नमस्कार दोस्तों की हालात तो आज हम बनाने वाले हैं फेस इमोशन रिकॉग्निशन यूजिंग मशीन लर्निंग तो कुछ टाइम पहले मैंने एक पोस्ट डाली थी मैंने पूछा था आपको मशीन लर्निंग प्रोसेस यंगून पे प्रोजेक्ट थे तो 11 लोगों ने वोट दिया है जिसमें से 55% मशीन लर्निंग पे और 45% जाएंगे ऊपर है तो मतलब दोनों इक्वल सही है 10% का अंतर है तो वीडियो तो दोनों टॉपिक आने वाली है तो सबसे पहले अभी मशीन लर्निंग पे ये वीडियो हो जाएगी अगली वीडियो जो हो जाएगी वो हो जाएगी चांगो पे तो ये हमारा प्रोजेक्टर वाला है ये हमारा पाइथन का होने वाला है तो अगर आपने पैठण इंस्टॉल नहीं कर तो सिंपल वेबसाइट पे जाके इंस्टॉल कर सकते हो गूगल पर पैटर्न डालोगे तो पहले website.org इंस्टॉल कर सकते हो तो अभी तो मैं वर्जन उसे कर रहा हूं मैं उसे कर रहा हूं पाइथन 3.10 में जो वर्जन उसे कर रहा हूं पाइथन का वो है पाइथन 3.10.7 अगर आपको लेटेस्ट पैटर्न इंस्टॉल कर सकते हैं पाइथन का नीचे स्क्रॉल करोगे उसके बाद परसों को इंस्टॉल करने के बाद आप सिंपल अगर आपने वे एस को निंजा फिर कोई भी टेक्स्ट एडिटर इंस्टॉल नहीं कर रहा था तो अब इंस्टॉल कर सकते हो जैसे की मैं उसे करने वाला हूं वीएस कोड क्यों हो जाए इंस्टॉल कर लेना डाउनलोड पर जाओगे तो सिंपल आप अपने आस के हिसाब से इसको यहां पे डाउनलोड कर सकते हो तो अगर आपके पास पाइथन और वे एस कोड नेता तो आप इन दोनों को इंस्टॉल कर लेना वो आगे बढ़ते हैं तो मैंने यहां पे एक फोल्डर बना लिया है फेस इमोशनल अट्रैक्शंस के नाम से इसको मैं ओपन करता हूं जब वीडियो एम्टी है तो मैं करूंगा यहां पे रेड क्लिक करके सो मोर ऑप्शन पे जाऊंगा तो यहां पे ए रहा होगा ओपन विद कोड तो जवाब कर लेते अगर अपनी ये ऑप्शन अनेबल नहीं कर तो आपके में ये नहीं आएगा तो तो उसके लिए आप क्या कर सकते हो आप सिंपल जा सकते हो आप जब भी अपना स्कोर खोलोगे तो यह वेलकम स्क्रीन पे आएगा ऑप्शन ओपन फोल्डर का तो हम यहां पे जाके मैन्युअल जाके इस फोल्डर को चीज कर सकते हैं और सिलेक्ट फोल्डर करके इस फोल्डर को जो ये ओपन कर सकते हो तो यहां मेरा फोल्डर ओपन है फेस इमोशन डिक्टेशन के नाम से तो इसके अंदर सबसे पहले मैं फाइल बना लेट हूं टेस्ट के हम रिक्रूटमेंट तो टेस्ट के नाम से यहां पे फाइल बना लेट हूं इस तो यहां पे मैं उन मॉडल के नाम लिखूंगा जो नया में जरूर है जिन मॉडल की मैं यहां पे कोर्ट में जरूर पड़ेगी और हमें उनका पाचन पाइथन में इंस्टॉल करना होगा तो उन मॉडल का मैं यहां पे फटाफट से नाम लिख देता हूं मैं कौन-कौन है सबसे पहले मॉडल की जरूर पड़ेगी टेंशन हमारा जो मॉडल जो ट्रेन होगा तो सबसे पहले होगी हमारी टेंशन प्रो तो इसी के साथ हमें टेंशन लोग इंप्लीमेंट करने का क्रश मॉडल को उसे करेंगे और फिर उसके बाद हम उसे करेंगे यहां पे पंडाल अपने डाटा सेट्स को बनाने के लिए मतलब इमेज के साथ उसका लेबल पेन उसे करेंगे और फिर हमें चाहिए नंबर का उसे करेंगे ताकि हम स्टेप बाय स्टेप उसके बाद हमें एक मॉडल चाहिए तकडीएम और उसके बाद हमें चाहिए इसके बाद