现在我们所学到的, 到目前为止, 在一天结束的时候, 它所做的一切就是创建一个函数,
我们的机器可以使用它, 并预测未来的任何输入｡
这有很多应用, 对吧？
我们现在有了一个函数, 作为程序员或开发人员, 你可以在你的代码库中使用, 也许在网站上,
也许在机器人上, 尝试接收输入并预测一些东西｡
无论该图像是蛇的图像, 可能用户发送的图像不安全或不起作用｡
那么, 也许预测模型可以预测, 看看它是否应该上传｡
但这里有个问题｡
你看, 现在我们没有那么多的数据, 因为我们只使用了一个有150行的数据集｡
但在真实的生活中, 要训练一个非常复杂的模型, 你需要数百万行｡
而这种拟合的功能｡
而跑卡宴适合需要非常, 非常, 非常长时间｡
大多数情况下, 您都是在CPU或图形处理单元等设备上运行这些类型的操作｡
有时在云端, 因为你无法在普通电脑上完成｡
现在, 这部分非常非常耗时｡
因此, 您不会希望每个提交蛇图像的用户都实际运行此函数｡
我们称之为模型持久性, 模型持久性很重要,
因为下次我们想做预测时, 我们想把这个模型, 这个函数保存到一个文件中, 然后用这个文件来做预测｡
当你在你的iPhone上使用, 比如说, 机器学习功能,
它不会运行和训练模型｡
理想情况下, 该模型已经在你的手机上｡
这种模型持久性的思想很重要｡
让我来告诉你怎么做｡
心理学又一次学会了用心灵学习来拯救｡
我可以说是从通灵学来｡
进口｡
工作｡
自由
现在, 我可以使用作业库模块保存我的模型, 只需执行作业库点转储｡
把模型扔到某个地方｡
所以我们要把K和N倒出来｡
这是我们的模式｡
所以我们要把K和N丢掉｡
你想怎么叫都行｡
比如说ML Brain. job lib.
这是我们必须使用的扩展名, 因为我们使用的是作业库模块｡
这将训练好的模型存储在一个叫做二进制文件的文件中｡
所以如果我运行这个｡
哦, 我得到一个错误｡
这是因为我们必须学习心理学和外在｡
所以这只是我们导入作业库模块的一种方式｡
所以如果我再运行一次｡
我们走吧｡
如果我现在去我的木星笔记本｡
您可以看到我有一个作业库文件｡
所以在未来, 我不用再重新训练模型, 我可以简单地做job或者model, 因为我们把它赋给一个变量,
然后说model等于job lib｡
实际上, 我们这里甚至不需要等号｡
我们可以把这个扔了｡
所以我们就运行它吧｡
我们现在就可以在需要的时候把它分配给模型｡
假设模型等于作业库点负载｡
还有我们想要的工作的名字, 那就是ml大脑｡
如果我做模型点预测｡
在上, 假设有X测试数据, 然后单击“运行”｡
你看那个｡
我得到了我的预测｡
如果我现在复制代码, 也就是这里的示例数据｡
所以我们把它剪下来贴在这里｡
如果我单击“运行”｡
我们走吧｡
我们的模型, 或者, 而不是预测, 我们只做模型, 点预测, 如果我点击运行, 看, 这仍然有效｡
因此, 我能够保存我的模型, 这样我就不必继续训练它,
因为这需要大量的能力, 因此, 每当用户想要使用我的模型时, 他们只需简单地使用作业库加载来加载它,
然后使用预测方法｡
这就是模型在真实的生活中的工作方式｡
任何时候我们对模型进行改进, 我们只是简单地再次转储它, 也许到用户的手机, 以便他们可以使用它｡
但这样一来, 只有拥有强大计算能力的企业主才能在模型变得越来越复杂时对其进行训练｡