Nosso projeto final do curso, e quero que nos divirtamos um pouco.
Este vai ser bom e rápido, mas também muito divertido que, com sorte, deixará você animado com o poder
do aprendizado de máquina.
Agora, minha opinião pessoal é que a maior parte do aprendizado de máquina no futuro não se trata de
criar nossos próprios modelos ou fazer matemática e estatística realmente complexas, mas em vez disso, está na capacidade
de usarmos modelos preexistentes para resolver problemas de negócios, para resolver problemas humanos .
E quero demonstrar isso usando uma ótima biblioteca chamada Image A. EU. E como você pode ver aqui, vamos tornar
isso um pouco maior.
É uma biblioteca Python construída para capacitar um desenvolvedor a construir aplicativos e sistemas com recursos de
visão computacional autocontidos.
Ou seja, em vez de termos que construir um modelo de visão computacional do zero, podemos usar ferramentas pré-existentes
para usar algo como esta biblioteca para resolver um problema ou talvez criar um negócio inteiro em torno de um modelo
que seja de livre acesso para nós.
E vou mostrar a vocês essa biblioteca incrível que vai fazer coisas realmente legais.
Então, vou criar um link para este recurso.
Mas o que vamos fazer é criar um aplicativo de reconhecimento de imagem onde colocamos algumas fotos e ele será
capaz de nos dizer exatamente o que aquela imagem tem.
Isso é muito legal, certo?
Vamos começar.
Então, se lermos a documentação, ela realmente tem uma boa visão geral do que podemos fazer agora, como você pode
ver aqui, temos que instalar algumas coisas para nós.
Então, vamos apenas copiar isso e repassarei o que alguns desses fazem.
Então, vamos apenas copiar e colar, certifique-se de que está usando uma versão três em papel baseada em
sua instalação.
Estamos usando Tensor Flow e Carus e Open CSV, que é uma biblioteca de processamento de imagens, e Tensor
Flow e Charis são bibliotecas de aprendizado de máquina muito populares.
Agora vamos instalar isso e como está sendo instalado.
É um pouco para instalar, portanto, basta avisar que essas bibliotecas tendem a ser mais pesadas
e também queremos instalar a biblioteca Image I.
Então, vamos copiar isso e ver se isso é feito.
Não, ainda sumiu.
Dê um pouco de tempo.
Vamos limpar isso e rodar a imagem, eu concordo.
Tudo bem, então espero que tenhamos essas bibliotecas instaladas e o que podemos fazer é, bem, apenas uma simples
previsão de imagem.
Portanto, criei uma pasta aqui, um cérebro muito inteligente que tem um arquivo Python vazio e três imagens que anexarei
a esta lição.
Temos uma imagem de girafa, uma imagem de Godzilla e uma imagem de casa.
Então, vamos ver como podemos usar a imagem.
Uma biblioteca.
O que podemos fazer é dizer from image ehi, vamos usar o.
Modelo de previsão, e vamos importar a previsão da imagem.
Parte disso.
Agora, também queremos obter esses arquivos, então farei apenas uma importação simples da biblioteca do sistema operacional para que possa
dizer o caminho de execução.
Bem, igual ao ponto do O obtém o diretório de trabalho atual, ou seja, de onde estou executando isso, vá para qualquer
diretório em que estivermos.
Isso é apenas dizer diretório de trabalho do presidente.
Vou pegar esse diretório para nós.
Então esse é o caminho de execução.
E podemos instanciar a previsão, a previsão da imagem.
Que acabamos de importar dizendo imagem e deveria haver I maiúsculo.
Vamos tornar isso um pouco maior.
Então vou dizer.
Previsão de imagem para instanciá-lo, e aqui podemos fazer algumas coisas diferentes se voltarmos para a biblioteca,
estamos usando a opção de previsão de imagem aqui.
Lembre-se de que essa biblioteca pode fazer coisas diferentes, como detecção de objetos, que é
muito, muito legal, ou detecção de objetos de vídeo.
Mas, por enquanto, estamos interessados na previsão de imagem.
Então, se formos para o tutorial e guia.
Você verá exatamente aqui o que podemos fazer para fazer as previsões, então vamos apenas copiar isso por enquanto e repassar o
que ela faz.
Linha por linha, temos nossa variável de predição e definimos o tipo de modelo.
Ou seja, decidimos qual modelo queremos usar.
Agora, essa biblioteca tem alguns modelos que podemos usar, e esses são modelos realmente populares que já foram construídos.
Por exemplo, a equipe do Google Brain tem este modelo que criou o Facebook A. EU. pesquisa, criou este modelo para
processamento de imagem e, em seguida, ressoou um modelo muito famoso da Microsoft.
Agora vamos usar a rede squeeze porque, como podem ver, o tamanho do modelo é bem pequeno se comparado
aos outros.
Essa é a desvantagem desses modelos.
Às vezes, isso pode ser pesado, mas quanto menor for o algoritmo, mais rápido será o tempo de previsão, mas menor
será a precisão.
Então, em vez de usar o ressonante, vamos usar a squeeze net.
Vou mudar isso para squeeze net.
O próximo passo é definir o caminho do modelo.
Portanto, novamente, estamos usando o sistema operacional para encontrar o modelo que desejamos usar.
Na verdade, temos que baixar esses modelos se quisermos usá-los.
Então você pode ver aqui, se eu clicar nele, eu obtenho um pequeno download da squeeze net.
Então, novamente, o mais preciso.
Então, vamos ter mais.
Bytes de dados que você precisa baixar, então é com você. Vou usar esta
squeeze net, agora eu pego este arquivo, que posso mover.
Em minha pasta de projeto.
Então, vamos para a área de trabalho.
Vá para um cérebro realmente inteligente.