हमें चाहिए ओपन सीन मॉडल ये बेसिकली हम जब रेयर टाइम विजन से इनपुट लेक हम फी मोशन बताएंगे उसके वजह उसके लिए हमें ओपन सी भी चाहिए तो मैं आप लिख दूंगा ओपन व टेस्ट पैटर्न तो मैं यहां पे सिक्स लाइव लाइन जो बिना नोटबुक जो लिखा हुआ है इसको मैं हटा देता हूं मैं सिर्फ यहां पे नोटबुक करता हूं जुपिटर नोटबुक पुरी लिखने की जरूर नहीं है हमें जब इंस्टॉल करनी होती है जुपिटर नोटबुक कम सिंपली लगता है इंस्टॉल लोडबुक तो उसमें यहां पे मैं जुपिटर ऑर्डर हटा देता हूं उसके बाद में इसको कर देता हूं से तो जब अगर आपको ये सारे पैकेज इंस्टॉल करने हैं तो आपको अलग-अलग डालने की जरूर नहीं आज के पेपर इंस्टॉल करें ये सब डालने की जरूर नहीं है आप सिंपल यहां पे टर्मिनल पर जाओगे और सिंपली आप लिखोगे आप इंस्टॉल करना स्टार्ट कर देगा इस फाइल में से ले ले के सभी पैकेज का नाम तो मैंने पहले से स्टार्ट है तो दिखा रहा सब मैं ऑलरेडी रिटायरमेंट ऑलरेडी सेटिस्फाइड तो ये तो हो गई हमारी रिटायरमेंट प्रोसेस देख लेते हैं हम क्या हमारा प्रोसेस क्या होने वाला है तो इसमें जब हम एल्गोरिथम उसे करने वाले हैं वो है सीएनएन तो अगर आप गूगल पे टाइप करोगे सीएनएन तो आपको यहां पे एल्गोरिथम ये क्या ए गया हां टॉप सिलने एल्गोरिथम उसे सर्च करोगे सिर्फ सीएनएन मत करना वरना कोई उसे का चैनल ए जाता है तो आपको यहां पे पूरा थ्योरी मिल जाएगा क्या होता है ये सीएनएन टाइप ऑफ टिपली न्यूरल नेटवर्क और आर्किटेक्चर कमली उसे इन कंप्यूटर विजन कंप्यूटर विजन फील्ड ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तो ये सब थ्योरी वगैरा फिर कोई भी दूसरी वेबसाइट से पढ़ सकते हो तो एग्जैक्ट प्रोसेस क्या होगा हमारा तो हम सबसे पहले तो उसको मैं यहां पे रिटायरमेंट और टेक्स्ट में बता देता हूं फिर हटा दूंगा इसको तो मां लो जैसे की हमारे पास हम सबसे पहले एक हमारे पास मॉडल है उसके अंदर हमारे पास डेट ऑफ ट्रेन का मेथड होता है इसके अंदर हम डाटा फ्रेम बना सकते हैं मतलब एक टेबल टाइप बना सकते हैं तो इसके अंदर सबसे पहले हम एक कलम रखेंगे इमेज के नाम का और एक कलम रखेंगे हम लेबल्स के नाम का तो बेसिकली जिसकी इमेज हो जाए इसकी उसमें हम इमेज के अंदर हम इमेज कलम के अंदर हम डालेंगे जिसके पास इमेज की लोकेशन क्या होगी जैसे एक इमेज फोल्डर होगा उसके अंदर मां लो एंग्री फोल्ड है उसके अंदर हमारे पास है मां लो एक विवेक डॉट पीएनजी है ये इमेज है और ये इमेज में क्या दिखा क्या शो कर रही है उसको हम लेवल्स के अंदर ही लेवल्स के अंदर डालेंगे जैसे की ये ये एंग्री ये नीचे जो है एंग्री फोल्डर के अंदर है तो बेसिकली हमें एंग्री के लिए ये डाटा उसे होगा तो ये इसका लेवल एंग्री हो जाएगा अंदर ये इमेज हमारी जो एग्री है और ऐसे ही हमारे पास इमेज के अंदर मां लो जैसे की एक और एंगल की एंग्री फोल्डर के अंदर हमारे पास बहुत साड़ी इमेज होगी मैं अभी तो ही ले रहा हूं जैसे वो भी डॉट पीएनजी तो उसका लेवल क्या होगा एंग्री होगा ये हमारा एंग्री को दिखा रही है उसके बाद इसके