Diciamo che abbiamo creato il nostro modello ora che abbiamo la nostra funzione di previsione che ora possiamo eseguire ogni volta
che vogliamo, forse usare, diciamo che un utente inserisce una foto completamente nuova che non abbiamo mai visto prima di un fiore
di iris.
E vogliamo prevedere quale sia quel tipo di fiore.
Come possiamo farlo?
Bene, creiamo una nuova variabile qui.
Diciamo che il campione è uguale e creiamo i nostri dati di esempio se andiamo a our.
Dati qui.
Vediamo che il set di dati qui ha.
Uno, due, tre, quattro parametri, quindi questo è un array che contiene cinque virgola uno, poi tre virgola cinque, uno
virgola quattro e zero virgola due.
Quindi inseriamo solo alcuni numeri qui, diciamo che qui abbiamo tre, poi cinque, poi quattro, poi
a.
E poi la seconda immagine ha un parametro di due e tre e cinque e quattro, quindi questi sono i nostri dati di
esempio.
Ora possiamo dare alla nostra funzione di previsione della CNN, che è il nostro modello, i dati di esempio.
Quindi diciamo che sarà uguale alla variabile delle previsioni.
E facciamo solo qualcosa di accurato con un po' di comprensione dell'elenco qui dirà che prevedono
che le specie eguaglieranno il punto dell'iride.
Obbiettivo.
Nome.
P.
Per P, che è una variabile che creiamo nelle previsioni.
Quindi sto solo usando una piccola sintassi abbreviata in Python per sperare di darci le risposte di previsione.
Quindi diciamo la stampa e poi le nostre previsioni.
Sarà la previsione.
Specie'.
Quindi se eseguo questo.
Oops, che casino qui, nomi Targo, non nomi Targo, nomi target.
Eseguiamolo di nuovo.
Ecco qua.
Queste sono le mie previsioni, quindi la prima è vescicolare, la seconda era prevista come Virginica.
Beh, è difficile dire se è giusto o sbagliato, giusto?
Ecco perché abbiamo un set di dati di prova in modo da conoscere la risposta a queste domande.
Idealmente, abbiamo un'etichetta umana per questi in modo che possiamo testare e vedere se questo era giusto o sbagliato.
In questo momento, non sappiamo se sia giusto o sbagliato, ma almeno
sappiamo che sta facendo previsioni e sta facendo previsioni con una precisione del novantasei percento basata sui nostri dati di test del perché.
Molto, molto cool.