สิ่งที่เราได้เรียนรู้มาจนถึงตอนนี้ ในตอนท้าย ทั้งหมดที่ทำคือสร้างฟังก์ชันที่เครื่องของเราสามารถใช้และคาดการณ์อินพุตในอนาคตได้
และมีหลายแอพพลิเคชั่นนี้ใช่ไหม?
ตอนนี้เรามีฟังก์ชันที่ในฐานะโปรแกรมเมอร์หรือนักพัฒนา คุณสามารถใช้ได้ทั่วทั้งฐานโค้ดของคุณ
อาจใช้บนเว็บไซต์ หรือบนโรบ็อตเพื่อลองรับอินพุตและคาดการณ์บางอย่าง
ไม่ว่าภาพนั้นเป็นภาพงู บางทีผู้ใช้อาจส่งภาพที่ไม่ปลอดภัยหรือไม่ปลอดภัย
บางทีโมเดลการคาดการณ์นั้นสามารถทำนายและดูว่าควรอัปโหลดหรือไม่
แต่มีปัญหาที่นี่
คุณเห็นไหม ตอนนี้เราไม่มีข้อมูลมากนักเพราะเราใช้ชุดข้อมูลที่มี 150 แถวเท่านั้น
แต่ในชีวิตจริง การฝึกโมเดลที่ซับซ้อนจริงๆ คุณมีแถวเป็นล้านๆ แถว
และหน้าที่ของความพอดีนี้
และการวิ่งแบบพริกป่นใช้เวลานานมากจริงๆ
และโดยมากแล้ว คุณกำลังเรียกใช้การดำเนินการประเภทนี้กับบางอย่าง เช่น CPU หรือหน่วยประมวลผลกราฟิก
และบางครั้งในระบบคลาวด์เพราะคุณไม่สามารถทำได้บนคอมพิวเตอร์ทั่วไป
ตอนนี้ส่วนนี้ใช้เวลานานมาก
ดังนั้นคุณคงไม่อยากให้ผู้ใช้ทุกคนที่ส่งรูปงูมาใช้งานฟังก์ชันนี้จริงๆ
เราเรียกโมเดลนี้ว่าความคงอยู่และความคงอยู่ของโมเดลนั้นมีความสำคัญ เพราะครั้งต่อไปที่เราต้องการทำการทำนาย
เราต้องการบันทึกโมเดลนี้ ฟังก์ชันนี้ลงในไฟล์ และใช้ไฟล์นั้นสำหรับการคาดคะเน
เมื่อคุณใช้ iPhone ของคุณและคุณกำลังใช้ สมมติว่าเป็นคุณลักษณะการเรียนรู้ของเครื่อง มันจะไม่ทำงานและฝึกโมเดลตรงนั้น
ตามหลักแล้ว รุ่นนั้นมีอยู่ในโทรศัพท์ของคุณอยู่แล้ว
และแนวคิดเรื่องความคงอยู่ของแบบจำลองนี้มีความสำคัญ
ให้ฉันแสดงให้คุณเห็นว่าต้องทำอย่างไร
อีกครั้งที่ Psych ได้เรียนรู้การช่วยเหลือด้วยการเรียนรู้พลังจิต
ฉันสามารถพูดได้จากการเรียนรู้กายสิทธิ์
นำเข้า.
งาน.
ลิบ.
และตอนนี้ฉันสามารถบันทึกโมเดลของฉันโดยใช้โมดูล job lib โดยเพียงแค่ทำงาน lib dot dump
และทิ้งโมเดลไว้ที่ไหนสักแห่ง
เราจะทิ้ง K และ N
ซึ่งเป็นแบบอย่างของเรา
เราจะทิ้ง K และ N
และเราจะเรียกมันว่าอะไรก็ได้ที่คุณต้องการ
สมมติว่า ML Brain dot job lib
นั่นคือส่วนขยายที่เราจะต้องใช้ เนื่องจากเรากำลังใช้โมดูล job lib
และนี่จะเก็บโมเดลที่ฝึกฝนไว้ในไฟล์ที่เรียกว่าไฟล์ไบนารี
ดังนั้นถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้
โอ้ และฉันได้รับข้อผิดพลาด
และนั่นเป็นเพราะว่าเราต้องทำจิตและเรียนรู้จากภายนอก
นี่เป็นเพียงวิธีที่เราจะนำเข้าโมดูล job lib
ดังนั้นถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้อีกครั้ง
เราจะไปที่นั่น.
ถ้าตอนนี้ฉันไปที่ Jupyter Notebook ของฉัน
คุณจะเห็นว่าฉันมีไฟล์ job lib
ดังนั้น ในอนาคต แทนที่ฉันจะฝึกโมเดลใหม่ ฉันทำได้แค่งานหรือโมเดล เนื่องจากเรากำหนดให้ตัวแปรและบอกว่า
model เท่ากับ job lib
ที่จริง เราไม่ต้องการเครื่องหมายเท่ากับตรงนี้ด้วยซ้ำ
เราสามารถทิ้งสิ่งนี้ได้
ลองทำกันดู
และตอนนี้เราสามารถกำหนดให้กับโมเดลได้ทุกเมื่อที่ต้องการ
บอกว่า model เท่ากับ job lib dot load
และแท้จริงแล้วชื่องานที่เราต้องการคือสมองมล.
ตอนนี้ถ้าฉันทำโมเดลดอททำนาย
บน สมมติว่าข้อมูลการทดสอบ X และฉันคลิกเรียกใช้
ดูนั่นสิ
ฉันได้รับคำทำนายของฉัน
และถ้าตอนนี้ฉันคัดลอกโค้ด ซึ่งเป็นข้อมูลตัวอย่างตรงนี้
เลยตัดมันออกแล้ววางที่นี่
ถ้าฉันคลิกเรียกใช้
เราจะไปที่นั่น.
โมเดลของเราหรือและแทนที่จะทำนายเราจะทำโมเดลดอททำนายถ้าฉันคลิกดูว่ามันยังคงใช้งานได้
ดังนั้นฉันจึงสามารถบันทึกโมเดลของฉันได้ โดยที่ฉันไม่ต้องฝึกฝนมันต่อเนื่องจากต้องใช้พลังงานมาก
ดังนั้นผู้ใช้ของฉัน เมื่อใดก็ตามที่ผู้ใช้ต้องการใช้แบบจำลองของฉัน พวกเขาเพียงแค่ใช้ job lib
load เพื่อโหลด ขึ้นแล้วใช้วิธีทำนาย
และนี่คือวิธีการทำงานของแบบจำลองในชีวิตจริง
และทุกครั้งที่เราทำการปรับปรุงโมเดล เราก็เพียงแค่ทิ้งมันอีกครั้ง อาจจะเป็นโทรศัพท์ของผู้ใช้เพื่อให้พวกเขาใช้งานได้
แต่วิธีนี้ เฉพาะเจ้าของธุรกิจที่มีพลังในการประมวลผลสูงเท่านั้นที่สามารถฝึกแบบจำลองได้ เนื่องจากมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