एक और फोल्डर होगा हमारे पास डाटा सेट में इमेज डाटा सेट इमेज फोल्डर के अंदर मां लो सेट नाम का है उसके अंदर भी एक इमेज है विवेक डॉट पीएनजी हमारा जो सेट को शो कर रही है इमेज ऐसे अंदर इसके अंदर यहां पे लेवल्स के अंदर ऐसी बहुत सर होगा हैप्पी का भी होगा और बहुत साड़ी जो एक्सप्रेशन होते हैं उसका भी होगा और सिर्फ एंग्री के अंदर सिर्फ ये दो ही मां नहीं होगी बहुत साड़ी इमेज होगी तो इन सब का ऐसे ही जो हम और पूरा टेबल बनाएंगे डाटा फ्रेम बनाएंगे प्रिंट 10 मॉडल का उसे करके इस डाटा फ्रेम को बनाने के बाद हम क्या करेंगे इमेज को ये प्रोसेस करेंगे इसमें से एक-एक इमेज करके उठाएंगे उनको प्रोसेस करेंगे करने का बेसिकली मतलब है तो हम इनको इमेज को जो है एक एरा में कन्वर्ट करेंगे उसके लिए सबसे पहले हमारे पास एक मेथड होता है अपनी टेंशन फ्लो में जिसका नाम होता है लोड इमेज तो लोड इमेज के मेथड के अंदर हम एक-एक करके इमेज देंगे और इमेज जो देंगे वो हम देंगे ग्रीस खेल में तो हमारा जो लोड इमेज का जो मेथड होता है मतलब ये लोड है इसका मेथड होता है इसके अंदर आप अपनी इमेज देंगे कोमा हम इसको ग्रे में कन्वर्ट करने के लिए हम यहां पे सिंपल लिख देंगे ग्रे तेल इस इक्वल तू क्योंकि हम अपना हो जाएगी तो हम जो भी इमेज देते हैं वो ग्रेस जेल भी देता है अपने मॉडल को तो लोड करने के बाद जो भी लोड इमेज का जो भी आउटपुट होगा उसका मां में कन्वर्ट कर लेंगे और एक जगह स्टोर कर लेंगे अपने मॉडल को ट्रेन करने के लिए अपने इमेज को प्रोसेस करने के बाद हम अपना मॉडल बनाएंगे जिसके अंदर हम बहुत साड़ी लेयर्स डालेंगे इसके कॉर्न भी टूटी लेयर हो गई मैक्सफुली हो गई डांस लेयर ड्रॉप आउट ले रही है ये साड़ी लेयर्स में अपना मॉडल बनाएंगे अपना मॉडल बनाने के बाद सिंपल हमने जो इमेज प्रोसेस कारी है उनको अपने मॉडल को दे देंगे और अपने मॉडल को ट्रेन कर लेंगे तो सिंपल सा ये प्रोसेस होने वाला है ज्यादा हार्ड नहीं होने वाला है तो चलिए स्टार्ट करते हैं तो हमारे मॉडल को ट्रेन करने के लिए हमें रिटायरमेंट है डाटा सेट की तो उसके लिए हमें डाटा सेट खुद बनाएंगे जरूर नहीं है क्योंकि इंटरनेट पे पहले से ही मौजूद है तो सिंपल अगर मैं यहां पे लिखना हूं फेस की मोशन रिकॉग्निशन डाटा सेट तो पहले वेबसाइट जो है डाउनलोड कर सकते हो डाटा सेट तो इस वेबसाइट पर हमने डाटा में सेट मिल जाएगा जिसकी हमें रिटायरमेंट है और ये छोटा-मोटा डाटा सेट नहीं है अराउंड यहां पे लिखा हुआ है समरी में के यहां पे 35.9 के मतलब अराउंड 36000 का जो डाटा सेट है यहां पे तो सिंपल मैं इसको क्या कर लेट हूं डाउनलोड कर लेट हूं गूगल कर सकते हो तो लॉगिन करने के बाद आप ऐसे सिंपल आप डाउनलोड कर सकते हो उसको तो ये डाउनलोडिंग स्टार्ट हो जाएगी अराउंड 121 बी किया ज्यादा साइज की भी नहीं है तो ये डाउनलोड हो रहा है मतलब तो मेरे में दिखा रहा है रिटायरमेंट ऑलरेडी सेटिस्फाइड इसका मतलब नोटबुक इंस्टॉल है तो अपनी नोटबुक को लॉन्च करने के लिए यहां पे सिंपल लिखूंगा जुपिटर जुपिटर