โปรเจ็กต์สุดท้ายของเราในหลักสูตรนี้ และฉันต้องการให้เราสนุกกันเล็กน้อย
อันนี้จะดีและรวดเร็ว แต่ยังสนุกมากมายที่หวังว่าคุณจะตื่นเต้นกับพลังของการเรียนรู้ของเครื่อง
ความเห็นส่วนตัวของฉันคือแมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่ที่ก้าวไปข้างหน้าไม่ได้เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองของเราเองหรือการทำคณิตศาสตร์และสถิติที่ซับซ้อนจริงๆ
แต่อยู่ที่ความสามารถในการใช้แบบจำลองที่มีอยู่แล้วในการแก้ปัญหาทางธุรกิจเพื่อแก้ไข ปัญหาของมนุษย์
และฉันต้องการสาธิตสิ่งนี้โดยใช้ไลบรารีที่ยอดเยี่ยมที่ชื่อว่า Image A ฉัน. และอย่างที่คุณเห็นตรงนี้ เรามาทำให้มันใหญ่ขึ้นอีกนิด
เป็นไลบรารี Python ที่สร้างขึ้นเพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันและระบบที่มีความสามารถในการมองเห็นคอมพิวเตอร์ในตัว
นั่นคือ แทนที่จะเราต้องสร้างแบบจำลองคอมพิวเตอร์วิทัศน์ทั้งหมดตั้งแต่ต้น เราสามารถใช้เครื่องมือที่มีอยู่แล้วเพื่อใช้บางอย่างเช่นไลบรารีนี้เพื่อแก้ปัญหา
หรืออาจสร้างธุรกิจทั้งหมดโดยใช้แบบจำลองที่เราสามารถเข้าถึงได้โดยเสรี
และฉันจะแสดงให้คุณเห็นห้องสมุดที่ยอดเยี่ยมนี้ ที่จะทำบางสิ่งที่เรียบร้อยจริงๆ
ดังนั้นฉันจะเชื่อมโยงไปยังแหล่งข้อมูลนี้
แต่สิ่งที่เราจะทำคือเราจะสร้างแอปการจดจำรูปภาพที่เราป้อนรูปภาพและจะสามารถบอกเราได้อย่างชัดเจนว่ารูปภาพนั้นมีอะไรบ้าง
ที่สวยเย็นใช่มั้ย?
มาเริ่มกันเลย.
ดังนั้นหากเราอ่านเอกสารประกอบ มันก็มีภาพรวมที่ดีทีเดียวว่าเราจะทำอะไรได้บ้าง
อย่างที่คุณเห็นที่นี่ เราต้องติดตั้งบางสิ่งให้เรา
ลองคัดลอกสิ่งนี้และฉันจะไปดูสิ่งที่สิ่งเหล่านี้ทำ
ดังนั้น เราจะคัดลอกและวาง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้ PIP เวอร์ชัน 3 ตามการติดตั้งของคุณ
เรากำลังใช้ TensorFlow และ Cross และ OpenCV ซึ่งเป็นไลบรารีประมวลผลภาพและ TensorFlow และอัตราภาษีเป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมอย่างมาก
ตอนนี้เรากำลังจะติดตั้งสิ่งนี้และในขณะที่กำลังติดตั้งอยู่
มันค่อนข้างที่จะติดตั้ง
ดังนั้นโปรดทราบว่าไลบรารีเหล่านี้มักจะหนักกว่า
จากนั้นเราต้องการติดตั้งไลบรารี Image API
ลองคัดลอกสิ่งนี้และดูว่าเสร็จแล้วหรือไม่
ไม่.
มันยังคงหายไป
ให้เวลามันหน่อย
มาล้างสิ่งนี้และเรียกใช้ภาพ
ฉันอัพเกรด
ไม่เป็นไร.
หวังว่าเราจะติดตั้งไลบรารีเหล่านี้
และสิ่งที่เราทำได้ก็คือ การคาดคะเนภาพอย่างง่าย
ดังนั้นฉันจึงสร้างโฟลเดอร์ที่นี่ สมองที่ฉลาดจริงๆ ที่มีไฟล์หลามเปล่าและรูปภาพสามรูปที่ฉันจะแนบไปกับบทเรียนนี้
เรามีรูปยีราฟ รูปก็อตซิลล่า และรูปบ้าน
มาดูกันว่าเราจะใช้รูปภาพได้อย่างไร
ห้องสมุด.
