Nuestro proyecto final en el curso, y quiero que nos divirtamos un poco.
Este será agradable y rápido, pero también muy divertido que, con suerte, te entusiasmará con el
poder del aprendizaje automático.
Ahora, mi opinión personal es que la mayor parte del aprendizaje automático en el futuro no se trata de
crear nuestros propios modelos o hacer matemáticas y estadísticas realmente complejas, sino que está en la capacidad de
nosotros de usar modelos preexistentes para resolver problemas comerciales, para resolver problemas humanos. .
Y quiero demostrar esto usando una gran biblioteca llamada Image A. I. Y como puede ver aquí, hagamos esto un
poco más grande.
Es una biblioteca de Python creada para permitir a un desarrollador crear aplicaciones y sistemas con capacidades de
visión por computadora autónomas.
Es decir, en lugar de tener que construir un modelo de visión por computadora desde cero, podemos usar herramientas preexistentes para
usar algo como esta biblioteca para resolver un problema o tal vez crear un negocio completo en torno a un modelo
que sea de libre acceso para nosotros.
Y les mostraré esta increíble biblioteca que hará cosas realmente interesantes.
Así que voy a vincularme a este recurso.
Pero lo que vamos a hacer es crear una aplicación de reconocimiento de imágenes donde le damos algunas fotos y
nos va a poder decir exactamente qué tiene esa imagen.
Eso es muy bueno, ¿verdad?
Empecemos.
Entonces, si leemos la documentación, en realidad tiene una descripción general bastante buena de lo que podemos hacer ahora, como puede
ver aquí, tenemos que instalar algunas cosas por nosotros.
Copiemos esto y repasaré lo que hacen algunos de estos.
Así que vamos a copiar y pegar, asegúrate de que estás usando una versión en papel tres según
tu instalación.
Estamos usando Tensor Flow y Carus y Open CSV, que es una biblioteca de procesamiento de imágenes, y Tensor
Flow y Charis son bibliotecas de aprendizaje automático muy populares.
Ahora vamos a instalar esto y mientras se instala.
Es bastante de instalar, así que solo un aviso de que estas bibliotecas tienden a ser más pesadas
y luego también queremos instalar la biblioteca Image I.
Copiemos esto y veamos si está hecho.
No, todavía se ha ido.
Dale un poco de tiempo.
Aclaremos esto y ejecutemos la imagen, estoy de acuerdo.
Muy bien, con suerte tenemos estas bibliotecas instaladas y lo que podemos hacer es, bueno, una simple
predicción de imágenes.
Así que he creado una carpeta aquí, un cerebro realmente inteligente que tiene un archivo de Python vacío y tres imágenes que adjuntaré
a esta lección.
Tenemos una imagen de jirafa, una imagen de Godzilla y una imagen de una casa.
Entonces, veamos cómo podemos usar la imagen.
Una biblioteca.
Lo que podemos hacer es decir de la imagen ehi, vamos a usar el.
Modelo de predicción y vamos a importar la predicción de la imagen.
Parte de ello.
Ahora, también queremos tomar estos archivos, así que simplemente haré una importación simple de la biblioteca del sistema operativo para poder
decir la ruta de ejecución.
Bueno, igual al punto de la O para obtener el directorio de trabajo actual, es decir, desde donde esté ejecutando esto, vaya al directorio
en el que estemos.
Eso es solo el directorio de trabajo del presidente.
Cogeré este directorio para nosotros.
Entonces esa es la ruta de ejecución.
Y podemos instanciar la predicción, la predicción de imágenes.
Que acabamos de importar diciendo imagen y debería haber una I mayúscula.
Hagamos esto un poco más grande.
Así que voy a decir.
Predicción de imágenes para instanciarlo, y aquí podemos hacer algunas cosas diferentes si volvemos a la biblioteca,
estamos usando la opción de predicción de imágenes aquí.
