В третье части мы подошли к обучению нашей модели и выполнили необходимые настройки. В этой посмотрим на результаты и оценим качество обученности.
Мы загрузили все изображения для двух классов Cats and Dogs и нажали Обучить модель. Буквально тридцать секунд и появляется надпись Модель обучена и можно приступать к её тестированию см. Рисунок 5.1.
По умолчанию у меня открывается вкладочка Webcam. А в этот момент я был в колледже и кошек и тем более собак под рукой не оказалось. Кстати, меня модель отнесла больше к классу собак, но и какую-то часть Барсика во мне тоже нашла... Продолжаем тест. Для этого загрузим фотографию, которую наша модель ещё не видела. Т.е. для обучения мы использовали набор из 10 шт. разных фотографий кошек и собак, а тестируем на фотографиях, отличных от данных. И нам важно посмотреть на процент определения новой фотографии к нужному нам классу. Для этого выберем в выпадающем меню Файл и выберем фото собаки на компьютере см. Рисунок 5.2.
Снизу, под фотографией, видим отличный 100% результат обученности при определении собаки. И проверим, что там с кошечкой см. Рисунок 5.3.
И модель выдаёт 100% определение кошки. Очень хороший результат. Т.к. мы для скорости работы модели использовали всего 10 фотографий каждого класса, и, даже в этом случае, получили 100%. Красота!
Далее, в следующей Части-5, нам предстоит экспортировать данную модель в облачный сервис и уже после этого добавлять в проект... До встречи в следующем туре по Основам ИИ!