สิ่งที่เราทำได้คือพูดจากภาพ I เราจะใช้
โมดูลการทำนายและเรากำลังจะนำเข้าการทำนายภาพ
ส่วนหนึ่งของมัน
ตอนนี้ เราต้องการคว้าไฟล์เหล่านี้ด้วย ดังนั้นฉันจะนำเข้าไลบรารี OS แบบง่ายๆ เพื่อที่ฉันจะได้บอกเส้นทางการดำเนินการ
เท่ากับ OWS dot รับไดเร็กทอรีการทำงานปัจจุบันที่ทุกที่ที่ฉันเรียกใช้จากไดเร็กทอรีที่เราอยู่
นั่นเป็นเพียงการบอกไดเร็กทอรีการทำงานปัจจุบัน
โอ้คว้าไดเร็กทอรีนี้ให้เรา
นั่นคือเส้นทางการดำเนินการ
และเราสามารถยกตัวอย่างการทำนายภาพการทำนายได้
ที่เราเพิ่งนำเข้ามาโดยบอกว่า
รูปภาพและนี่ควรเป็นตัวพิมพ์ใหญ่ I.
มาทำให้มันใหญ่ขึ้นอีกหน่อย
ดังนั้นฉันจะพูด
การทำนายภาพเพื่อสร้างอินสแตนซ์
และในที่นี้ เราสามารถทำสิ่งที่แตกต่างออกไปได้
ถ้าเรากลับไปที่ห้องสมุด เรากำลังใช้ตัวเลือกการคาดคะเนภาพที่นี่
โปรดทราบว่าไลบรารีนี้สามารถทำสิ่งต่าง ๆ เช่นการตรวจจับวัตถุ ซึ่งยอดเยี่ยมมาก
หรือการตรวจจับวัตถุวิดีโอ
แต่สำหรับตอนนี้เราสนใจในการทำนายภาพ
ดังนั้นหากเราไปกวดวิชาและคู่มือ
คุณจะเห็นสิ่งที่เราสามารถทำการคาดคะเนได้ที่นี่
ลองคัดลอกสิ่งนี้ไปก่อนแล้วดูว่ามันทำอะไรทีละบรรทัด
เรามีตัวแปรการทำนายและเรากำหนดประเภทแบบจำลอง
นั่นคือเราตัดสินใจว่าเราต้องการใช้รุ่นใด
ตอนนี้ ไลบรารีนี้มีโมเดลสองสามแบบที่เราสามารถใช้ได้ และเหล่านี้เป็นโมเดลยอดนิยมที่สร้างไว้ล่วงหน้าแล้ว
ตัวอย่างเช่น ทีมงาน Google Brain มีโมเดลนี้ที่สร้างการวิจัย Facebook I สร้างโมเดลนี้สำหรับการประมวลผลภาพ
และจากนั้น Resnick ซึ่งเป็นโมเดลที่มีชื่อเสียงมากโดย Microsoft
ตอนนี้เราจะใช้ตาข่ายบีบ เพราะอย่างที่คุณเห็น ขนาดของโมเดลนั้นค่อนข้างเล็กเมื่อเทียบกับรุ่นอื่นๆ
นั่นคือข้อเสียของโมเดลเหล่านี้
บางครั้งอาจหนัก แต่อัลกอริธึมที่เล็กลง เวลาในการทำนายก็จะเร็วขึ้น แต่ความแม่นยำก็จะน้อยลง
แทนที่จะใช้เรโซแนนซ์ ให้ใช้ตาข่ายบีบแทน
ผมจะเปลี่ยนเป็นบีบเน็ต
ต่อไปเป็นการกำหนดเส้นทางของโมเดล
อีกครั้งที่เราใช้ OS เพื่อค้นหาโมเดลที่เราต้องการใช้
เราต้องดาวน์โหลดโมเดลเหล่านี้จริง ๆ หากเราต้องการใช้
คุณสามารถดูได้ที่นี่ ถ้าฉันคลิกที่มัน ฉันจะได้ดาวน์โหลด Squeeze net เล็กน้อย
อีกอย่าง ยิ่งแม่นยำเท่าไหร่ เราก็จะได้มากขึ้น
ไบต์ของข้อมูลที่คุณต้องดาวน์โหลด
ดังนั้นจึงขึ้นอยู่กับคุณ
ฉันจะใช้ตาข่ายบีบแม้ว่า
ตอนนี้ฉันได้รับไฟล์นี้ซึ่งฉันสามารถย้ายได้
ลงในโฟลเดอร์โครงการของฉัน
ไปที่เดสก์ท็อปกันเถอะ
ไปที่สมองที่ฉลาดจริงๆ
แล้วเสียบตรงนี้
อีกครั้ง นี่เป็นไฟล์ไบนารีที่เราสามารถใช้เป็นแบบจำลองของเราได้
ฉันจะคัดลอกเส้นทางของไฟล์หรือชื่อเพื่อให้แทนเสียงสะท้อน
เราจะใช้แบบจำลองตาข่ายบีบ
และสุดท้าย เราต้องการโหลดโมเดลแล้วทำการคาดคะเน
หากเรากลับไปที่เอกสารประกอบ เราสามารถคาดการณ์ได้โดยการคัดลอกโค้ดชิ้นนี้
เราเห็นว่าเรามีการคาดการณ์และความน่าจะเป็น
นั่นคือความมั่นใจของแบบจำลองในการทำนาย
และเราก็แค่พูดว่า เฮ้ ทำนายภาพ
มาทำให้เล็กกว่านี้หน่อย
ทำนายภาพแล้วเราจะให้ภาพที่เราต้องการทดสอบในกรณีของเรา แทนที่จะใช้ jpeg
จุดเดียว เราจะบอกว่ายีราฟ
เอาเป็นว่า.