Tenga en cuenta que esta biblioteca en realidad puede hacer diferentes cosas, como la detección de objetos,
que es realmente genial, o la detección de objetos de video.
Pero por ahora, estamos interesados en la predicción de imágenes.
Así que si vamos a tutorial y guía.
Verá exactamente aquí lo que podemos hacer para hacer las predicciones, así que copiemos esto por ahora y repasemos
lo que hace.
Línea por línea, tenemos nuestra variable de predicción y establecemos el tipo de modelo.
Es decir, decidimos qué modelo queremos utilizar.
Ahora, esta biblioteca tiene algunos modelos que podemos usar, y estos son modelos realmente populares que ya están construidos.
Por ejemplo, Google Brain Team tiene este modelo que creó Facebook A. I. investigación, creó este modelo para
el procesamiento de imágenes y luego resonó un modelo muy famoso de Microsoft.
Ahora usaremos la red de compresión porque como ves, el tamaño del modelo es bastante pequeño en comparación con
los demás.
Esa es la desventaja de estos modelos.
A veces eso puede ser pesado, pero cuanto más pequeño sea el algoritmo, más rápido será el tiempo de predicción, pero menor
será la precisión.
Entonces, en lugar de usar el resonante, usemos squeeze net.
Así que voy a cambiar esto para apretar la red.
Lo siguiente es establecer la ruta del modelo.
Entonces, nuevamente, estamos usando el sistema operativo para encontrar el modelo que queremos usar.
De hecho, tenemos que descargar estos modelos si queremos usarlos.
Como pueden ver aquí, si hago clic en él, obtengo una pequeña descarga de la red de compresión.
Entonces, nuevamente, el más preciso.
Así que tendremos más.
Bytes de datos que tiene que descargar, así que depende de usted, sin embargo, voy a usar esta
red de compresión, así que ahora obtengo este archivo, que puedo mover.
En la carpeta de mi proyecto.
Así que vayamos al escritorio.
Vaya a un cerebro realmente inteligente.
Y luego conéctelo aquí.
Entonces, nuevamente, este es un archivo binario que podemos usar como nuestro modelo.
Solo voy a copiar la ruta del archivo o el nombre para que en lugar de la TI.
Usaremos el modelo de red de compresión.
Y finalmente, queremos cargar el modelo y luego hacer algunas predicciones.
Si volvemos a la documentación, podemos hacer las predicciones copiando este fragmento de código, vemos que
tenemos las predicciones y las probabilidades.
Así de seguro está el modelo en su predicción.
Y simplemente decimos, hey, predice la imagen, hagamos esto un poco más pequeño.
Predice la imagen, y le daremos la imagen que queremos probar en nuestro caso, en lugar de
una bolsa poco fiable, diremos jirafa.
Así que digamos jirafa JPEG.
Y mantendremos el recuento de resultados en cinco.
Y luego, finalmente, hacemos un ciclo for, así que para cada predicción, vamos a comprimir las
predicciones y probabilidades y simplemente imprimimos la salida que queremos, veamos realmente qué hace esto.
Voy a guardar esto y ejecutar nuestro punto pi de cerebro.
Oh, tengo que decir, python tres, cerebro punto pi.
Así que llegamos a la respuesta aquí, pero quiero hablar sobre el error que puede encontrar.
Entonces, si ve aquí, obtengo algunos errores en mi código.
Y nuevamente, esto es algo que depende de la máquina desde la que lo esté ejecutando.
Es posible que tenga diferentes problemas, pero estos son principalmente advertencias basadas en las versiones de mi biblioteca que hemos
instalado.
Nuevamente, dependiendo de cuándo esté viendo estos videos, algunas de estas advertencias pueden
aparecer en función, nuevamente, del flujo tensorial, el KVI abierto, las bibliotecas de imágenes I que usamos, o incluso podría
tener problemas con mi CPU. que no admite instrucciones que este binario, que es el binario H5 que
instalamos, en realidad no admite.
Pero al final, todavía obtenemos una respuesta aquí.