नोट बुक और नोटबुक स्टार्ट हो जाएगी तो यहां पर हमारा जो नोटबुक स्टार्ट हो गया जुपिटर नोटबुक तो यहां पे सबसे पहले न्यू फाइल बना लेट हूं तो नई फाइल बनाने के बाद सबसे पहले हमने जो जो भी डिपेंडेंसी चाहिए उसको यहां पे इंपोर्ट कर लेट हूं जिसकी मेरे को सबसे पहले लेट हूं अपने सबसे पहले करूंगा फ्रॉम प्रयास तो अभी हमने सिर्फ ये डिपेंडेंसी चाहिए तो मैं इसको यहां पर सिंपल ड्राइंग कर देता हूं डाटा सेट भी डाउनलोड हो गया है तो मैं आपको करता हूं क्लोज तो उसको मैं अपने फेस मोशन डिक्टेशन वाले फोल्डर में जो एक्स्ट्रा कर लूंगा तो यहां पे कर देता हूं आपको ओके तो ये डाटा सेट बहुत ज्यादा है थोड़ा टाइम ले ले ओके [संगीत] आएगा दोबारा से रन करते हैं इसको तो हमारी देखो तो ये हमारी जो है इंपोर्ट हो गई है सक्सेसफुली ओके तो हमारी साड़ी हो चुकी है तो अब देखते हैं इसके अंदर क्या-क्या है तो ये इमेज फोल्डर है इसके अंदर एक और इमेज फोल्डर है जिसके अंदर ट्रेन और वैलिडेशन नाम का है और ट्रेन और वैलिडेशन अलग-अलग क्यों कर दिया है तो मैं जो बाकी डिलीट करता हूं तो मैं इस इमेज फोल्डर को जो है डिलीट कर देता हूं इसका कुछ कम नहीं है क्योंकि इस इमेज फोल्डर के अंदर वही इमेज है जो इस ट्रेन और वैलिडेशन फोल्डर के अंदर है ओके तो हमारा वो वाला इमेज वाला फोल्डर वो डिलीट हो गया है तो हमारे पास अब दो फोल्डर है क्या ट्रेन फोल्डर एक है वैलिडेशन फोल्डर तो मैं क्या करता हूं वैलिडेशन फोल्डर को मैं रिनेम कर देता हूं मैं यहां पे इसको कर देता हूं टेस्ट तो बेसिकली वो ही होता है एक डाटा सेट हम उसे करेंगे ट्रेन करने के लिए मॉडल के लिए एक फोल्डर हम उसे करेंगे टेस्टिंग के लिए तो ये हमारे पास आप डाटा सेट हो गया वापस जाते हैं अपने नोटबुक में और यहां पे स्टार्ट करते हैं तो सबसे पहले मैं यहां पे करूंगा तो सबसे पहले मैं यहां पे एक वेरिएबल बना देता हूं ट्रेन डायरेक्ट ट्रेन नाम से इसके अंदर हम ट्रेन होल्डर की डायरेक्टर रखेंगे तो हमारे ट्रेन को लोड रखेंगे जो डायरेक्टली वो है हमारा इमेज इसका जो फोल्डर है उसके अंदर हमारे पास जो ट्रेन फोल्डर है वो हमारी ट्रेन की डायरेक्टरी है और ऐसे हम जो टेस्ट के डायरेक्टर कर लेते हैं टेस्टिकल तू हमारे पास जो इमेज फोल्डर है उसके अंदर जो टेस्ट फोल्डर है वो जो है इसकी टेस्ट हो जाएगी जिसके अंदर हम जो है इमेज को उठाकर हम अपना डाटा फ्रेम बनाएंगे तो मैंने पहले स्टार्टिंग में वीडियो में बताया था एक जिसमें एक कलम होगा जिसका एक कलम होगा लेबल्स का तो हम उसको बहुत सारे डाटा सेट है मैन्युअल तो हम कर नहीं सकते उसको डाटा फ्रेम को मैन्युअल बना नहीं सकते तो इसके लिए मैं एक फंक्शन बना लेट हूं जिसका नाम रखना हूं मैं क्रिएट डाटा फ्रेम इसके अंदर तो सिंपल क्या करेगा सबसे पहले इसके अंदर जो भी फोल्डर है अपने ट्रेड के अंदर वो उनको लिस्ट कर लेंगे जैसे की एंग्री हो गया सेट हो गया इन सब को और उन फोल्डर के नाम को लेबर ट्वीट करेंगे जैसे की एंग्री एक लेवल हो गया तो इन सब को ऐसा लेवल