สุนัขยีราฟ jpeg.
และเราจะเก็บผลลัพธ์ไว้
นับห้า.
และสุดท้ายเราทำสี่ลูป
ดังนั้นสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง เราจะบีบอัดการคาดคะเนและความน่าจะเป็น แล้วพิมพ์ผลลัพธ์ที่เราต้องการ
มาดูกันว่ามันทำอะไรได้บ้าง
ฉันจะบันทึกสิ่งนี้และเรียกใช้สมองของเรา
ดอทปี้.
โอ้ ฉันต้องบอกว่า หลาม พายสมอง 3 ดอท พาย
ดังนั้นเราจึงได้คำตอบที่นี่
แต่ฉันต้องการพูดถึงข้อผิดพลาดที่คุณอาจพบ
ดังนั้น ถ้าคุณเห็นตรงนี้ ฉันได้รับข้อผิดพลาดบางอย่างในโค้ดของฉัน
และอีกครั้ง นี่คือสิ่งที่ขึ้นอยู่กับเครื่องที่คุณใช้
คุณอาจมีปัญหาที่แตกต่างกัน แต่ปัญหาเหล่านี้ส่วนใหญ่จะเป็นการเตือนโดยอิงจากเวอร์ชันไลบรารีของฉันที่เราได้ติดตั้งไว้
อีกครั้ง ขึ้นอยู่กับเวลาที่คุณกำลังดูวิดีโอเหล่านี้ คำเตือนบางอย่างอาจปรากฏขึ้นสำหรับคุณโดยอิงตาม
TensorFlow, CV ที่เปิดอยู่, ไลบรารีรูปภาพ AI ที่เราใช้อีกครั้ง
หรือฉันอาจได้รับปัญหากับ CPU ของฉันที่ไม่สนับสนุนคำสั่งที่ไบนารีนี้ ซึ่งเป็นไบนารี
H Five ที่เราติดตั้งไม่รองรับจริงๆ
แต่สุดท้าย เรายังได้คำตอบที่นี่
มาทำให้มันใหญ่ขึ้นอีกหน่อย
เราได้รับ.
มันดูไม่ดี
ดูเหมือน 28%
มันคิดว่านี่เป็นบ่นบ่น
ฉันไม่รู้ด้วยซ้ำว่ามันคืออะไร
Let 's google ภาพที่บ่นบ่น
โอ้ ตลกจริงๆ
ดูนั่นสิ
มันเลยคิดว่านี่คือสิ่งที่เป็นภาพและมีความมั่นใจ 28%
มันคิดว่ามันอาจจะเป็นแพร์รี่ชิคเก้น
นั่นคือความมั่นใจ 10%
เสือชีตาห์นกกระทา
ไม่เป็นไร.
มันก็เลยไม่ถูกกันจริงๆ ใช่ไหม?
ว่าภาพนั้นดูสับสนเล็กน้อย
น่าเสียดายที่โมเดลนั้นไม่แม่นยำพอ
แต่คุณสามารถเห็นได้ว่าโค้ดนี้กำลังทำอะไรอยู่ ใช่ไหม?
รหัสเมื่อเราวนซ้ำบอกว่า เฮ้ ฉันต้องการห้าผลลัพธ์
จากคำทำนายของคุณ
แล้วฉันต้องการให้คุณคว้าคำทำนายและความน่าจะเป็น ความมั่นใจที่คุณมีในการทำนายเหล่านี้
และเนื่องจากตาข่ายบีบไม่จำเป็นต้องแม่นยำที่สุด ตาข่ายจึงไม่ทราบรูปยีราฟ
แต่แล้วก๊อตซิล่าล่ะ?
