Maintenant, ce que nous avons appris jusqu'à présent, en fin de compte, tout ce que cela a fait était
de créer cette fonction que notre machine peut utiliser et prédire toute entrée future.
Et il y a de nombreuses applications de cela, n'est-ce pas ?
Nous avons maintenant une fonction qu'en tant que programmeur ou développeur, vous pouvez utiliser dans vos bases de code, peut-être
sur un site Web, peut-être sur un robot pour essayer de recevoir des entrées et prédire quelque chose.
Que cette image soit une image d'un serpent, peut-être qu'un utilisateur envoie une image qui n'est pas sûre pour le travail.
Eh bien, peut-être que ce modèle de prédiction peut prédire et voir s'il doit être téléchargé ou non.
Mais il y a un problème ici.
Vous voyez, pour le moment, nous n'avons pas beaucoup de données parce que nous n'avons utilisé qu'un ensemble de données qui a
cent cinquante lignes.
Mais dans la vraie vie, pour entraîner un modèle vraiment compliqué, vous avez des millions et des millions de lignes.
Et cette fonction de.
Fête.
Et faire fonctionner la boîte prend un temps vraiment, vraiment, vraiment long.
Et la plupart du temps, vous exécutez ces types d'opérations sur quelque chose comme un GPU ou une
unité de traitement graphique et parfois dans le cloud, car vous ne seriez pas en mesure de le faire sur un ordinateur ordinaire.
Maintenant, cette partie prend beaucoup de temps.
Donc, vous ne voudriez pas que chaque utilisateur qui soumet une image d'un serpent exécute réellement cette fonction.
Nous appelons ce modèle la persistance et la persistance du modèle est importante car la prochaine fois que nous
voulons faire une prédiction, nous voulons enregistrer ce modèle, cette fonction dans un fichier et utiliser ce fichier pour les prédictions.
Lorsque vous êtes sur votre iPhone et que vous utilisez, disons, une fonction d'apprentissage automatique, il ne va pas
exécuter et entraîner le modèle là-bas.
Idéalement, ce modèle est déjà présent sur votre téléphone.
Et cette idée de persistance du modèle est importante.
Alors laissez-moi vous montrer comment faire.
Encore une fois, Cycad a appris à la rescousse avec Cycad Learn, je peux dire de Cycad Learned.
Travail d'importation, Leyb.
Et maintenant, je peux enregistrer mon modèle à l'aide du module job lib en effectuant simplement un vidage de points de job lib.
Et jette le modèle quelque part.
Donc nous allons vider l'affaire et quel est notre modèle, donc nous allons vider Kinen.
Et nous pouvons l'appeler comme vous voulez, disons un petit travail cérébral, Leyb, c'est l'extension que nous allons devoir
utiliser puisque nous utilisons le module job lib.
Et cela stocke le modèle entraîné dans un fichier appelé fichier binaire.
Donc si je lance ça.
Oh, et j'y entre et c'est parce que nous devons faire cycad learn externals, donc c'est juste un moyen
pour nous d'importer le module job lib.
Donc si je relance ça.
On y va.
Si je vais maintenant à mon cahier Jupiter.
Vous pouvez voir que j'ai un fichier lib de travail.
Alors maintenant, à l'avenir, au lieu de recycler le modèle, je peux simplement faire un travail ou un modèle puisque nous l'assignons à
une variable et disons que le modèle est égal à la bibliothèque de travail.
En fait, nous n'avons même pas besoin du signe égal ici et nous pouvons simplement le vider.
Alors exécutons simplement cela.
Et nous pouvons simplement nous connecter maintenant au modèle chaque fois que nous en avons besoin, disons, modèle égal travail, Leyb, point bas.
Et Lo, le nom du travail que nous voulons, qui est le petit cerveau.
Alors maintenant, si je modélise dot.
Prédire.
Sur le disons, les données de test X et je clique sur exécuter.
Regardez ça, j'obtiens mes prédictions, et si je copie maintenant le code, qui était l'exemple de données ici.
Alors, découpons-le et collons-le ici si je clique sur Exécuter.
Et voilà, notre modèle ou et au lieu de prédire, nous allons simplement faire prédire le modèle si je clique sur exécuter.
Regarde ça.
Cela fonctionne toujours.
J'ai donc pu enregistrer mon modèle pour ne pas avoir à continuer à l'entraîner car cela nécessite beaucoup
de puissance, de sorte que mon utilisateur, chaque fois qu'un utilisateur veut utiliser mon modèle, il utilise simplement la charge de travail
pour charger puis utilisez la méthode de prédiction.
Et c'est ainsi que les modèles fonctionnent dans la vraie vie, et chaque fois que nous améliorons le
modèle, nous le renvoyons simplement, peut-être sur le téléphone d'un utilisateur afin qu'il puisse l'utiliser.
Mais de cette façon, seuls les propriétaires d'entreprise disposant d'une grande puissance de calcul peuvent entraîner les modèles à mesure qu'ils deviennent
de plus en plus complexes.