हम ट्वीट करेंगे और उन फोल्डर के अंदर जो हमारी इमेज होगी उनको हम और उसे हर एक इमेज को अटैक करने के लिए उसे करेंगे और उसको हम एक इमेज नाम के वेरिएबल के अंदर लेक उसको सिंपल हमने जो यहां पे इमेज पास नाम के जो लिस्ट बनाई है उसके अंदर दाल देंगे और इस के साथ हम उसका जो लेबल है उसको भी हम अपनी लेवल वाली जो लिस्ट है उसके अंदर दाल देंगे और सिंपल फिर जो हम इस फंक्शन में हम सिंपल फिर रिटर्न कर देंगे इस लिस्ट को इमेज को हम जो रिटर्न कर देंगे तो ये हमारा जो फंक्शन है पांच में बनाने के बाद मैं ट्रेन के लिए एक डाटा फ्रेम बना लेट हूं तो फ्रेम और उसके बाद ये डाटा फ्रेम बन जाएगा इसके अंदर फिर मैं दो कलम बना लेट हूं एक बना लेट हूं मैं इमेज का और दूसरा बना लेट हूं मैं लेबल था और यहां पर मैं मुझे अपने फ्रेंड का नाम लिख देता हूं क्रिएट डाटा फ्री और यहां पे भी अपनी ट्रेन वाली जो डायरेक्टर है वो लिख दूंगा ट्रेन और मैं इसको कर दूंगा रन ओके तो मैंने नोटबुक अपनी क्लोज कर देते तो मेरे को यह सारे करने पढ़ेंगे ओके तो मैंने पूरा सेल को रन करता हूं [संगीत] ट्रेन प्रिंट रेट और यहां पर मैं इमेज प्रिंट करता हूं तो साड़ी इमेज ट्रेन फोल्डर के अंदर जो अग्नि फोल्डर के अंदर जो जीरो लेबल उसका क्या है एंग्री ये साड़ी लेबर हो जाएगा तो ये हमारा डाटा फ्रेम है जिसके अंदर अराउंड 2 2881 का जो है डाटा है ऐसी जो मैं टेस्ट के लिए बना लूंगा तो मैं इसी चीज को कॉपी कर देता हूं यहां पे कर देता हूं पेस्ट और यहां पे ट्रेन की जगह कर देता हूं टेस्ट कितना करने के बाद यहां पे सिंपल मैं इसको कर दूंगा रन ये मेरा डाटा फ्री मिल जाएगा और सिंपल चेक कर लेते हैं तो उसके लिए सबसे पहले तो इसमें जो पैरामीटर देंगे हम क्या देंगे सिंपल दे देंगे पैरामीटर सेट कर देता हूं इमेज में कर डन प्रिंट कलम और कहां पर कलम का नाम लिख डन इमेज और इसको रन करूं तो मेरे को यहां पे इमेज का कलम मिल जाएगा जो ये रहा यहां पर सिंपल मैं इस फंक्शन के अंदर आता हूं आपके इस मैं इमेज दूंगा उसको और यहां पर लिस्ट बना लेट हूं फीचर्स नाम की उनके अंदर मैं फीचर्स एक्सट्रैक्ट करके जो है डालता जाऊंगा अब क्या करूंगा मैं यहां पे करूंगा फल लुक चलाऊंगा और एक ही इमेज को एक-एक इमेज पर जान के लिए लिखूंगा पर इमेज करूंगा इमेज को एक-एक करके इमेज [संगीत] को मैं उसे करूंगा तो लोड इमेज यहां पर अपनी इमेज आएगी और मैंने बोला था तू और फिर उसके बाद यहां पर इमेज को मैं अपनी इमेज को जो हमारी इमेज लोड हो जाएगी उसको मैं अंपायर में कन्वर्ट करूंगा तो लिखूंगा mp.a इमेज को जो अपेंड कर दूंगा उसको भी मैं जो मेरी अभी लिस्ट के फॉर्म में इसको मैं कन्वर्ट कर लूंगा अंपायर के फॉर्म में चलूंगा एमपी अरे फीचर्स और फिर इस फीचर्स को करने के बाद इसको मैं रिसाइज कर लूंगा फीचर्स डॉट फीचर्स = कर दूंगा सबसे पहले मैं दूंगा मेरा प्रॉपर तो मैं अपन की प्रॉपर्टी में जाता हूं तो यहां पर मेरे को डीटेल्स में जाकर इनका साइज पता चल जाएगा उनकी डाइमेंशन है 48 / 48 तो मैं सिंपल