8주 차 둘째 날의 4부에 잘 오셨어요
이번 주에 할 일이 많은데 오늘 들어온 부품 중에 이게 제일
무거워요
Get it, get it, get it 바로 시작하죠
기억하세요 오늘 우리가 할 것은 다른 종류의 가격을 만들어
함께 합치는 겁니다 제품의 가치를 정확하게 추정하기 위해서요 Put
이 수업을 하는 이유는 우리가 배운 다양한 기술을 복습하고
학습 능력을 강화하고 즐거운 운동이 될 수 있도록 하기 위해서죠
임의의 숲 학습 형태의 머신 러닝을 사용할 거예요 6주 차에 실험했던
거죠
전통적인 ML이지만 다르게 할 거예요
크로마에 있는 벡터 내장 기법을 사용할 거예요 얼굴 문장을 끌어안는 변압기
벡터라이저에 기반한 건데 트랜스포머와 머신 러닝을 함께 쓴다는 뜻이죠
몇 가지 수입과 상수 설정으로 시작하죠
이번엔 제품 벡터를 설정하고 일관되게 저장하고 환경을 로드하고 테스트 데이터를 로드하는
걸 기억하죠
훈련 데이터가 필요 없죠 그건 Cromer에 있고 Cromer 자체와 Cromer의
제품 컬렉션에 연결되어 변수 컬렉션에 넣고 Cromer에서 로드하니까요
결과로 벡터와 문서, 가격을 알 수 있죠
이제 임의의 숲을 다시 살펴볼게요
이 대사 기억하실지 모르겠네요 지난번엔 이렇게 했죠
무작위로 숲으로 퇴행하는 사람을 훈련해요
여기 이 놉은 동시 진행 가능한 절차의 수예요
Get 1을 누르면 컴퓨터 전체를 다 쓰게 돼요
모든 코어에 대한 프로세스를 실행하죠
제 상자를 부수죠
제 M1 Mac은 실행하는 데 1시간 정도 걸립니다 이미 실행했으니 여러분은 박스에
맞게 시간을 재고 1인치만 사용하세요
잠시 물러나서 비트를 감상할 수 있다면요
그게 끝나면 모델 무게를 파일에 저장할 수 있습니다 유용한 유틸리티 Joblib.Doplib를 이용해서요
scikit learn에 있는 거죠
그럼 모델을 제공해 저장할 수 있죠 모델 웨이트를 저장해요
그런 다음 다시 로드합니다 훈련 시간을 낭비하지 않으려고요
이제 세 가지 요소를 장착합니다 전문 요원, 개척지 요원 그리고 임의
숲 요원이죠
에이전트 폴더를 잠깐 살펴보고 그걸 살펴보죠
특수 요원은 이미 봤던 거예요
이미 써놨잖아요
이건 프로덕션화된 코드예요
기본적으로 이닛이라는 건데 컨스트럭터라는 특수 에이전트예요 모달이라고
하죠
ModalCass-out을 사용해서요
서비스 이름과 클래스 이름을 제공하고 클래스를 인스턴스화하죠
그리고 가격으로 호출할 때는 셀프.Price.Price라고 입력합니다
함수죠 함수 . remote이요
그 방법만 기억하면 돼요
이걸 로컬로 실행하면 안 돼요
클라우드에 호출해 원격으로 실행하고 결과를 가져오면 결과를 반환하죠
전에 봤던 특수 요원이에요
프런티어 에이전트를 보면 여기 있는 코드는 지난 시간에 살펴본
것으로 매개 변수를 식별하고 주석을 달아 멋지게 만들었죠
의사봉합이 있어요
여기 도서가 있어요
우리가 작업하는 개체를 설명하는 형식 힌트가 있어요
이런 과정을 거쳐야만 코드를 얻을 수 있어요 주피터 노트북 코드에서
생산 준비 단계로요
보통 JupyterLab에서는 작성하지 않아요 IDE에서 하죠 VSCode나
PyCam 같은 거요
여기에 구축하면 힌트 형식이나 검프 일부를 채우는 데 도움이
될 거예요
원한다면 주피터랩을 이용해도 돼요
이쪽은 프런티어 요원이에요
이제 임의의 산림청소를 보면 아주 간단해요
생성자에서 먼저 문장 변압기를 만듭니다 벡터를 만들기 위해 사용하는
모델이죠
그런 다음 조금 전에 저장한 모델을 로드하죠
실제 작업과 가격 실행 추론에 관해선 우리가 하는 일은 먼저 제품
설명에 통과된 설명을 취합니다 벡터로 암호화하죠
셀프.Model이라고 하고요 벡터로 예측하세요
그러면 임의의 숲 결과를 받고 반환하죠
아주 간단해요
0으로 최대치를 설정했어요
음수를 반환하지 못하게 0에서 밟는 게 좋겠어요
그럴지는 잘 모르겠어요
초기 버전에서 본 것 같아요 그래서 그게 현명한 예방책 같았죠
적자를 예상하면 안 되니까요
네
어쨌든 저건 에이전트란 거죠
그 에이전트를 인스턴스화할 수 있죠
여기 이 함수는 설명입니다 지난 번과 정확히 같죠
그냥 항목을 가져다가 가장 가까운 달러로 끌어내는 거죠
도입부 문자가 헤더에 들어가요
달러도 떼어낼 거예요
다시 광고 문구로 돌아가죠 제품에 대한 간단한 설명이요 Get up
그걸 염두에 두고 RF라는 함수를 쓸 수 있어요 랜덤포레스트라는 함수인데 항목을 설명으로
바꾸는 거죠 랜덤포레스트 에이전트 가격을 랜덤포레스트로 불러요
그것요
그걸 명심하고 하니스 테스트 기억하시죠?
이제 250개의 데이터 포인트로 시험할 수 있습니다 무작위 숲이 어떻게 작동하는지 보죠
시작할게요
붉은색이 꽤 많네요
지난번 일 기억나요?
97 정도였던 것 같아요
어떻게 되나 보죠
사실 지난번보다 아주 조금 더 나빠졌어요
하지만 이건 정말 가깝네요
기본적으로 똑같아요
무작위 숲은 개선된 벡터와 두 베카 벡터가 같은 수를 제공하죠
겉으로 보기에는 괜찮아요
비탈이 좀 안 좋아요
그리고 문제가 좀 있어요 저기예요
하지만 일반적으로 보면 다 끝난 거예요
칭찬할 만해요
요즘 모델과는 다르지만요
저기가 무작위 숲이에요
다음 비디오에선 모든 걸 하나로 묶어주는 앙상블 모델로 넘어갈 거예요
거기서 봐요