Dự án cuối cùng của chúng tôi trong khóa học, và tôi muốn chúng tôi có một chút niềm vui.
Phần này sẽ rất hay và nhanh chóng, nhưng cũng rất thú vị, hy vọng sẽ khiến bạn hào hứng với
sức mạnh của học máy.
Bây giờ, ý kiến cá nhân của tôi là hầu hết việc học máy tiến lên phía trước không phải là tạo ra các mô hình của
riêng chúng ta hoặc thực hiện các phép toán và thống kê thực sự phức tạp, mà thay vào đó là khả năng chúng ta sử
dụng các mô hình có sẵn để giải quyết các vấn đề kinh doanh, giải quyết vấn đề con người.
Và tôi muốn chứng minh điều này bằng cách sử dụng một thư viện tuyệt vời có tên là Image A. TÔI. Và như bạn có thể thấy ở đây, hãy làm
cho nó lớn hơn một chút.
Đó là một thư viện Python được xây dựng để trao quyền cho nhà phát triển xây dựng các ứng dụng và hệ thống với khả năng
thị giác máy tính độc lập.
Nghĩa là, thay vì chúng ta phải xây dựng một mô hình thị giác máy tính từ đầu, chúng ta có thể sử dụng các công cụ đã có
từ trước để sử dụng thứ gì đó như thư viện này để giải quyết một vấn đề hoặc có thể tạo ra toàn bộ doanh nghiệp xung quanh một
mô hình mà chúng ta có thể truy cập miễn phí.
Và tôi sẽ cho bạn thấy thư viện tuyệt vời này sẽ thực hiện một số việc thực sự gọn gàng.
Vì vậy, tôi sẽ liên kết đến tài nguyên này.
Nhưng những gì chúng tôi sẽ làm là chúng tôi sẽ tạo ra một ứng dụng nhận dạng hình ảnh, nơi chúng tôi cung cấp cho nó một số ảnh
và nó sẽ có thể cho chúng tôi biết chính xác hình ảnh đó có gì.
Điều đó khá tuyệt, phải không?
Bắt đầu nào.
Vì vậy, nếu chúng ta đọc qua tài liệu, nó thực sự có một cái nhìn tổng quan khá tốt về những gì chúng ta có thể làm.
Bây giờ, như bạn có thể thấy ở đây, chúng tôi phải cài đặt một số thứ cho chúng tôi.
Vì vậy, chúng ta hãy sao chép cái này và tôi sẽ xem một số cái này làm gì.
Vì vậy, chúng tôi sẽ sao chép và dán, hãy đảm bảo rằng bạn đang sử dụng PIP phiên bản ba dựa trên cài đặt của bạn.
Chúng tôi đang sử dụng TensorFlow và Cross và OpenCV, là một thư viện xử lý hình ảnh và TensorFlow và
thuế quan là các thư viện học máy rất phổ biến.
Bây giờ chúng ta sẽ cài đặt cái này và như cái này đang được cài đặt.
Nó khá là một chút để cài đặt.
Vì vậy, chỉ cần lưu ý rằng các thư viện này có xu hướng nặng hơn.
Và sau đó chúng tôi cũng muốn cài đặt thư viện API hình ảnh.
Vì vậy, chúng ta hãy sao chép điều này và chúng ta hãy xem điều này đã được thực hiện chưa.
Không.
Nó vẫn biến mất.
Cho nó một chút thời gian.
Hãy xóa nó và chạy hình ảnh.
Tôi nâng cấp.
Được rồi.
Vì vậy, hy vọng chúng tôi đã cài đặt các thư viện này.
Và những gì chúng ta có thể làm là, chỉ là dự đoán hình ảnh đơn giản.
Vì vậy, tôi đã tạo một thư mục ở đây, bộ não thực sự thông minh có một tệp python trống và ba hình ảnh mà tôi sẽ đính
kèm trong bài học này.
Chúng tôi có hình ảnh con hươu cao cổ, hình ảnh Godzilla và hình ảnh ngôi nhà.
Vì vậy, chúng ta hãy xem làm thế nào chúng ta có thể sử dụng hình ảnh.