गूगल क्रोम में जाकर यहां पे रिसेट के अंदर इनकी साइज लिख दूंगा 48 कोमा 48 इमेज है तो उनकी डेथ फन होगी उसके बाद यहां पर सिंपल में रिटर्न कर दूंगा फीचर्स को तो ये फंक्शन बने के बाद मैं सिंपल इसको रन कर देता हूं तो ये मेरा फंक्शन रन हो गया ट्रेन फ्यूचर नाम का एक वेरिएबल ट्रेन फीचर्स और इसमें अंदर सभी ट्रेन का जो डेट है उसको ले लेट हूं और इसके अंदर अपने ट्रेन वाला जो कलम दे दूंगा और मैं सिंपल इसको कर दूंगा रन ओके तो हम अपनी जो मॉडल है तो यह नीचे हमें पुरी में सिर्फ फ्रॉम टी के टी एम नोटबुक [संगीत] में इसको अपनी ट्रेन फीचर वाली सेल को ही जो रन कर देता हूं तो ये एक्स्ट्रा स्टार्ट कर देगा फीचर्स को तो ये हमारा डाटा कुछ 28821 का है तो थोड़ा टाइम लगेगा इसको होने में फीचर टेस्ट फीचर के जो फीचर्स है वो एक्सट्रैक्ट हो गए हैं तो मेरा जो मेरे बीच में ग गया तो मैंने अपना जुपिटर जो टर्मिनल से पूरा क्लोज करके फिर से स्टार्ट कर है तब जाके मेरा हुआ था अगर आपका बीच में ये अट जाए फिर कोई दिक्कत ए जाए इसमें नोटबुक में तो आप सिंपल टर्मिनल क्लोज करके वापस से इसको नोटबुक को खोल सकते हैं और फिर दोबारा से सारे सेल जो रन करके कंटिन्यू कर सकते हो यहां पे हम उसे करेंगे ट्रेन फ्यूचर वाला जो अपना वेरिएबल है वो फीचर्स और डिवाइड करेंगे और इसको मैं अभी रन कर देता हूं सेल को तो हमारा जो मॉडल है वह हमारा कम करेगा सुपर के साथ उसे इनपुट का लेवल भी देंगे जैसे हम कोई इमेज देंगे तो उसका लेवल भी देंगे ये एंग्री की इमेज है ये सेट की हैप्पी की इमेज तो सीखो सुपरवाइजरिंग बोलते हैं जिसमें हम इनपुट के साथ उसका लेबल भी दें कम लेबल बनाने के लिए उसे करेंगे हम लेवल और कदर का तो ये लेवल इनकोडर हमें जो है मिलेगा वो स्केल और मोडल में मिलेगा तो मैंने स्टार्टिंग में बता नहीं था की हम स्केल और मॉडल में इंस्टॉल करनी है तो स्किल्ड मॉडल शायद इंस्टॉल होती है साइट की वजह से साइकिल यही होती है साइज अगर ये नहीं होगी क्योंकि मैंने इसको मॉडल को एक्सल पहले इंस्टॉल कर था तो मेरे को करेक्ट कमांड याद नहीं है ये थी या फिर इसके लिए एक और वीडियो होती है वो थी तो इसके लिए मॉडल को इंस्टॉल करने के लिए पेपर इंस्टॉल तो मैं रिटायरमेंट में दाल दूंगा इसको भी आप सीधा रिटायरमेंट से देख सकते हो तो मैं यहां पर लिख रहा हूं मैं यहां पर सिंपल लिख दूंगा और उसके बाद लेबल एनकाउंटर बनाने के बाद यहां पर अली डॉट फिट और इसके अंदर जो हमने ट्रेन के जो हमारा जो ट्रेन के अंदर जो लेबल वाला कलम था उसको दे दूंगा अब मैं इसको रन कर देता हूं तो हमारा कुछ ऐसा कर देगा की हमारा लेवल इनकोडर बन चुका है और जैसे की हमने अपनी इमेज के लिए एक्सप्लेन बनाया था और टेस्ट बनाया था ये ट्रेनिंग के लिए टेस्टिंग के लिए ऐसे हम लेवल के लिए एक व्हाइट टेस्ट बनाएंगे और फिर बनाएंगे हम व्हाइट टेस्ट तो यह दो हम यह दो वेरिएबल और बनाएंगे जैसे हमने इमेज के लिए बनाया था एक्सटर्नल बैटरी ऐसे हम लेबल्स बनाएंगे व्हाइट ट्रेन और व्हाइट टेस्ट ऐसे ही