Bây giờ những gì chúng tôi đã học được cho đến bây giờ, vào cuối ngày, tất cả những gì nó làm là tạo ra chức năng mà máy của
chúng tôi có thể sử dụng và dự đoán bất kỳ đầu vào nào trong tương lai.
Và có rất nhiều ứng dụng của điều này, phải không?
Giờ đây, chúng tôi có một chức năng mà với tư cách là lập trình viên hoặc nhà phát triển, bạn có thể sử dụng trong toàn bộ cơ
sở mã của mình, có thể trên trang web, có thể trên rô bốt để thử và nhận đầu vào và dự đoán điều gì đó.
Cho dù hình ảnh đó là hình ảnh của một con rắn, có thể người dùng gửi một hình ảnh không an toàn hoặc công việc.
Chà, có thể mô hình dự đoán đó có thể dự đoán và xem liệu nó có nên được tải lên hay không.
Nhưng có một vấn đề ở đây.
Bạn thấy đấy, hiện tại chúng tôi không có nhiều dữ liệu như vậy vì chúng tôi chỉ sử dụng tập dữ liệu có 150 hàng.
Nhưng trong cuộc sống thực, để đào tạo một mô hình thực sự phức tạp, bạn có hàng triệu triệu hàng.
Và chức năng này của việc lắp.
Và việc chạy chiếc xe cayenne phù hợp mất một thời gian thực sự, thực sự, rất dài.
Và hầu hết thời gian bạn đang chạy các loại hoạt động này trên một cái gì đó như CPU hoặc đơn vị
xử lý đồ họa.
Và đôi khi trên đám mây vì bạn không thể thực hiện trên máy tính thông thường.
Bây giờ, phần này rất, rất tốn thời gian.
Vì vậy, bạn sẽ không muốn mọi người dùng gửi hình ảnh một con rắn thực sự chạy chức năng này.
Chúng tôi gọi đây là tính bền bỉ của mô hình và tính kiên trì của mô hình là quan trọng bởi vì lần tới khi
chúng tôi muốn đưa ra dự đoán, chúng tôi muốn lưu mô hình này, chức năng này vào một tệp và sử dụng tệp đó cho các dự đoán.
Khi bạn đang sử dụng iPhone của mình và bạn đang sử dụng, giả sử, một tính năng máy học, nó sẽ không chạy
và đào tạo mô hình ngay tại đó.
Lý tưởng nhất là mô hình đó đã có trên điện thoại của bạn.
Và ý tưởng về sự bền bỉ của mô hình này là quan trọng.
Vì vậy, hãy để tôi chỉ cho bạn cách làm điều đó.
Một lần nữa Psych đã học được cách giải cứu bằng cách học ngoại cảm.
Tôi có thể nói từ nhà ngoại cảm học.
Nhập khẩu.
Nghề nghiệp.
Lib.
Và bây giờ tôi có thể lưu mô hình của mình bằng mô-đun job lib bằng cách thực hiện job lib dot dump.
Và đổ mô hình đi đâu đó.
Vì vậy, chúng ta sẽ loại bỏ K và N.
Đó là mô hình của chúng tôi.
Vì vậy, chúng ta sẽ loại bỏ K và N.
Và chúng tôi có thể gọi nó bất cứ điều gì bạn muốn.
Giả sử ML Brain dot job lib.
Đó là tiện ích mở rộng mà chúng ta sẽ phải sử dụng vì chúng ta đang sử dụng mô-đun job lib.
Và điều này lưu trữ mô hình được đào tạo trong một tệp được gọi là tệp nhị phân.
Vì vậy, nếu tôi chạy cái này.
Ồ, và tôi nhận được một lỗi.
Và đó là bởi vì chúng ta phải làm psych và học các yếu tố bên ngoài.
Vì vậy, đây chỉ là một cách để chúng tôi nhập mô-đun job lib.
Vì vậy, nếu tôi chạy lại điều này.
Chúng ta bắt đầu.
Nếu bây giờ tôi truy cập vào Máy tính xách tay Jupyter của mình.
Bạn có thể thấy rằng tôi có một tệp lib việc làm.
Vì vậy, bây giờ trong tương lai, thay vì tôi đào tạo lại mô hình, tôi có thể chỉ cần thực hiện công việc hoặc mô hình
vì chúng tôi gán nó cho một biến và nói rằng mô hình bằng công việc lib.
Trên thực tế, chúng tôi thậm chí không cần dấu bằng ở đây.
Chúng ta chỉ có thể đổ cái này.
Vì vậy, hãy chỉ chạy điều đó.
Và chúng tôi chỉ có thể gán nó ngay bây giờ cho mô hình bất cứ khi nào chúng tôi cần.
Giả sử mô hình tương đương với tải chấm lib công việc.
Và ghi tên công việc mà chúng ta muốn, đó là bộ não ml.
Vì vậy, bây giờ nếu tôi làm mô hình chấm dự đoán.
Trên, giả sử dữ liệu thử nghiệm X và tôi nhấp vào chạy.
Nhìn kìa.
Tôi nhận được dự đoán của tôi.
Và nếu bây giờ tôi sao chép mã, đó là dữ liệu mẫu ở đây.
Vì vậy, chúng ta chỉ cần cắt nó ra và dán nó vào đây.
Nếu tôi bấm Chạy.
Chúng ta bắt đầu.
Mô hình của chúng tôi hoặc và thay vì dự đoán, chúng tôi sẽ chỉ thực hiện dự đoán mô hình chấm nếu tôi nhấp vào chạy xem điều này
vẫn hoạt động.
Vì vậy, tôi đã có thể lưu mô hình của mình để không phải tiếp tục đào tạo nó vì điều đó đòi hỏi rất
nhiều năng lượng để người dùng của tôi, bất cứ khi nào người dùng muốn sử dụng mô hình của tôi, họ chỉ cần sử dụng công việc
tải lib để tải nó lên và sau đó sử dụng phương pháp dự đoán.
Và đây là cách các mô hình hoạt động trong đời thực.
Và bất cứ khi nào chúng tôi thực hiện một cải tiến cho mô hình, chúng tôi chỉ cần đổ nó một lần nữa, có thể vào điện thoại của
người dùng để họ có thể sử dụng nó.
Nhưng theo cách này, chỉ những chủ doanh nghiệp có nhiều khả năng tính toán mới có thể đào tạo các mô hình khi
chúng ngày càng phức tạp hơn.