Thư viện.
Những gì chúng ta có thể làm là nói từ hình ảnh mà chúng ta sẽ sử dụng.
Mô-đun dự đoán và chúng tôi sẽ nhập dự đoán hình ảnh.
Phần của nó.
Bây giờ chúng tôi cũng muốn lấy các tệp này, vì vậy tôi sẽ chỉ thực hiện nhập thư viện OS đơn giản để tôi có
thể nói đường dẫn thực thi.
Cũng bằng dấu chấm OWS lấy thư mục làm việc hiện tại, đó là bất cứ nơi nào tôi đang chạy điều này từ truy cập đến bất kỳ thư mục nào mà
chúng tôi đang ở.
Vì vậy, đó chỉ là nói thư mục làm việc hiện tại.
Oh lấy thư mục này cho chúng tôi.
Vì vậy, đó là con đường thực thi.
Và chúng tôi có thể tạo ngay dự đoán hình ảnh dự đoán.
Điều đó chúng tôi chỉ cần nhập nó bằng cách nói.
Hình ảnh và đây phải là chữ I viết hoa.
Hãy làm cho điều này lớn hơn một chút.
Vì vậy, tôi sẽ nói.
Dự đoán hình ảnh để khởi tạo nó.
Và ở đây chúng ta có thể làm một số điều khác nhau.
Nếu chúng tôi quay lại thư viện, chúng tôi đang sử dụng tùy chọn dự đoán hình ảnh tại đây.
Hãy nhớ rằng thư viện này thực sự có thể thực hiện những việc khác nhau như phát hiện đối
tượng, điều này thực sự rất hay hoặc phát hiện đối tượng video.
Nhưng bây giờ chúng tôi quan tâm đến dự đoán hình ảnh.
Vì vậy, nếu chúng ta đi đến hướng dẫn và hướng dẫn.
Bạn sẽ thấy chính xác ở đây những gì chúng tôi có thể làm để thực hiện dự đoán.
Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy sao chép nó và xem qua từng dòng một.
Chúng tôi có biến dự đoán của mình và chúng tôi đặt loại mô hình.
Đó là, chúng tôi quyết định mô hình chúng tôi muốn sử dụng.
Bây giờ, thư viện này có một vài mô hình mà chúng ta có thể sử dụng và đây là những mô hình thực sự phổ biến đã được tạo
sẵn.
Ví dụ: Google Brain Team có mô hình này đã tạo ra Facebook mà tôi nghiên cứu, đã tạo ra mô hình này để
xử lý hình ảnh, và sau đó là Resnick, một mô hình rất nổi tiếng của Microsoft.
Bây giờ chúng ta sẽ sử dụng lưới ép vì như bạn thấy, kích thước của mô hình khá nhỏ so với những mô
hình khác.
Đó là nhược điểm của các dòng máy này.
Đôi khi chúng có thể nặng nhưng thuật toán càng nhỏ thì thời gian dự đoán càng nhanh nhưng độ chính
xác càng kém.
Vì vậy, thay vì sử dụng cộng hưởng, chúng ta hãy sử dụng lưới ép.
Vì vậy, tôi sẽ thay đổi điều này để ép lưới.
Tiếp theo là thiết lập đường dẫn mô hình.
Vì vậy, một lần nữa, chúng tôi đang sử dụng Hệ điều hành để tìm mô hình mà chúng tôi muốn sử dụng.
Chúng tôi thực sự phải tải xuống các mô hình này nếu chúng tôi muốn sử dụng chúng.
Nên các bạn xem tại đây nhé, mình click vào thì tải về bóp mạng một chút.
Vì vậy, một lần nữa, những cái chính xác hơn, chúng tôi sẽ chỉ có nhiều hơn.
Số byte dữ liệu mà bạn phải tải xuống.
Vì vậy, nó là vào bạn.
Tôi sẽ sử dụng lưới ép.
Vì vậy, bây giờ tôi nhận được tệp này và tôi có thể di chuyển.
Vào thư mục dự án của tôi.
