[음악]
이제 저는 가장 마지막 것을 하고 싶습니다.
왜나하면 이것은 그저 재미있을 것이고, 우리는 모두 신나게 될 수 있기 때문이죠.
제가 여기서 한 것은, 특정 이미지를 위한 특정 자동차에 대한 질의입니다.
이 모든 것들을 할 수 있는 함수를 만들어보죠. 그리고 우리는 이것을 제가 원할 때 아무때나 만들 수 있습니다.
이것은 꽤나
재미있는 일이 될 것입니다.
그저 재미를 위해서
가장 가까운 이웃의 이미지들을 찾고 보여줄 수 있는
함수를 만들어 보죠.
이것은 일종의 파이썬의 사기와 같습니다.
우리는 이것들과 함께 작업하게 되죠.
우리는 이것을 lambda라고 부를 것입니다.
찾기 위해, 아니 그저 직접 보여주기 위해서 입니다.
Show_neighbors를 입력하면
이것은 lambda가 되고 해당 이미지의 인덱스 i를 가져올 것입니다.
그리고 여기 이것이 바로 그것이 하게 될 일입니다.
이것은 우리가 보았던 것과 똑같은 일을 할 것입니다.
따라서 이것은 ID로부터 이미지들을 가져와서 가장 가까운 이웃 모델에 대해 질의할 것입니다.
하지만 자동차에 대한 질의 대신, i부터 i+1까지의 기차의 이미지에 대해 질의해 보죠.
그런 다음 우리는 이미지를 가져온 다음 .show를 호출할 것입니다.
이것은 엄청나게 긴 lambda 입니다.
하지만 이것을 생성하고 난 후 우리는 이것을 가지고 꽤 깔끔한 일을 할 수 있습니다.
이제, 저는 show_neighbors를 호출하고
8이었던 자동차 인덱스 값을 줄 것입니다.
스크롤을 내려보시면, 여러분은 이 빨간 자동차들을 볼 수 있을 것입니다.
정말 멋지죠.
이제 우리는 show_neighbors를 다른 이미지들을 사용해서 호출할 수 있습니다.
저는 실제로 아직 이것들에 대해 생각해보거나 사용해본적이 없습니다. 저는 그저 이 lambda를 만들었을 뿐이죠.
일단 숫자들의 실행을 시도해보도록 하죠.
숫자 26은 어떤가요?
이제 이것은 이미 무엇인지 알고 있는 이웃들까지 찾아낼 것입니다.
26은 바료 여기의 자동차입니다.
우리 모두가 볼 수 있도록 이것을 좀 더 크게 만들어 보겠습니다.
26의 show neighbors는 이 파란색 자동차입니다.
이것은 다른 자동차들을 배치하는데 매우 멋지죠.
다른 숫자를 골라보죠. 이 2,000 또는 1222에 대한 이미지들에 대한
show_neighbors를 실행합니다.
저는 실제로 그것이 무엇이 될 지 모릅니다. 하지만 이제 우리는 이것이 새라는 것을 알 수 있죠.
그리고 여러분은 가장 가까운 이웃을 찾습니다.
새들말이죠. 그리고 그것들은 모두 비슷한 포즈를 취하고 있죠.
그리고 저는 이것이 일종의 타조의 머리와 같다는 것 그리고 다른 종류의 새라는 것을 압니다.
하지만 그것들은 모두 새들이죠. 이것은 꽤 멋지고
우리는 그저 이 깊은 특성들을 사용하고 있다는 것을 기억하세요.
이제 마지막 것을 위해 show_neighbors를 입력하고
여러분은 집에서 이 모든 것들을 가지고 실험해볼 수 있습니다.
이미지 2,000의 show neighbors를 해봅시다.
윱스, 쉬프트+엔터 그리고 이미지 2000의 neighbors는 무엇인가요?
여러분은 자동차를 가졌습니다.
이것은 혼란에 빠졌죠.
이것은 타조를 가졌지만 나머지들은 모두 자동차였습니다.
따라서 단순한 그림들은 이미지 검색에서 꽤 잘 적용됩니다.
여러분은 제가 우리가 시도했던 일부 예제에서 저지른 실수를 보셨을겁니다.
하지만 이것은 실제로 여러분에게 매우 좋은 결과를 보여주었죠.
그리거 이것은 이 데이터시트, 이미지에서 학습된 적이 없습니다.
이미지들은 각기 사이즈가 달랐고 카테고리가 달랐습니다. 하지만
이것은 여전히 잘 작동되었습니다.
따라서 이것들은 매우 광범위하게 재미있는 방법으로 사용될 수 있는
도구들이며 기술들입니다.
[음악]