U prethodnom klipu, 
govorili smo o tome
kako da pretvorimo 
sirove slike u vektore,
i iskoristimo ovu reprezentaciju 
za klasterovanje.
Ali možemo učiniti mnogo više
toga sa slikama.
Mogli bismo da ih, na primer, 
iskoristimo za klasifikaciju.
Zamislimo da smo vlasnici 
onlajn cvećare
i da imamo mnogo slika cveća -
od ruža i belih rada, 
do lala i orhideja.
Može li Orange da razlikuje 
lalu od orhideje?
Hajde da proverimo.
Napravili smo folder 'cveće'
sa devet podfoldera 
slika različitog cveća -
od belih rada do ljiljana.
Hajde da učitamo glavni folder - 'cveće' -
koristeći 'Import Images' operator.
Orange smatra da svaki podfolder
predstavlja oznaku klase
pripadajućih slika.
Operator je učitao 82 slike, 
raspoređene u 9 klasa.
Sjajno! Hajde da vidimo 
rezultate u 'Image Viewer'-u.
Slike su ispravno učitane.
Sada ćemo proslediti slike do 
'Image Embedding' operatora
koji vraća vektorski prikaz 
slika u tabeli.
Brza provera u 'Data Table' 
operatoru!
Da, svakoj slici je dodeljena oznaka klase
i svaka slika je opisana sa 
dodatnih 2048 atributa
iz vektorske reprezentacije 
duboke neuronske mreže.
Sada ćemo koristiti unakrsnu validaciju
da bismo videli koliko dobro možemo da 
predvidimo vrstu cveta na osnovu slike.
Možemo nadovezati 'Test and Score' 
na 'Image Embedding'.
Njemu je, takođe, potreban model.
Logistička regresija je dobar izbor
u ovom slučaju.
Povežimo je sa operatorom.
'Test and Score' sada sprovodi 
desetostruku unakrsnu validaciju
nad našim slikama
i saopštava nam tačnost.
Izgleda da je površina pod 
ROC krivom (AUC) zaista visoka.
Tačnost klasifikacije, takođe, 
nije mnogo loša.
Ali, radije bih volela da saznam 
gde je model grešio.
Povežimo 'Confusion matrix' 
sa 'Test and Score'.
Matrica konfuzije nam govori 
o pravoj i predviđenoj klasi cveća
prikazujući broj instanci 
svake od kombinacija.
Tačna predviđanja se 
nalaze na dijagonali.
Pogrešno klasifikovani slučajevi 
se nalaze u ćelijama van dijagonale.
Na primer, 
ovde je naš model predvideo
da su dva buketa sačinjena 
od belih ljiljana,
a oni su, u stvari, bili od lala.
A za dva buketa, 
model je predvideo ruže,
a, u stvari, 
su bili beli ljiljani.
Hajde da vidimo o 
čemu se ovde radi.
Možemo odabrati ćeliju klikom na nju
a zatim povezati pregledač slika
sa matricom konfuzije.
Izgleda da ovi buketi zaista sadrže
mnogo ruža, uz samo 
nekoliko belih ljiljana.
Stoga model i nije mnogo grešio.
Možemo odabrati i druge 
pogrešno klasifikovane instance
iz matrice konfuzije
da bismo dalje razumeli
ponašanje našeg modela.
Danas smo naučili kako da koristimo vektorske reprezentacije slika u cilju klasifikacije
I kako da istražimo i rastumačimo 
pogrešno klasifikovane instance.
Isprobajte ovo sami, 
na svojim slikama.
Klasterovanje i klasifikacija slika
su veoma zabavni
zahvaljujući vektorskim reprezentacijama 
dubokih neuronskih mreža.
