Şu ana kadar öğrendiklerimiz, günün sonunda, makinemizin kullanabileceği ve gelecekteki herhangi
bir girdiyi tahmin edebileceği bir işlev yaratmaktı.
Ve bunun birçok uygulaması var, değil mi?
Artık bir programcı veya geliştirici olarak kod tabanlarınızda, belki bir web sitesinde, belki de bir robotta
girdileri almak ve bir şeyi tahmin etmek için kullanabileceğiniz bir işlevimiz var.
Bu görüntü ister bir yılan görüntüsü olsun, isterse bir kullanıcı güvenli olmayan veya işe yaramayan bir görüntü göndersin.
Belki de bu tahmin modeli, yüklenmesi gerekip gerekmediğini tahmin edebilir ve görebilir.
Ama burada bir sorun var.
Gördüğünüz gibi, şu anda elimizde çok fazla veri yok çünkü sadece 150 satırlık bir veri seti kullandık.
Ancak gerçek hayatta, gerçekten karmaşık bir modeli eğitmek için milyonlarca ve milyonlarca satırınız vardır.
Ve bu uydurma işlevi.
Ve arnavut kaldırımını çalıştırmak çok ama çok uzun zaman alıyor.
Ve çoğu zaman bu tür işlemleri bir CPU veya grafik işlem birimi gibi bir şey üzerinde çalıştırıyorsunuz.
Bazen de bulutta çünkü bunu normal bir bilgisayarda yapamazsınız.
Şimdi, bu kısım çok ama çok zaman alıcı.
Yani bir yılan resmi gönderen her kullanıcının aslında bu işlevi çalıştırmasını istemezsiniz.
Buna model kalıcılığı diyoruz ve model kalıcılığı önemlidir çünkü bir dahaki sefere bir tahmin yapmak
istediğimizde, bu modeli, bu işlevi bir dosyaya kaydetmek ve tahminler için bu dosyayı kullanmak istiyoruz.
iPhone'unuzdayken ve diyelim ki bir makine öğrenimi özelliği kullanırken, modeli hemen orada
çalıştırıp eğitmeyecektir.
İdeal olarak, bu model telefonunuzda zaten vardır.
Ve bu model sürekliliği fikri önemlidir.
Size bunu nasıl yapacağınızı göstereyim.
Psych bir kez daha psişik öğrenme ile kurtarmayı öğrenmişti.
Medyumlardan öğrendiğim kadarıyla söyleyebilirim.
İthalat.
İş.
Lib.
Ve şimdi sadece job lib dot dump yaparak job lib modülünü kullanarak modelimi kaydedebiliyorum.
Ve modeli bir yere at.
Bu yüzden K ve N'yi atacağız.
Bu da bizim modelimiz.
Yani K ve N'yi atacağız.
Ve buna ne isterseniz diyebiliriz.
Diyelim ki ML Brain nokta işi lib.
job lib modülünü kullandığımız için kullanmamız gereken uzantı budur.
Bu da eğitilen modeli ikili dosya adı verilen bir dosyada saklar.
Yani bunu çalıştırırsam.
Oh, ve bir hata alıyorum.
Bunun nedeni de psikoloji yapmak ve dışarıdan öğrenmek zorunda olmamızdır.
Yani bu sadece job lib modülünü içe aktarmamız için bir yoldur.
Yani bunu tekrar çalıştırırsam.
İşte oldu.
Şimdi Jupyter Notebook'uma gidersem.
Bir job lib dosyam olduğunu görebilirsiniz.
Yani şimdi gelecekte, modeli yeniden eğitmek yerine, bir değişkene atadığımız ve model eşittir
iş lib dediğimiz için sadece iş veya model yapabilirim.
Aslında burada eşittir işaretine bile ihtiyacımız yok.
Bunu atabiliriz.
O zaman bunu çalıştıralım.
İhtiyaç duyduğumuzda bunu modele atayabiliriz.
Model eşittir iş lib nokta yükü diyelim.
İstediğimiz işin adı da ml beyni.
Şimdi model nokta tahmini yaparsam.
X test verisi diyelim ve çalıştır'a tıklıyorum.
Şuna bir bak.
Tahminlerimi aldım.
Ve şimdi örnek veri olan kodu buraya kopyalarsam.
Şimdi bunu kesip buraya yapıştıralım.
Çalıştır'a tıklarsam.
İşte oldu.
Modelimiz veya tahmin yerine sadece model nokta tahmini yapacağız, eğer çalıştır'a tıklarsam bu hala
çalışır.
Böylece modelimi kaydedebildim, böylece onu eğitmeye devam etmek zorunda kalmıyorum çünkü bu çok fazla güç gerektiriyor,
böylece kullanıcım, bir kullanıcı modelimi kullanmak istediğinde, onu yüklemek için job lib load'u kullanması ve ardından
tahmin yöntemini kullanması yeterli oluyor.
Modeller gerçek hayatta bu şekilde çalışır.
Ve ne zaman modelde bir iyileştirme yapsak, belki de bir kullanıcının kullanabilmesi için onu telefonuna
yeniden yüklüyoruz.
Ancak bu şekilde, yalnızca çok fazla hesaplama gücüne sahip olan işletme sahipleri, gittikçe daha karmaşık hale
geldikçe modelleri eğitebilir.