Vì vậy, chúng ta hãy chuyển đến máy tính để bàn.
Đi đến một bộ não thực sự thông minh.
Và sau đó cắm nó vào đây.
Vì vậy, một lần nữa, đây là một tệp nhị phân mà chúng ta có thể sử dụng làm mô hình của mình.
Tôi sẽ sao chép đường dẫn tệp hoặc tên để thay vì âm vang.
Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình lưới ép.
Và cuối cùng, chúng tôi muốn tải mô hình và sau đó đưa ra một số dự đoán.
Nếu chúng ta quay lại tài liệu, chúng ta có thể đưa ra dự đoán bằng cách sao chép đoạn mã này.
Chúng tôi thấy rằng chúng tôi có những dự đoán và xác suất.
Đó là mức độ tin cậy của mô hình vào dự đoán của nó.
Và chúng tôi chỉ đơn giản nói, này, dự đoán hình ảnh.
Hãy làm cho điều này nhỏ hơn một chút.
Dự đoán hình ảnh và chúng tôi sẽ cung cấp cho nó hình ảnh mà chúng tôi muốn kiểm tra trong trường hợp của chúng tôi, thay vì một chấm
jpeg, chúng tôi sẽ nói là con hươu cao cổ.
Vì vậy, hãy nói.
Chó hươu cao cổ jpeg.
Và chúng tôi sẽ giữ kết quả.
Đếm năm.
Và cuối cùng chúng tôi thực hiện một vòng lặp bốn.
Vì vậy, đối với mỗi dự đoán, chúng tôi sẽ nén các dự đoán và xác suất và chỉ in ra kết
quả mà chúng tôi muốn.
Hãy thực sự xem điều này làm gì.
Tôi sẽ cứu cái này và chạy bộ não của chúng ta.
Chấm py.
Ôi, phải nói là bánh ba chấm não trăn.
Vì vậy, chúng tôi thực sự có câu trả lời ở đây.
Nhưng tôi muốn nói về lỗi mà bạn có thể gặp phải.
Vì vậy, nếu bạn nhìn thấy ở đây, tôi gặp một số lỗi trong mã của mình.
Và một lần nữa, đây là một cái gì đó phụ thuộc vào máy mà bạn đang chạy điều này.
Bạn có thể gặp các vấn đề khác nhau, nhưng đây chủ yếu là cảnh báo dựa trên các phiên bản thư viện của tôi mà chúng tôi đã
cài đặt.
Một lần nữa, tùy thuộc vào thời điểm bạn đang xem những video này, một số cảnh
báo trong số này có thể xuất hiện với bạn dựa trên TensorFlow, CV mở, thư viện AI hình ảnh mà chúng tôi sử dụng.
Hoặc tôi thậm chí có thể gặp sự cố với CPU của mình không hỗ trợ các hướng dẫn mà tệp nhị phân này, là
tệp nhị phân H năm mà chúng tôi đã cài đặt, không thực sự hỗ trợ.
Nhưng cuối cùng, chúng ta vẫn có câu trả lời ngay sau đây.
Hãy làm cho điều này lớn hơn một chút.
Chúng tôi nhận được.
Nó trông không đẹp.
Có vẻ như là 28%.
Nó cho rằng đây là một con gà gô lông xù.
Tôi thậm chí không biết đó là gì.
Hãy google hình ảnh một con gà gô lông xù.
Ồ, thật là buồn cười.
Nhìn kìa.
Vì vậy, nó nghĩ rằng đây là hình ảnh của nó và nó có 28% độ tin cậy.
Nó nghĩ rằng nó có thể là một con gà đồng cỏ.
Đó là 10% sự tự tin.
Một con báo gêpa, một con gà gô.
Được rồi.
Vì vậy, nó không thực sự làm cho nó đúng, phải không?
Hình ảnh đó trông hơi khó hiểu.
Vì vậy, thật không may, mô hình đó không đủ chính xác.
Nhưng bạn có thể thấy mã đang làm gì ở đây, phải không?
Đoạn mã, khi chúng ta lặp lại thông báo, này, tôi muốn có năm kết quả.