นั่นก็อีกอันที่ยาก
มาทำรูปก็อตซิล่ากัน
ถ้าฉันบันทึกและเรียกใช้อีกครั้ง ให้ชัดเจน
อีกครั้ง.
เรากำลังรออยู่
และเราไปที่นั่น
เรามีจระเข้อเมริกัน มั่นใจ 46%
มันดูเหมือนจระเข้หรือไม่?
ไม่เป็นไร.
ที่ไม่เลวร้ายเกินไปจริง
นอกจากนี้เรายังได้รับอีกัวน่าทั่วไปสำหรับความมั่นใจ 18%
เอาล่ะคนสุดท้าย
มาทำการบ้านกันเถอะ
ถ้าเราทำบ้านที่นี่
บันทึกและกดเรียกใช้
เฮ้ ดูนั่นสิ
เราได้รับอู่เรือสำหรับ 58%
อีกอย่าง ฉันเพิ่งดาวน์โหลด Resonant มาด้วย
โมเดลซึ่งควรจะแม่นยำกว่านี้เล็กน้อยคือประมาณ 100 เมกะไบต์
เลยใช้เวลานานหน่อย
แต่ฉันต้องการดูว่าความแม่นยำดีขึ้นหรือไม่
ดังนั้นฉันจึงเปลี่ยนประเภทโมเดลดังกล่าวเป็นจังหวะและเปลี่ยนเส้นทางเป็น
ตอนนี้รุ่นใหม่ที่ผมมี
ไม่เป็นไร.
เราไม่จำเป็นต้องเปิดมัน
ฉันจะวิ่งอีกครั้ง
คุณเห็นที่นี่ว่ามันใช้เวลานานกว่าเมื่อก่อนเล็กน้อยเพราะเป็นแบบจำลองที่ใหญ่กว่า แต่ดูเหมือนว่าที่นี่คือโบสถ์หรืออู่เรือ
แต่ค่อนข้างแน่ใจว่าเป็นโบสถ์
ไม่เป็นไร.
มันดูเหมือนโบสถ์
แล้วภาพก็อตซิล่าล่ะ?
มาทำกัน
ก็อตซิล่า
ดูว่าพวกเขาคิดอย่างไรกับสิ่งนั้น
ไม่เป็นไร.
มั่นใจสุด ๆ ว่าเป็นจระเข้อเมริกันหรือไม่ดี
แต่แล้วยีราฟล่ะ?
มาดูยีราฟกัน
ไฟบนนี้
โอ้เด็ก.
นี้ไม่ได้ที่ดีอย่างใดอย่างหนึ่ง
อย่างที่คุณเห็นมันตีหรือพลาด
แนวคิดคือสิ่งนี้จะไม่มีวันสมบูรณ์แบบ
แต่ในอุดมคติแล้ว เราสร้างแบบจำลองที่มีประโยชน์เพียงพอที่จะได้รับผลลัพธ์ทางธุรกิจบางประเภทหรือผลลัพธ์ทางธุรกิจในเชิงบวก
นี่เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของสิ่งที่คุณสามารถทำได้ด้วย Python และการเรียนรู้ของเครื่อง
พลังที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อคุณรวมโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งบริษัทใหญ่ๆ ได้สร้างขึ้นเพื่อให้เราใช้โมเดลเหล่านี้ในการแก้ปัญหาในแต่ละวันหรือปัญหาทางธุรกิจของเรา
และนั่นเป็นเหตุผลว่าทำไม Python ถึงได้รับความนิยมใช่ไหม?
เป็นแนวคิดของชุมชนนักพัฒนา
มีห้องสมุดมากมาย เครื่องมือมากมายที่ชุมชนมอบให้กับทุกคนที่ใช้ Python
Python เป็นที่นิยมเพราะความเป็นไปได้ของเราไม่มีที่สิ้นสุด
อย่างที่คุณเห็น มีโอกาสทางอาชีพมากมาย มีโครงการมากมายที่คุณสามารถทำได้
ดังนั้นฉันจึงแนะนำให้คุณสำรวจห้องสมุดนี้ สำรวจห้องสมุดอื่น ๆ และดูว่าคุณสามารถใช้ Python เพื่อทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้นได้อย่างไร
เจอกันใหม่ตอนหน้าค่ะ
ลาก่อน.