Il nostro progetto finale del corso e voglio che ci divertiamo un po'.
Questo sarà carino e veloce, ma anche un sacco di divertimento che si spera ti entusiasmi per
il potere dell'apprendimento automatico.
Ora, la mia opinione personale è che la maggior parte dell'apprendimento automatico che va avanti non riguarda la creazione
dei nostri modelli o la matematica e le statistiche davvero complesse, ma è invece nella capacità di noi
di utilizzare modelli preesistenti per risolvere problemi aziendali, per risolvere problemi umani .
E voglio dimostrarlo usando una fantastica libreria chiamata Image A. IO. E come puoi vedere qui, rendiamolo un
po' più grande.
È una libreria Python creata per consentire a uno sviluppatore di creare applicazioni e sistemi con capacità di
visione artificiale autonome.
Cioè, invece di dover costruire un modello di visione artificiale tutto da zero, possiamo utilizzare strumenti preesistenti per
utilizzare qualcosa come questa libreria per risolvere un problema o forse creare un'intera attività attorno a un modello
che è liberamente accessibile a noi.
E ti mostrerò questa fantastica libreria che farà delle cose davvero carine.
Quindi mi collegherò a questa risorsa.
Ma quello che faremo è creare un'app di riconoscimento delle immagini in cui gli inseriamo alcune foto e
sarà in grado di dirci esattamente cosa contiene quell'immagine.
È piuttosto bello, vero?
Iniziamo.
Quindi, se leggiamo la documentazione, in realtà ha una panoramica abbastanza buona di ciò che possiamo fare ora, come puoi
vedere qui, dobbiamo installare alcune cose per noi.
Quindi copiamo questo e esaminerò cosa fanno alcuni di questi.
Quindi faremo solo copia e incolla, assicurati di utilizzare una versione cartacea tre basata sulla tua
installazione.
Usiamo Tensor Flow e Carus e Open CSV, che è una libreria di elaborazione delle immagini, e Tensor
Flow e Charis sono librerie di machine learning molto popolari.
Ora installeremo questo e mentre questo viene installato.
È un bel po' da installare, quindi solo un avvertimento che queste librerie tendono ad essere più pesanti
e quindi vogliamo installare anche la libreria Image I.
Quindi copiamo questo e vediamo se questo è fatto.
No, è ancora andato.
Dagli un po' di tempo.
Chiariamo questo ed eseguiamo l'immagine, sono d'accordo.
Va bene, quindi speriamo di avere queste librerie installate e quello che possiamo fare è, beh, solo una semplice
previsione delle immagini.
Quindi ho creato una cartella qui, un cervello davvero intelligente che ha un file Python vuoto e tre immagini che allegherò
a questa lezione.
Abbiamo un'immagine di una giraffa, un'immagine di Godzilla e un'immagine di una casa.
Quindi vediamo come possiamo usare l'immagine.
Una biblioteca.
Quello che possiamo fare è dire dall'immagine ehi, useremo il file.
Modello di previsione e importeremo la previsione dell'immagine.
Parte di esso.
Ora, vogliamo anche prendere questi file, quindi farò solo una semplice importazione della libreria del sistema operativo in modo da poter
dire il percorso di esecuzione.
Bene, uguale al punto O per ottenere la directory di lavoro corrente, ovvero da dove lo sto eseguendo, raggiungi qualsiasi directory
in cui ci troviamo.
Quindi sto solo dicendo la directory di lavoro del presidente.
Prenderò questa directory per noi.
Quindi questo è il percorso di esecuzione.
E possiamo istanziare la previsione, la previsione dell'immagine.
Che abbiamo appena importato dicendo image e dovrebbe esserci la I maiuscola.
Rendiamolo un po' più grande.
Quindi sto per dire.
Previsione dell'immagine per istanziarla, e qui possiamo fare alcune cose diverse se torniamo alla
libreria, stiamo usando l'opzione di previsione dell'immagine qui.
Tieni presente che questa libreria può effettivamente fare cose diverse come il rilevamento di oggetti, che
è davvero, davvero interessante, o il rilevamento di oggetti video.