Dự đoán của bạn.
Và sau đó tôi muốn bạn nắm bắt các dự đoán và xác suất, sự tự tin mà bạn có trong
những dự đoán này.
Và bởi vì lưới ép không nhất thiết phải chính xác nhất, nó đã không tìm ra hình ảnh con hươu cao cổ.
Nhưng Godzilla thì sao?
Đó là một khó khăn khác.
Hãy làm hình ảnh Godzilla.
Nếu tôi lưu và chạy lại điều này, hãy xóa.
Lại.
Đã đang chờ.
Và chúng ta bắt đầu.
Chúng tôi có cá sấu Mỹ, độ tin cậy 46%.
Nó có giống một con cá sấu không?
Được rồi.
Thực ra điều đó không quá tệ.
Chúng tôi cũng nhận được kỳ nhông chung với độ tin cậy 18%.
Được rồi, người cuối cùng.
Hãy làm nhà.
Nếu chúng ta làm nhà ở đây.
Lưu và nhấn chạy.
Này, nhìn kìa.
Chúng tôi nhận được nhà thuyền với giá 58%.
Nhân tiện, tôi cũng vừa tải xuống Resonant.
Mô hình, được cho là chính xác hơn một chút, là khoảng 100 megabyte.
Vì vậy, điều đó đã mất một chút thời gian.
Nhưng tôi muốn xem liệu độ chính xác có được cải thiện hay không.
Vì vậy, tôi chỉ cần thay đổi loại mô hình đã nói là cộng hưởng và thay đổi đường dẫn thành.
Bây giờ là mô hình mới mà tôi có.
Được rồi.
Chúng ta không cần phải mở nó, vì vậy hãy thử xem.
Tôi sẽ chạy một lần nữa.
Bạn thấy ở đây nó lâu hơn một chút so với trước đây vì nó là một mô hình lớn hơn, nhưng có vẻ như nó
nghĩ rằng đây là một nhà thờ hoặc một nhà thuyền, nhưng nó khá chắc chắn đó là một nhà thờ.
Được rồi.
Nó trông giống như một nhà thờ.
Còn hình ảnh Godzilla?
Hay lam.
Godzilla.
Hãy xem họ nghĩ gì về điều đó.
Được rồi.
Thật tự tin rằng đó là một con cá sấu Mỹ hoặc nó vẫn không lớn.
Nhưng còn con hươu cao cổ thì sao?
Chúng ta hãy kiểm tra hươu cao cổ.
Bắn vào cái này.
Oh Boy.
Điều này cũng không phải là tuyệt vời.
Vì vậy, như bạn có thể thấy, nó trúng hoặc trượt.
Ý tưởng là điều này sẽ không bao giờ là hoàn hảo.
Nhưng lý tưởng nhất là chúng tôi tạo ra một mô hình đủ hữu ích để thu được một số loại kết quả kinh doanh hoặc kết quả kinh
doanh tích cực.
Bây giờ, đây chỉ là một chút về những gì bạn có thể làm với Python và học máy.
Sức mạnh thực sự có được khi bạn kết hợp các mô hình dựng sẵn mà các công ty lớn đã xây dựng để chúng ta sử dụng chúng để giải
quyết các vấn đề hàng ngày hoặc các vấn đề kinh doanh của chúng ta.
Và đó là lý do tại sao Python lại rất phổ biến, đúng không?
Đó là ý tưởng của cộng đồng nhà phát triển.
Có rất nhiều thư viện, rất nhiều công cụ được cộng đồng cung cấp cho mọi người sử dụng Python.
Python phổ biến vì khả năng của chúng ta là vô tận.
Như bạn đã thấy, có rất nhiều cơ hội nghề nghiệp, rất nhiều dự án khác nhau mà bạn có thể thực hiện.
Vì vậy, tôi khuyến khích bạn khám phá thư viện này, khám phá các thư viện khác và xem cách bạn có thể sử dụng Python để làm cho
cuộc sống của bạn dễ dàng hơn.
Hẹn gặp lại các bạn trong phần tiếp theo.
Tạm biệt.