Ora, quello che abbiamo imparato fino ad ora, alla fine della giornata, tutto ciò che ha fatto è stato
creare quella funzione che la nostra macchina può utilizzare e prevedere qualsiasi input futuro.
E ci sono molte applicazioni di questo, giusto?
Ora abbiamo una funzione che come programmatore o sviluppatore, puoi utilizzare in tutte le tue basi di codice, forse
su un sito Web, forse su un robot per provare a ricevere input e prevedere qualcosa.
Se quell'immagine è l'immagine di un serpente, forse un utente invia un'immagine che non è sicura per il lavoro.
Bene, forse quel modello di previsione può prevedere e vedere se dovrebbe essere caricato o no.
Ma qui c'è un problema.
Vedete, in questo momento non abbiamo così tanti dati perché abbiamo usato solo un set di dati che
ha centocinquanta righe.
Ma nella vita reale, per addestrare un modello davvero complicato, hai milioni e milioni di righe.
E questa funzione di.
festa.
E far funzionare il barattolo richiede molto, molto, molto tempo.
E la maggior parte delle volte esegui questo tipo di operazioni su qualcosa come una
GPU o un'unità di elaborazione grafica e talvolta nel cloud, perché non saresti in grado di farlo su un normale computer.
Ora, questa parte richiede molto, molto tempo.
Quindi non vorresti che ogni utente che invia un'immagine di un serpente esegua effettivamente questa funzione.
Chiamiamo questo modello persistenza e la persistenza del modello è importante perché la prossima volta che vogliamo
fare una previsione, vogliamo salvare questo modello, questa funzione in un file e usare quel file per le previsioni.
Quando sei sul tuo iPhone e stai usando, diciamo, una funzione di apprendimento automatico, non verrà eseguito e
addestrato il modello proprio lì.
Idealmente, quel modello è già presente sul tuo telefono.
E questa idea della persistenza del modello è importante.
Quindi lascia che ti mostri come farlo.
Ancora una volta, Cycad ha imparato in soccorso con Cycad Learn, posso dire da Cycad Learned.
Lavoro d'importazione, Leyb.
E ora posso salvare il mio modello usando il modulo job lib semplicemente eseguendo job lib dot dump.
E scarica il modello da qualche parte.
Quindi abbandoneremo il caso, che è il nostro modello, quindi abbandoneremo Kinen.
E possiamo chiamarlo come vuoi, diciamo lavoro con puntini cerebrali piccoli, Leyb, questa è l'estensione che dovremo usare
dato che stiamo usando il modulo Job lib.
E questo memorizza il modello addestrato in un file chiamato file binario.
Quindi se eseguo questo.
Oh, e ci arrivo ed è perché dobbiamo fare cycad learn externals, quindi questo è solo un modo
per importare il modulo job lib.
Quindi, se lo eseguo di nuovo.
Ci siamo.
Se ora vado al mio taccuino di Giove.
Puoi vedere che ho un file lib di lavoro.
Quindi ora in futuro, invece di riqualificare il modello, posso semplicemente fare un lavoro o un modello poiché lo assegniamo
a una variabile e diciamo che il modello è uguale a job lib.
In realtà, non abbiamo nemmeno bisogno del segno di uguale qui e possiamo semplicemente scaricarlo.
Quindi eseguiamolo.
E possiamo semplicemente accedere ora al modello ogni volta che ne abbiamo bisogno, diciamo, modello uguale a lavoro, Leyb, punto abbassato.
E Lo, il nome del lavoro che vogliamo, che è il piccolo cervello.
Quindi ora se faccio modello dot.
prevedere.
Su diciamo, i dati di test X e faccio clic su Esegui.
Guarda, ottengo le mie previsioni e se ora copio il codice, che erano i dati di esempio qui.
Quindi tagliamo e incolliamo qui se clicco su Esegui.
Ecco, il nostro modello o e invece di prevedere, faremo solo previsione del modello se faccio clic su Esegui.
Guarda quello.
Funziona ancora.
Quindi sono stato in grado di salvare il mio modello in modo da non doverlo continuare ad addestrare perché ciò
richiede molta potenza, in modo che il mio utente, ogni volta che un utente desidera utilizzare il mio modello, utilizzi semplicemente il carico di lavoro
per caricare e quindi utilizzare il metodo di previsione.
Ed è così che funzionano i modelli nella vita reale, e ogni volta che apportiamo un miglioramento al
modello, lo scarichiamo di nuovo, magari sul telefono di un utente in modo che possa usarlo.
Ma in questo modo, solo gli imprenditori che hanno molta potenza di calcolo possono addestrare i modelli man mano
che diventano sempre più complessi.