व्हाइट टेस्ट के लिए ट्रांसफॉर्म टेस्ट लेबर और मैं इसको रन कर देता हूं [संगीत] अपडेट करेंगे अपनी क्लासेस बेसिकली वो ही है जो की हमारे पास कितने लेवल्स है जिसकी मेरे पास अगर मैं अपने फोल्डर में जाऊं या अपने इमेज फोल्डर के अंदर जाता हूं कोई भी और ट्रेन के अंदर जाता हूं तो मेरी यहां पे साथ क्लासेस है पहले एंग्री की दूसरी डिस्क की है तीसरी फेयर की चौथी है p5w न्यूट्रल 36 सेट में जो सरप्राइज की तो यहां पे मेरे पास 7 लेवल्स है तो मेरी जो नाम क्लासेस होगी वो साथ होगी ऐसी मैं यहां पर व्हाइट डिस्प्ले बनाऊंगा [संगीत] अभी हमारा जो हो चुका है अब हमारे मॉडल को फिट करने के लिए हमारे इमेज और लेबल दोनों तैयार हो गए अब बनाएंगे हम अपना मॉडल तो उसके लिए सबसे पहले मॉडल बनाने के लिए सबसे पहले मैं एक सिक्स सीक्वेंशियल का ऑब्जेक्ट बनाना होगा तो यहां लिखूंगा सीक्वेंशियल और इस सीक्वेंशियल के अंदर हम सारे लेयर्स डालेंगे जो भी हमने कॉर्न v2d लेयर डालनी है मैक्सफुली लेयर डालनी प्रॉपर्लियां डालनी है साड़ी लेयर अब इसी के अंदर डालेंगे तो लिखूंगा model.aid तो ये मैंने अपने मॉडल बना ली जिसमें सबसे पहले 2d की लेयर एड कारी है फिर मैक्स प्लेयर टॉप आउटफिट वायर से कौन भी तू दी ऐसे यहां पे लेयर्स बहुत साड़ी एड करनी है मॉडल में तो सबसे पहले लाइन में हमें देना होता है लेयर में इनपुट शॉप इनपुट से हमारी वही होगी जो हमारी जो हमारा मैच का जो डाइमेंशन होगी जो शॉप होगी तो हमारी इमेज का शॉप था 48 48 कोमा वन और साथ में हमें लास्ट लेयर में होती है आउटपुट क्लास होगी हमारी वो ही होगी की हमारे पास हमें कितना हमारे पास कितने लेवल्स हैं 60 लेवल से तो मेरे आउटपुट क्लास होगी साथ हो जाएगी और फिर मैं इसको कर देता हूं रन तो ये हमारा मॉडल को कंपल करने अपना मॉडल ट्रेन होना स्टार्ट हो जाएगा 28000 कुछ का डाटा है हमारा ट्रेन के लिए प्रोसेस बहुत स्लो होने वाला है ये 100 पोस्ट पे बहुत टाइम में करेगा अगर आपके लैपटॉप में जीबी है तो आप टेंशन लेना है बहुत जल्दी हो जाएगा तो टेंशन लो चीपो का इनेबल करने के लिए अगर आप लिखने हो टेंशन फ्लो ऑब्जेक्ट डिक्टेशन डॉक तो सबसे पहले वेबसाइट पर क्लिक करोगे और यहां इंस्टॉलेशन प्रोसेस में जाकर यहां पर आप टेंशन फ्लो इंस्टॉलेशन सीपीयू सपोर्ट से जो ऊपर होना चाहिए और फिर आपको यह तो सब अगर यह आपके रिटायरमेंट कर रही है तो आपको यह दो सॉफ्टवेयर डाउनलोड करने पढ़ेंगे मेरे लैपटॉप में ग्राफिक कार्ड नहीं है इसलिए मेरे प्रोसेस का वीडियो मैंने यहां पर इसकी ट्रेनिंग स्टॉप कर दी मैंने आप इसको स्टॉप कर देगा फिर आपको जितना भी करना है इसकी 50 तक करना है आपका बहुत स्लो जा रहा है तो 50 तक करना है जितना भी करना है उसको उतना करने के बाद आपको अब स्टॉप कर सकते हो उसको यहां पे सैंपल स्टॉप बटन दबाकर तो जैसे मैंने स्टॉप कर तो इसकी एक्रॉस ही थी जब मैंने इसको स्टॉप करें इसके भी एक रस्सी चल रही थी 0.2 मतलब 2% चल रही है कुछ 24% कुछ एक्यूरेसी चल रही है इसकी तो इसकी 24.80 जो बिल्कुल