Sekarang, apa yang telah kita pelajari sampai sekarang, pada akhirnya, yang dilakukannya hanyalah menciptakan fungsi yang
dapat digunakan mesin kita dan memprediksi input apa pun di masa mendatang.
Dan ada banyak aplikasi ini, kan?
Kami sekarang memiliki fungsi yang sebagai programmer atau pengembang, Anda dapat menggunakan di seluruh basis kode Anda,
mungkin di situs web, mungkin di robot untuk mencoba dan menerima masukan dan memprediksi sesuatu.
Apakah gambar itu adalah gambar ular, mungkin pengguna mengirimkan gambar yang tidak aman untuk bekerja.
Nah, mungkin model prediksi itu bisa memprediksi dan melihat apakah harus diunggah atau tidak.
Tapi ada masalah di sini.
Anda lihat, saat ini, kami tidak memiliki banyak data karena kami hanya menggunakan kumpulan data yang memiliki seratus
lima puluh baris.
Tetapi dalam kehidupan nyata, untuk melatih model yang sangat rumit, Anda memiliki jutaan baris.
Dan ini fungsi dari.
Mengikat.
Dan menjalankan kaleng itu membutuhkan waktu yang sangat, sangat, sangat lama.
Dan sebagian besar waktu, Anda menjalankan jenis operasi ini pada sesuatu seperti GPU
atau unit pemrosesan grafis dan terkadang di cloud, karena Anda tidak akan dapat melakukannya di komputer biasa.
Sekarang, bagian ini sangat, sangat memakan waktu.
Jadi Anda tidak ingin setiap pengguna yang mengirimkan gambar ular benar-benar menjalankan fungsi ini.
Kami menyebut persistensi model ini dan persistensi model penting karena lain kali kami ingin
membuat prediksi, kami ingin menyimpan model ini, fungsi ini ke file dan menggunakan file itu untuk prediksi.
Saat Anda menggunakan iPhone dan menggunakan, katakanlah, fitur pembelajaran mesin, itu tidak akan menjalankan dan
melatih model di sana.
Idealnya, model itu sudah ada di ponsel Anda.
Dan gagasan kegigihan model ini penting.
Jadi izinkan saya menunjukkan cara melakukannya.
Sekali lagi, Cycad belajar menyelamatkan dengan Cycad Learn, bisa saya katakan dari Cycad Learned.
Pekerjaan impor, Leyb.
Dan sekarang saya dapat menyimpan model saya menggunakan modul lib pekerjaan hanya dengan melakukan pekerjaan lib dot dump.
Dan membuang model di suatu tempat.
Jadi kita akan membuang kasing dan yang merupakan model kita, jadi kita akan membuang Kinen.
Dan kita dapat menyebutnya apa pun yang Anda inginkan, katakanlah pekerjaan titik otak kecil, Leyb, itulah ekstensi yang harus
kita gunakan karena kita menggunakan modul lib pekerjaan.
Dan ini menyimpan model terlatih dalam file yang disebut file biner.
Jadi jika saya menjalankan ini.
Oh, dan saya masuk ke sana dan itu karena kita harus melakukan cycad belajar eksternal, jadi ini hanya cara
bagi kita untuk mengimpor modul job lib.
Jadi jika saya menjalankan ini lagi.
Di sana kita pergi.
Jika saya sekarang pergi ke notebook Jupiter saya.
Anda dapat melihat bahwa saya memiliki file lib pekerjaan.
Jadi sekarang di masa depan, alih-alih saya melatih ulang model, saya hanya bisa melakukan pekerjaan atau model karena
kami menetapkannya ke variabel dan mengatakan model sama dengan lib pekerjaan.
Sebenarnya, kita bahkan tidak memerlukan tanda sama dengan di sini dan kita bisa membuang ini.
Jadi mari kita jalankan itu.
Dan kita bisa masuk sekarang ke model kapan pun kita membutuhkan, katakanlah, model sama dengan pekerjaan, Leyb, titik rendah.
Dan Lo, nama pekerjaan yang kita inginkan, yaitu otak kecil.
Jadi sekarang jika saya melakukan model dot.
Meramalkan.
Di misalkan, data uji X dan saya klik run.
Lihat itu, saya mendapatkan prediksi saya, dan jika saya sekarang menyalin kode, yang merupakan contoh data di sini.
Jadi mari kita hentikan itu dan tempel di sini jika saya mengklik run.
Ini dia, model kami atau dan alih-alih memprediksi, kami hanya akan melakukan prediksi model jika saya mengklik jalankan.
Lihat itu.
Ini masih berfungsi.
Jadi saya bisa menyimpan model saya sehingga saya tidak harus terus melatihnya karena itu membutuhkan
banyak daya, sehingga pengguna saya, setiap kali pengguna ingin menggunakan model saya, mereka cukup menggunakan beban pekerjaan untuk
memuat itu dan kemudian gunakan metode prediksi.
Dan beginilah cara kerja model dalam kehidupan nyata, dan kapan pun kami melakukan perbaikan pada
model, kami hanya membuangnya lagi, mungkin ke ponsel pengguna agar mereka dapat menggunakannya.
Namun dengan cara ini, hanya pemilik bisnis yang memiliki banyak daya komputasi yang dapat melatih model seiring
semakin kompleksnya model tersebut.