Ma per ora, siamo interessati alla previsione dell'immagine.
Quindi, se andiamo a tutorial e guida.
Vedrai esattamente qui cosa possiamo fare per fare le previsioni, quindi copiamo questo per ora e esaminiamo
cosa fa.
Riga per riga, abbiamo la nostra variabile di previsione e impostiamo il tipo di modello.
Cioè, decidiamo quale modello vogliamo usare.
Ora, questa libreria ha alcuni modelli che possiamo usare e questi sono modelli molto popolari che sono già stati costruiti.
Ad esempio, Google Brain Team ha questo modello che ha creato il Facebook A. IO. ricerca, ha creato questo modello
per l'elaborazione delle immagini e poi risuona un modello molto famoso di Microsoft.
Ora utilizzeremo la rete di compressione perché come puoi vedere, la dimensione del modello è piuttosto piccola rispetto
agli altri.
Questo è il lato negativo di questi modelli.
A volte può essere pesante, ma più piccolo è l'algoritmo, più veloce è il tempo di previsione, ma
minore è l'accuratezza.
Quindi, invece di usare la risonanza, usiamo la rete di compressione.
Quindi cambierò questo per spremere la rete.
Il prossimo è impostare il percorso del modello.
Quindi, ancora una volta, stiamo usando il sistema operativo per trovare il modello che vogliamo usare.
In realtà dobbiamo scaricare questi modelli se vogliamo usarli.
Quindi puoi vedere qui, se ci clicco sopra, ottengo un piccolo download della rete di compressione.
Quindi, ancora una volta, quello più accurato.
Quindi ne avremo di più.
Byte di dati che devi scaricare, quindi tocca a te, userò questa rete di
compressione, però, quindi ora ottengo questo file, che posso spostare.
Nella cartella del mio progetto.
Quindi andiamo al desktop.
Vai al cervello davvero intelligente.
E poi collegalo qui.
Quindi, di nuovo, questo è un file binario che possiamo semplicemente usare come nostro modello.
Sto solo andando a copiare il percorso del file o il nome in modo che invece dell'IT.
Useremo il modello della rete di compressione.
E infine, vogliamo caricare il modello e quindi fare alcune previsioni.
Se torniamo alla documentazione, possiamo fare le previsioni copiando questo pezzo di codice, vediamo che
abbiamo le previsioni e le probabilità.
Ecco quanto è sicuro il modello nella sua previsione.
E stiamo semplicemente dicendo, ehi, prevedi l'immagine, rendiamola un po' più piccola.
Prevedi l'immagine e gli daremo l'immagine che vogliamo testare nel nostro caso, invece di
una borsa dubbia, diremo giraffa.
Quindi diciamo giraffa JPEG.
E terremo il conteggio dei risultati a cinque.
E infine, facciamo un ciclo for, quindi per ogni previsione, comprimeremo le previsioni e
le probabilità e stamperemo semplicemente l'output che vogliamo, vediamo effettivamente cosa fa.
Ho intenzione di salvare questo ed eseguire il nostro cervello punto pi.
Oh, devo dire, pitone tre, cervello punto pi.
Quindi arriviamo effettivamente alla risposta qui, ma voglio parlare dell'errore che potresti incontrare.
Quindi, se vedi qui, ottengo alcuni errori nel mio codice.
E ancora, questo è qualcosa che dipende dalla macchina da cui lo stai eseguendo.
Potresti avere problemi diversi, ma si tratta principalmente di avvisi basati sulle versioni della mia libreria che abbiamo
installato.
Ancora una volta, a seconda di quando guardi questi video, alcuni di questi avvisi potrebbero
apparire in base, ancora una volta, al flusso del tensore, al KVI aperto, alle librerie di immagini I che usiamo o potrei
anche avere problemi con la mia CPU che non supporta le istruzioni che questo binario, che è il binario H5 che
abbiamo installato, in realtà non supporta.
Ma alla fine, abbiamo ancora una risposta proprio qui.
