikit lebih besar.
Ini adalah perpustakaan Python yang dibangun untuk memberdayakan pengembang untuk membangun aplikasi dan sistem dengan kemampuan
visi komputer mandiri.
Artinya, daripada kita harus membangun semua model visi komputer dari awal, kita dapat menggunakan alat yang sudah ada
sebelumnya untuk menggunakan sesuatu seperti perpustakaan ini untuk memecahkan masalah atau mungkin membuat seluruh bisnis di sekitar model yang
dapat diakses secara bebas oleh kita.
Dan saya akan menunjukkan kepada Anda perpustakaan yang luar biasa ini yang akan melakukan beberapa hal yang sangat rapi.
Jadi saya akan menautkan ke sumber ini.
Tapi apa yang akan kita lakukan adalah kita akan membuat aplikasi pengenalan gambar di mana kita memberinya beberapa foto dan itu akan
dapat memberi tahu kita dengan tepat apa yang dimiliki gambar itu.
Itu cukup keren, bukan?
Mari kita mulai.
Jadi jika kita membaca dokumentasinya, sebenarnya ada gambaran yang cukup bagus tentang apa yang bisa kita lakukan sekarang, seperti yang Anda lihat
di sini, kita harus menginstal beberapa hal untuk kita.
Jadi mari kita salin ini dan saya akan membahas apa yang dilakukan beberapa di antaranya.
Jadi kami hanya akan menyalin dan menempel, pastikan Anda menggunakan versi kertas tiga berdasarkan instalasi
Anda.
Kami menggunakan Tensor Flow dan Carus dan Open CSV, yang merupakan pustaka pemrosesan gambar, dan Tensor Flow
dan Charis adalah pustaka pembelajaran mesin yang sangat populer.
Sekarang kita akan menginstal ini dan karena ini sedang diinstal.
Cukup sedikit untuk menginstal, jadi perlu diketahui bahwa perpustakaan ini cenderung lebih berat dan kemudian
kami juga ingin menginstal perpustakaan Gambar I.
Jadi mari kita salin ini dan mari kita lihat apakah ini sudah selesai.
Tidak, itu masih hilang.
Berikan sedikit waktu.
Mari kita bersihkan ini dan jalankan gambarnya, saya setuju.
Baiklah, mudah-mudahan kita telah menginstal perpustakaan ini dan apa yang dapat kita lakukan adalah, yah, hanya prediksi
gambar sederhana.
Jadi saya telah membuat folder di sini, otak yang sangat cerdas yang memiliki file python kosong dan tiga gambar yang akan saya lampirkan
pada pelajaran ini.
Kami memiliki gambar jerapah, gambar Godzilla dan gambar rumah.
Jadi mari kita lihat bagaimana kita dapat menggunakan gambar.
Perpustakaan.
Apa yang bisa kita lakukan adalah mengatakan dari gambar ehi, kita akan menggunakan.
Model prediksi, dan kita akan mengimpor prediksi gambar.
Bagian dari itu.
Sekarang, kami juga ingin mengambil file-file ini, jadi saya hanya akan melakukan impor sederhana dari perpustakaan OS sehingga saya
dapat mengatakan jalur eksekusi.
Nah, sama dengan titik O, dapatkan direktori kerja saat ini, dari mana pun saya menjalankan ini, dapatkan direktori apa pun
tempat kita berada.
Jadi itu hanya mengatakan direktori kerja Presiden.
Saya akan mengambil direktori ini untuk kita.
Jadi itulah jalur eksekusi.
Dan kita bisa menginstansiasi prediksi, prediksi gambar.
Yang kita impor hanya dengan mengatakan image dan harus ada huruf kapital I.
Mari kita membuat ini sedikit lebih besar.
Jadi saya akan mengatakan.
Prediksi gambar untuk membuat instance, dan di sini kita dapat melakukan beberapa hal berbeda jika kita kembali
ke perpustakaan, kita menggunakan opsi prediksi gambar di sini.
Perlu diingat bahwa perpustakaan ini sebenarnya dapat melakukan berbagai hal seperti deteksi
objek yang sangat keren, atau deteksi objek video.
Tapi untuk saat ini, kami tertarik dengan prediksi gambar.
Jadi jika kita pergi ke tutorial dan panduan.
Anda akan melihat persis di sini apa yang bisa kita lakukan untuk melakukan prediksi, jadi mari kita salin ini untuk saat ini dan
membahas apa yang dilakukannya.