E então conecte-o aqui.
Portanto, novamente, este é um arquivo binário que podemos usar apenas como nosso modelo.
Vou apenas copiar o caminho do arquivo ou o nome para que ao invés do TI.
Usaremos o modelo de squeeze net.
E, finalmente, queremos carregar o modelo e fazer algumas previsões.
Se voltarmos à documentação, podemos fazer as previsões copiando este pedaço de código, vemos que
temos as previsões e as probabilidades.
Isso mostra o quão confiante o modelo está em sua previsão.
E estamos simplesmente dizendo, ei, prever imagem, vamos torná-la um pouco menor.
Faça uma previsão da imagem e daremos a ela a imagem que queremos testar em nosso caso, em vez
de uma bolsa suspeita, diremos girafa.
Então, digamos girafa JPEG.
E manteremos a contagem de resultados em cinco.
E, finalmente, fazemos um loop for, portanto, para cada previsão, vamos compactar as previsões e probabilidades
e apenas imprimir a saída que queremos, vamos realmente ver o que isso faz.
Vou salvar isso e executar nosso ponto pi no cérebro.
Oh, eu tenho que dizer, python três, cérebro ponto pi.
Portanto, chegamos à resposta aqui, mas quero falar sobre o erro que você pode encontrar.
Então, se você vir aqui, recebo alguns erros no meu código.
E, novamente, isso é algo que depende da máquina a partir da qual você está executando isso.
Você pode ter problemas diferentes, mas esses são principalmente avisos com base nas versões da minha biblioteca que
instalamos.
Novamente, dependendo de quando você está assistindo a esses vídeos, alguns desses avisos podem
aparecer para você com base, novamente, no fluxo do tensor, no KVI aberto, nas bibliotecas de imagem I que usamos ou
posso até ter problemas com minha CPU que não suporta instruções que este binário, que é o binário H5 que
instalamos, na verdade não suporta.
Mas no final, ainda temos uma resposta bem aqui.
Vamos tornar isso um pouco maior.
Percebemos que não parece bom, parece vinte e oito por cento, pensa que é uma perdiz
ruffed.
Eu nem sei o que é isso.
Vamos fazer uma imagem no Google dessa nossa perdiz ruffed.
Oh, isso é muito engraçado.
Olhe para isso.
Assim, ele pensou que era disso que se tratava a imagem e estava 28% confiante de que pensava no que poderia ser
uma galinha da pradaria.
Isso é 10 por cento de confiança.
Uma chita, uma perdiz.
Tudo bem.
Então eu realmente não entendi direito, não é, aquela imagem parece um pouco confusa.
Infelizmente, esse modelo não era preciso o suficiente.
Mas você pode ver aqui o que o código está fazendo, certo?
O código quando fazemos o loop diz, ei, eu quero cinco resultados.
De suas previsões, e então quero que você pegue as previsões e as probabilidades, a confiança
que você tem nessas previsões.
E como espremer net não é necessariamente o mais preciso, ele não descobriu a imagem da girafa, mas
e o Godzilla?
Essa é outra pergunta difícil.
Vamos fazer a imagem do Godzilla se eu salvar e executar novamente.
Vamos limpar.
Mais uma vez, estamos esperando, estamos esperando e aí vamos nós, temos crocodilo americano com 46 por cento de confiança.
Parece um crocodilo?
Direito.
Isso não é tão ruim, na verdade.
Também obtemos iguana comum para uma confiança de dezoito por cento.
Tudo bem, último, vamos fazer casa se fizermos casa aqui.
Salve e bata, corra.
Ei, olhe para isso, nós compramos casa de barcos por 58 por cento.
A propósito, também acabei de baixar a rede.
O modelo, que deveria ser um pouco mais preciso, tem cerca de 100 megabytes, então demorou um
pouco, mas quero ver se a precisão melhora.
Então eu apenas mudei, disse o tipo de modelo como ressonante e mudei o caminho para o novo modelo que eu tenho.
Tudo bem, não precisamos abrir isso, então vamos tentar.
Eu vou correr de novo.
Você vê aqui que demorou um pouco mais do que antes porque é um modelo maior, mas parece que
pensa que é uma igreja ou uma casa de barcos, mas com certeza é uma igreja, certo?
Parece uma igreja.
E a imagem do Godzilla?
Vamos fazer.
Godzilla.
Veja o que eles pensam disso.
Tudo bem, está super confiante de que é um crocodilo americano.
Tudo bem, ainda não está ótimo, mas e a lista de girafas?
Vamos dar uma olhada na girafa.
Se eu estivesse nisso.
Oh, cara, isso também não é tão bom.
Como você pode ver, é um acerto ou um fracasso, a ideia é que isso nunca será perfeito.
Mas, idealmente, criamos um modelo que é útil o suficiente para derivar algum tipo de resultados de negócios ou resultados de
negócios positivos.
Agora, isso foi apenas uma pequena amostra do que você pode fazer com Python e aprendizado de máquina.
O verdadeiro poder vem quando você combina modelos pré-construídos que grandes empresas já construíram para nós para usá-los para resolver
nossos problemas do dia a dia ou nossos problemas de negócios.
E é por isso que Python é tão popular, certo?
É a ideia da comunidade de desenvolvedores.
Existem tantas bibliotecas, tantas ferramentas que são fornecidas pela comunidade a todos que usam Python.
Python é popular porque nossas possibilidades são infinitas.
Como você viu, existem tantas oportunidades de carreira, tantos projetos diferentes que você pode fazer.
Portanto, eu o encorajo a explorar esta biblioteca, explorar outras bibliotecas e ver como você pode usar Python para tornar
sua vida mais fácil.
Eu verei no próximo.
Bye Bye.