Agora, o que aprendemos até agora, no final do dia, tudo o que fizemos foi criar
aquela função que nossa máquina pode usar e prever qualquer entrada futura.
E há muitas aplicações disso, certo?
Agora temos uma função que, como programador ou desenvolvedor, você pode usar em todas as suas bases de
código, talvez em um site, talvez em um robô para tentar receber entradas e prever algo.
Se essa imagem é uma imagem de uma cobra, talvez um usuário envie uma imagem que não seja segura para o trabalho.
Bem, talvez esse modelo de previsão possa prever e ver se ele deve ser carregado ou não.
Mas há um problema aqui.
Veja, no momento não temos tantos dados porque usamos apenas um conjunto de dados com cento e
cinquenta linhas.
Mas na vida real, para treinar um modelo realmente complicado, você tem milhões e milhões de linhas.
E esta função de.
Feting.
E fazer funcionar o can fit leva muito, muito, muito tempo.
E na maioria das vezes, você está executando esses tipos de operações em algo como uma GPU
ou uma unidade de processamento gráfico e, às vezes, na nuvem, porque você não seria capaz de fazer isso em um computador normal.
Agora, essa parte consome muito, muito tempo.
Portanto, você não gostaria que todo usuário que envia uma imagem de uma cobra realmente execute esta função.
Chamamos esse modelo de persistência e a persistência do modelo é importante porque da próxima vez que
quisermos fazer uma previsão, queremos salvar esse modelo, essa função em um arquivo e usar esse arquivo para previsões.
Quando você está no iPhone e está usando, digamos, um recurso de aprendizado de máquina, ele não vai
executar e treinar o modelo ali.
Idealmente, esse modelo já está lá no seu telefone.
E essa ideia de persistência do modelo é importante.
Deixe-me mostrar como fazer isso.
Mais uma vez, o Cycad aprendeu para o resgate com o Cycad Learn, posso dizer com o Cycad Learned.
Trabalho de importação, Leyb.
E agora posso salvar meu modelo usando o módulo job lib, simplesmente executando o job lib dot dump.
E jogue o modelo em algum lugar.
Então, vamos descartar o caso e qual é o nosso modelo, então vamos descartar Kinen.
E podemos chamá-lo do que você quiser, digamos trabalho de ponto pequeno do cérebro, Leyb, essa é a extensão que teremos
que usar, pois estamos usando o módulo lib de trabalho.
E isso armazena o modelo treinado em um arquivo chamado arquivo binário.
Então, se eu executar isso.
Ah, e eu entendo lá porque temos que fazer o cycad learn externals, então essa é apenas uma
maneira de importarmos o módulo job lib.
Então, se eu executar isso de novo.
Aqui vamos nós.
Se eu for agora para o meu caderno de Júpiter.
Você pode ver que tenho um arquivo lib de trabalho.
Portanto, agora no futuro, em vez de treinar novamente o modelo, posso simplesmente fazer um trabalho ou modelo, já que o atribuímos
a uma variável e dizemos que modelo é igual a lib de trabalho.
Na verdade, nem precisamos do sinal de igual aqui e podemos simplesmente descartar isso.
Então, vamos apenas executá-lo.
E podemos simplesmente entrar agora no modelo sempre que precisarmos, digamos, modelo igual a trabalho, Leyb, ponto baixo.
E Lo, o nome do trabalho que queremos, que é o pequeno cérebro.
Então, agora, se eu modelar o ponto.
Prever.
No digamos, os dados de teste X e eu clico em executar.
Veja isso, recebo minhas previsões e, se agora copiar o código, que foram os dados de amostra aqui.
Então, vamos cortar e colar aqui se eu clicar em executar.
Lá vamos nós, nosso modelo ou e em vez de prever, vamos apenas fazer o modelo prever se eu clicar em executar.
Olhe para isso.
Isso ainda funciona.
Então consegui salvar meu modelo para não ter que continuar treinando porque isso requer muita energia,
para que meu usuário, sempre que um usuário quiser usar meu modelo, simplesmente use a carga de trabalho para
carregar e use o método de previsão.
E é assim que os modelos funcionam na vida real, e a qualquer momento quando fazemos uma melhoria
no modelo, simplesmente despejamos novamente, talvez no telefone de um usuário para que ele possa usá-lo.
Mas, dessa forma, apenas os proprietários de negócios com muito poder de computação podem treinar os modelos à medida
que se tornam mais complexos.