الآن ما تعلمناه حتى الآن ، في نهاية اليوم ، كل ما فعلناه هو إنشاء تلك الوظيفة التي يمكن
لآلتنا استخدامها والتنبؤ بأي مدخلات مستقبلية.
وهناك العديد من التطبيقات لذلك ، أليس كذلك؟
لدينا الآن وظيفة يمكنك استخدامها كمبرمج أو مطور في قواعد التعليمات البرمجية الخاصة بك
، ربما على موقع ويب ، وربما على روبوت لمحاولة تلقي المدخلات والتنبؤ بشيء ما.
سواء كانت هذه الصورة صورة ثعبان ، فربما يرسل المستخدم صورة غير آمنة أو غير آمنة.
حسنًا ، ربما يمكن لنموذج التنبؤ هذا التنبؤ ومعرفة ما إذا كان يجب تحميله أم لا.
لكن هناك مشكلة هنا.
كما ترى ، ليس لدينا الآن هذا القدر من البيانات لأننا استخدمنا فقط مجموعة بيانات تحتوي على 150 صفًا.
لكن في الحياة الواقعية ، لتدريب نموذج معقد حقًا ، لديك الملايين والملايين من الصفوف.
وهذه الوظيفة مناسبة.
ويأخذ تشغيل كايين وقتًا طويلاً حقًا حقًا.
وفي معظم الأوقات تقوم بتشغيل هذه الأنواع من العمليات على شيء مثل وحدة المعالجة المركزية أو وحدة المعالجة
الرسومية.
وأحيانًا في السحابة لأنك لن تكون قادرًا على القيام بذلك على جهاز كمبيوتر عادي.
الآن ، هذا الجزء يستغرق وقتًا طويلاً جدًا.
لذلك لا تريد أن يقوم كل مستخدم يرسل صورة ثعبان بتشغيل هذه الوظيفة بالفعل.
نحن نسمي هذا النموذج استمرار واستمرارية النموذج مهم لأننا في المرة القادمة نريد
إجراء تنبؤ ، نريد حفظ هذا النموذج ، هذه الوظيفة في ملف واستخدام هذا الملف للتنبؤات.
عندما تكون على جهاز iPhone الخاص بك وتستخدم ، دعنا نقول ، ميزة التعلم الآلي ، فلن يتم
تشغيل النموذج وتدريبه هناك.
من الناحية المثالية ، هذا النموذج موجود بالفعل على هاتفك.
وفكرة المثابرة النموذجية مهمة.
لذا اسمحوا لي أن أريكم كيفية القيام بذلك.
مرة أخرى ، تعلمت نفسية الإنقاذ بالتعلم النفسي.
أستطيع أن أقول من علم النفس.
يستورد.
مهنة.
ليب.
والآن يمكنني حفظ النموذج الخاص بي باستخدام وحدة job lib ببساطة عن طريق القيام بوظيفة lib dot dump.
وتفريغ النموذج في مكان ما.
لذلك سوف نتخلص من K و N.
وهو نموذجنا.
لذلك سوف نتخلص من K و N.
ويمكننا أن نسميها ما تريد.
دعنا نقول ML Brain dot job lib.
هذا هو الامتداد الذي سنستخدمه لأننا نستخدم وحدة lib للوظيفة.
وهذا يخزن النموذج المدرب في ملف يسمى ملف ثنائي.
لذلك إذا قمت بتشغيل هذا.
أوه ، ولدي خطأ.
وذلك لأننا يجب أن نقوم بالأمور النفسية وأن نتعلم الأشياء الخارجية.
لذا فهذه مجرد طريقة لاستيراد وحدة lib للوظيفة.
لذلك إذا قمت بتشغيل هذا مرة أخرى.
هناك نذهب.
إذا ذهبت الآن إلى دفتر Jupyter الخاص بي.
يمكنك أن ترى أن لدي ملف lib الخاص بالوظيفة.
الآن في المستقبل ، بدلاً من إعادة تدريب النموذج ، يمكنني ببساطة القيام بعمل أو نموذج لأننا
نسنده إلى متغير ونقول أن النموذج يساوي الوظيفة lib.
في الواقع ، لا نحتاج حتى إلى علامة التساوي هنا.
يمكننا فقط التخلص من هذا.
لذلك دعونا فقط ندير ذلك.
ويمكننا الآن تخصيصه للنموذج متى احتجنا إليه.
لنفترض أن النموذج يساوي تحميل نقطة الوظيفة.
و لو اسم الوظيفة التي نريدها ، و هي ملي الدماغ.
حتى الآن إذا فعلت نموذج نقطة التنبؤ.
في ، لنفترض أن بيانات اختبار X وأنقر فوق تشغيل.
انظر إلى ذلك.
حصلت على توقعاتي.
وإذا قمت الآن بنسخ الكود ، والذي كان نموذج البيانات هنا.
لذلك دعونا فقط نقطع ذلك ولصقه هنا.
إذا قمت بالنقر فوق تشغيل.
هناك نذهب.
نموذجنا أو بدلاً من التنبؤ ، سنفعل مجرد توقع نقطة نموذجية إذا قمت بالنقر فوق تشغيل مظهر أن هذا لا
يزال يعمل.
لذلك تمكنت من حفظ النموذج الخاص بي حتى لا أضطر إلى الاستمرار في تدريبه لأن ذلك يتطلب الكثير
من الطاقة حتى يتمكن المستخدم ، كلما أراد المستخدم استخدام النموذج الخاص بي ، يستخدم ببساطة تحميل
تحميل الوظيفة للتحميل ثم استخدم طريقة التنبؤ.
وهذه هي الطريقة التي تعمل بها النماذج في الحياة الواقعية.
وفي أي وقت نقوم فيه بإجراء تحسين على النموذج ، نقوم ببساطة بإفراغه مرة أخرى ، ربما إلى هاتف المستخدم
حتى يتمكن من استخدامه.
ولكن بهذه الطريقة ، يمكن فقط لأصحاب الأعمال الذين لديهم قدر كبير من قوة الحوسبة تدريب النماذج
لأنها تزداد تعقيدًا.