Hagamos esto un poco más grande.
Entendemos que no se ve bien, parece un veintiocho por ciento, piensa que esto es un urogallo
ruffed.
Ni siquiera sé qué es eso.
Vamos a buscar en Google que nuestro urogallo ruffled.
Oh, eso es muy gracioso.
Mira eso.
Entonces pensó que de esto era la imagen y estaba veintiocho por ciento seguro de que pensó lo que podría haber sido un
pollo de la pradera.
Eso es un 10 por ciento de confianza.
Un guepardo, una perdiz.
Está bien.
Así que realmente no lo hizo bien, ¿verdad? Que esa imagen se vea un poco confusa.
Entonces, desafortunadamente, ese modelo no fue lo suficientemente preciso.
Pero puedes ver aquí lo que hace el código, ¿verdad?
El código cuando hacemos el bucle dice, oye, quiero cinco resultados.
De sus predicciones, y luego quiero que tome las predicciones y las probabilidades, la confianza que
tiene en estas predicciones.
Y debido a que apretar la red no es necesariamente lo más preciso, no descubrió la imagen de la jirafa, pero ¿qué
pasa con Godzilla?
Esa es otra difícil.
Hagamos la imagen de Godzilla si guardo y ejecuto esto nuevamente.
Dejémoslo claro.
Una vez más, estamos esperando, estamos esperando, y ahí vamos, tenemos cocodrilo americano, 46 por ciento de confianza.
¿Parece un caimán?
Derecha.
En realidad, eso no está tan mal.
También obtenemos la iguana común con un dieciocho por ciento de confianza.
Muy bien, último, hagamos la casa si hacemos la casa aquí.
Guarda y acelera, corre.
Oye, mira eso, tenemos casa de botes por el 58 por ciento.
Por cierto, también acabo de descargar la red.
El modelo, que se supone que es un poco más preciso, es de unos 100 megabytes, por lo que tomó un
poco de tiempo, pero quiero ver si la precisión mejora.
Así que acabo de cambiar, dicho tipo de modelo como resonante y cambio la ruta al nuevo modelo que tengo.
De acuerdo, no necesitamos abrir eso, así que intentémoslo.
Voy a correr de nuevo.
Ves aquí que tomó un poco más de tiempo que antes porque es un modelo más grande, pero parece que piensa
que esto es una iglesia o un cobertizo para botes, pero es bastante seguro que es una iglesia, ¿verdad?
Parece una iglesia.
¿Qué pasa con la imagen de Godzilla?
Hagamos.
Godzilla.
Vea lo que piensan de eso.
Muy bien, está muy seguro de que es un caimán americano.
De acuerdo, todavía no es genial, pero ¿qué pasa con la lista de jirafas?
Echemos un vistazo a la jirafa.
Si estuviera en esto.
Oh, chico, esto tampoco es tan bueno.
Entonces, como puede ver, es impredecible, la idea es que esto nunca será perfecto.
Pero, idealmente, creamos un modelo que sea lo suficientemente útil como para derivar algún tipo de resultados comerciales o resultados
comerciales positivos.
Ahora, esto fue solo una pequeña muestra de lo que puede hacer con Python y el aprendizaje automático.
El verdadero poder surge cuando se combinan modelos prediseñados que las grandes empresas ya han construido para que los usemos para
resolver nuestros problemas del día a día o nuestros problemas comerciales.
Y es por eso que Python es tan popular, ¿verdad?
Es la idea de la comunidad de desarrolladores.
Hay tantas bibliotecas, tantas herramientas que la comunidad proporciona a todos los que usan Python.
Python es popular porque nuestras posibilidades son infinitas.
Como vio, hay tantas oportunidades profesionales, tantos proyectos diferentes que puede hacer.
Así que te animo a explorar esta biblioteca, explorar otras bibliotecas y ver cómo puedes usar Python para hacer
tu vida más fácil.
Lo veré en el próximo.
Adiós.