Baris demi baris, kami memiliki variabel prediksi kami dan kami menetapkan jenis model.
Artinya, kami memutuskan model apa yang ingin kami gunakan.
Sekarang, perpustakaan ini memiliki beberapa model yang dapat kita gunakan, dan ini adalah model yang sangat populer yang sudah dibuat.
Misalnya, Tim Google Brain memiliki model ini yang membuat Facebook A. SAYA. penelitian, membuat model ini untuk
pemrosesan gambar dan kemudian menggemakan model yang sangat terkenal oleh Microsoft.
Sekarang kita akan menggunakan jaring pemerasan karena seperti yang Anda lihat, ukuran modelnya cukup kecil dibandingkan dengan yang
lain.
Itulah kelemahan model ini.
Terkadang itu bisa berat, tetapi semakin kecil algoritme, semakin cepat waktu prediksi, tetapi semakin
sedikit akurasinya.
Jadi daripada menggunakan resonansi, mari kita gunakan jaring pemerasan.
Jadi saya akan mengubah ini untuk memeras bersih.
Selanjutnya adalah mengatur jalur model.
Jadi, sekali lagi, kami menggunakan OS untuk menemukan model yang ingin kami gunakan.
Kami sebenarnya harus mengunduh model-model ini jika kami ingin menggunakannya.
Jadi Anda bisa lihat di sini, jika saya mengkliknya, saya mendapatkan sedikit unduhan dari jaring pemerasan.
Jadi, sekali lagi, yang lebih akurat.
Jadi kita hanya akan memiliki lebih banyak.
Byte data yang harus Anda unduh, jadi terserah Anda, saya akan menggunakan jaring pemerasan ini,
jadi sekarang saya mendapatkan file ini, yang bisa saya pindahkan.
Ke folder proyek saya.
Jadi mari kita pergi ke desktop.
Pergi ke otak yang benar-benar cerdas.
Dan kemudian pasang di sini.
Jadi, sekali lagi, ini adalah file biner yang bisa kita gunakan sebagai model kita.
Saya hanya akan menyalin file path atau nama sehingga bukan IT.
Kami akan menggunakan model jaring pemerasan.
Dan akhirnya, kami ingin memuat model dan kemudian membuat beberapa prediksi.
Jika kita kembali ke dokumentasi, kita dapat membuat prediksi dengan menyalin potongan kode ini, kita melihat
bahwa kita memiliki prediksi dan probabilitas.
Begitulah keyakinan model dalam prediksinya.
Dan kami hanya mengatakan, hei, prediksi gambar, mari buat ini sedikit lebih kecil.
Prediksi gambar, dan kami akan memberikan gambar yang ingin kami uji dalam kasus kami, alih-alih satu tas
cerdik, kami akan mengatakan jerapah.
Jadi katakanlah JPEG jerapah.
Dan kami akan tetap menghitung hasil pada lima.
Dan akhirnya, kita melakukan for loop, jadi untuk setiap prediksi, kita akan meng-zip prediksi dan
probabilitas dan hanya mencetak output yang kita inginkan, mari kita lihat apa fungsinya.
Aku akan menyimpan ini dan menjalankan otak kita dot pi.
Oh, saya harus mengatakan, python tiga, otak dot pi.
Jadi kita mendapatkan jawabannya di sini, tetapi saya ingin berbicara tentang kesalahan yang mungkin Anda temui.
Jadi jika Anda melihat di sini, saya mendapatkan beberapa kesalahan dalam kode saya.
Dan sekali lagi, ini adalah sesuatu yang bergantung pada mesin tempat Anda menjalankan ini.
Anda mungkin memiliki masalah yang berbeda, tetapi ini sebagian besar merupakan peringatan berdasarkan versi perpustakaan saya yang telah kami
instal.
Sekali lagi, bergantung pada saat Anda menonton video ini, beberapa peringatan ini mungkin
muncul kepada Anda berdasarkan, sekali lagi, aliran tensor, KVI yang terbuka, library image I yang kami gunakan, atau saya bahkan
mungkin mendapatkan masalah dengan CPU saya yang tidak mendukung instruksi bahwa biner ini, yang merupakan biner H5 yang
kami instal, sebenarnya tidak mendukung.
Tetapi pada akhirnya, kami masih mendapatkan jawaban di sini.
Mari kita membuat ini sedikit lebih besar.
Kami mendapatkan itu tidak terlihat bagus, sepertinya dua puluh delapan persen, ia berpikir bahwa ini adalah belibis
kasar.