Rendiamolo un po' più grande.
Capiamo che non ha un bell'aspetto, sembra il ventotto per cento, pensa che questo sia un gallo
cedrone.
Non so nemmeno cosa sia.
Immaginiamo su Google il nostro gallo forcello.
Oh, è davvero divertente.
Guarda quello.
Quindi pensò che questo fosse l'oggetto dell'immagine ed era sicuro per il ventotto per cento di pensare a quello che avrebbe potuto essere
un pollo della prateria.
Questo è il 10 percento di fiducia.
Un ghepardo, una pernice.
Tutto bene.
Quindi non ha davvero capito bene, l'ha fatto, che quell'immagine sembra un po' confusa.
Quindi, sfortunatamente, quel modello non era abbastanza preciso.
Ma puoi vedere qui cosa sta facendo il codice, giusto?
Il codice quando eseguiamo il ciclo dice, ehi, voglio cinque risultati.
Delle tue previsioni, e poi voglio che tu prenda le previsioni e le probabilità, la fiducia
che hai in queste previsioni.
E poiché spremere la rete non è necessariamente la più accurata, non ha capito l'immagine della giraffa, ma che
dire di Godzilla?
Questo è un altro duro.
Facciamo l'immagine Godzilla se lo salvo ed eseguo di nuovo.
Chiariamo.
Di nuovo, stiamo aspettando, stiamo aspettando, ed eccoci, abbiamo l'alligatore americano, il 46% di fiducia.
Sembra un alligatore?
Destra.
Non è poi così male, in realtà.
Otteniamo anche l'iguana comune per il diciotto percento di fiducia.
Va bene, ultimo, facciamo casa se facciamo casa qui.
Salva e colpisci, corri.
Ehi, guarda un po', abbiamo la rimessa per le barche per il 58 percento.
A proposito, ho anche appena scaricato la rete.
Il modello, che dovrebbe essere un po' più accurato, è di circa 100 megabyte, quindi ci è voluto un po'
di tempo, ma voglio vedere se la precisione migliora.
Quindi ho appena cambiato, ho detto il tipo di modello come risonante e ho cambiato il percorso per ora il nuovo modello che ho.
Va bene, non abbiamo bisogno di aprirlo, quindi proviamoci.
Ho intenzione di correre di nuovo.
Vedete qui che ci è voluto un po' di più rispetto a prima perché è un modello più grande, ma sembra
che questa sia una chiesa o una rimessa per barche, ma è abbastanza sicuro che sia una chiesa, giusto?
Sembra una chiesa.
E l'immagine di Godzilla?
Facciamo.
Godzilla.
Guarda cosa ne pensano.
Va bene, è super sicuro che sia un alligatore americano.
Va bene, ancora non eccezionale, ma che dire della lista delle giraffe?
Diamo un'occhiata alla giraffa.
Se fossi su questo.
Oh, ragazzo, neanche questo è fantastico.
Quindi, come puoi vedere, è incostante, l'idea è che questo non sarà mai perfetto.
Ma idealmente, creiamo un modello che è abbastanza utile per derivare una sorta di risultati di business o risultati di
business positivi.
Ora, questo era solo un piccolo assaggio di ciò che puoi fare con Python e l'apprendimento automatico.
Il vero potere arriva quando si combinano modelli precostruiti che le grandi aziende hanno già costruito per noi per usarli
per risolvere i nostri problemi quotidiani o i nostri problemi aziendali.
Ed è per questo che Python è così popolare, giusto?
È l'idea della comunità degli sviluppatori.
Ci sono così tante librerie, così tanti strumenti che vengono dati dalla comunità a tutti coloro che usano Python.
Python è popolare perché le nostre possibilità sono infinite.
Come hai visto, ci sono così tante opportunità di carriera, così tanti progetti diversi che puoi realizzare.
Quindi ti incoraggio a esplorare questa libreria, esplorare altre librerie e vedere come puoi usare Python per
semplificarti la vita.
Vedrò nel prossimo.
Ciao ciao.