Aku bahkan tidak tahu apa itu.
Mari kita gambar Google bahwa belibis ruffed kami.
Oh, itu benar-benar lucu.
Lihat itu.
Jadi ia mengira bahwa inilah gambarnya dan dua puluh delapan persen yakin ia mengira apa yang mungkin adalah
ayam padang rumput.
Itu kepercayaan 10 persen.
Seekor cheetah, seekor ayam hutan.
Baiklah.
Jadi itu tidak benar, ya, bahwa gambar itu terlihat sedikit membingungkan.
Sayangnya, model itu tidak cukup akurat.
Tetapi Anda dapat melihat di sini apa yang dilakukan kode tersebut, bukan?
Kode ketika kita mengulang mengatakan, hei, saya ingin lima hasil.
Dari prediksi Anda, dan kemudian saya ingin Anda mengambil prediksi dan probabilitas, keyakinan yang Anda
miliki dalam prediksi ini.
Dan karena meremas jaring belum tentu yang paling akurat, itu tidak menemukan gambar jerapah, tapi bagaimana
dengan Godzilla?
Itu satu lagi yang sulit.
Mari kita lakukan gambar Godzilla jika saya menyimpan dan menjalankan ini lagi.
Mari kita jelas.
Sekali lagi, kami menunggu, kami menunggu, dan itu dia, kami memiliki buaya Amerika, kepercayaan 46 persen.
Apakah itu terlihat seperti buaya?
Benar.
Itu tidak terlalu buruk, sebenarnya.
Kami juga mendapatkan iguana biasa untuk kepercayaan delapan belas persen.
Baiklah, yang terakhir, mari kita membuat rumah jika kita membuat rumah di sini.
Simpan dan tekan, lari.
Hei, lihat itu, kita mendapatkan gudang perahu seharga 58 persen.
Omong-omong, saya juga baru saja mengunduh internet.
Model, yang seharusnya sedikit lebih akurat, adalah sekitar 100 megabita, sehingga membutuhkan sedikit waktu,
tetapi saya ingin melihat apakah akurasinya meningkat.
Jadi saya baru saja mengubah, mengatakan tipe model sebagai resonansi dan mengubah jalur ke model baru yang saya miliki sekarang.
Baiklah, kita tidak perlu membukanya, jadi mari kita coba.
Aku akan lari lagi.
Anda lihat di sini bahwa butuh waktu sedikit lebih lama dari sebelumnya karena ini adalah model yang lebih
besar, tetapi sepertinya ini adalah gereja atau gudang kapal, tetapi cukup yakin itu adalah gereja, bukan?
Itu agak terlihat seperti gereja.
Bagaimana dengan gambar Godzilla?
Mari lakukan.
Godzilla.
Lihat apa yang mereka pikirkan tentang itu.
Baiklah, sangat yakin bahwa itu adalah buaya Amerika.
Baiklah, masih belum bagus, tapi bagaimana dengan daftar jerapah?
Mari kita periksa jerapah.
Jika saya berada di ini.
Oh, nak, ini juga tidak terlalu bagus.
Jadi seperti yang Anda lihat, ini hit atau miss, idenya adalah bahwa ini tidak akan pernah sempurna.
Namun idealnya, kami membuat model yang cukup berguna untuk memperoleh semacam hasil bisnis atau hasil bisnis yang
positif.
Sekarang, ini hanya sedikit rasa dari apa yang dapat Anda lakukan dengan Python dan pembelajaran mesin.
Kekuatan sebenarnya datang ketika Anda menggabungkan model pra-bangun yang telah dibuat oleh perusahaan besar agar kami dapat
menggunakannya untuk memecahkan masalah sehari-hari atau masalah bisnis kami.
Dan itulah mengapa Python sangat populer, bukan?
Ini adalah ide dari komunitas pengembang.
Ada begitu banyak perpustakaan, begitu banyak alat yang diberikan oleh komunitas kepada semua orang yang menggunakan Python.
Python populer karena kemungkinan kami tidak terbatas.
Seperti yang Anda lihat, ada begitu banyak peluang karir, begitu banyak proyek berbeda yang dapat Anda lakukan.
Jadi saya mendorong Anda untuk menjelajahi perpustakaan ini, menjelajahi perpustakaan lain dan melihat bagaimana Anda dapat menggunakan Python untuk membuat
hidup Anda lebih mudah.
Aku akan melihat di yang berikutnya.
Sampai jumpa.