कम की नहीं है तो अगर आपका मॉडल ट्रेन हो जाए अच्छी खासी एक्यूरेसी ए जाए तो जब भी अच्छी खासी एक रस्सी ए जाए मतलब 770 वहीं पर रॉक सकते हो आपको सिंपल क्या करना है मॉडल को से करने के लिए आप लिखना है मॉडल जो है इमोशनल ट्रैक्टर के नाम से कर रहा हूं मैं आपको करता हूं रन तो यहां पर हो चुकी है 24% है तो मेरे पास एक मॉडल पड़ा है यहां पर फेस कर देता हूं तो कुछ 48.5 बी का कुछ मॉडल है तो इसको भी मैंने मेरे लैपटॉप में सीपीयू नहीं है तो मैंने इसको भी 38 तक कर था जिसमें इसके एक्यूरेसी आई थिंक 2% आई थी ज्यादा एक इसकी भी मॉडल की भी ज्यादा अच्छी नहीं है सिर्फ 62% है फिर भी ये ठीक-ठाक कम कर देता है तो मैं इस मॉडल को उसे करने वाला हूं देखो मेरे कमेंट करूंगा तो वो अपने किसी दोस्त का लैपटॉप ले लो जी के जिसके पास जो एनवीडीया का ग्राफिक कार्ड है उसके मैं जीपीओ जीपी इनेबल करके उसके में ट्रेन कर लेना मेरा ये मॉडल है इसकी मैं इसमें सिर्फ 62% की एक रेषीय है आप अच्छे से करना उसको ट्रेन तो 80% की रस्सी तो रहनी चाहिए अगर आप स्कूल के लिए प्रोजेक्ट बना रहे हो तो मैंने अभी तो ऐसे फीमेल को वीडियो बनानी है इसलिए यहां पे मैं इसको उसे कर रहा हूं अगर आप अपने कॉलेज प्रोजेक्ट प्ले कर रहे हो तो कुछ अच्छे से ट्रेन कर ले तो मैंने यहां पर बनाया है यह इंपॉर्टेंट फाइल को सबसे पहले वो जो हमने जेसन फाइल बनाई थी मॉडल की उसको खोलने है फिर इस से मैं अपना मॉडल जो इंपोर्ट करना है तो मैं इसको रन करता हूं तो हमारा मॉडल जो इंपोर्ट हो चुका है यहां पर अब मैं सिंपल पहले लेबल्स की जो एक लिस्ट बना लेट हूं ताकि जो क्योंकि हमारा जो मॉडल जो प्रिडिक्ट करता है वो जैसे हम उसको इमेज का इनपुट देंगे तो हमें आउटपुट में ये नहीं दिखा देगा शायद है या फिर क्या है वो सिर्फ हमें एक नंबर देगा जिसकी जीरो वन तू थ्री फोर जस्ट लेवल के हिसाब से इसके पास साथ लेबर्स थे तो वो जीरो से लेक सिक्स तक की वैल्यू देगा अगर हम अल्फाबेट्स हैं तो क्या अल्फाबेट ही जाता है अपना मॉडल भी तो हमारा ट्रेन ट्रेन जैसी अल्फाबेट जाए तो ₹30 एंग्री आएगा थर्ड पर फेयर आएगा थर्ड पे हैप्पी आएगा फोर पे न्यूट्रल आएगा और सिक्स पे सरप्राइज आएगा तो इसी हिसाब से मैं जो अपनी जो लिस्ट बना लेट हूं मैं एंग्री ये हमारी लिस्ट बन चुकी है जहां पर हम सिंपल यहां पर मतलब एक पुरी इमेज बहुत साड़ी इमेज ले लेते हैं अब मैं एक फंक्शन बना दो जिसमें हम सिंपल एक इमेज देंगे और उसमें से वो फीचर एक्सेप्ट करेगा तो मैंने एक सिंगल इमेज के लिए एक्सेप्ट फंक्शन है वह बना लिया है और साथ में मैंने एक यहां पर कोड लिया जिसमें मैंने यहां पे एंग्री की एक इमेज ली है और यहां पर मेरे को पता है की इसका और ओरिजिनल इमेज जो है एंग्री किया अब हम अपने मॉडल से प्रिडिक कर रहे हैं की वो इमेज बताइए तो मैं इसको करता हूं रन ओके तो अभी चल गया हमने यहां पे फीचर इस इक्वल तू फीचर नहीं कर रहा था मैंने यहां पर सिंपल यह कर रखा था मैंने सिंपल ये कर रखा था इसलिए हमारी जो इमेज जो रिसेट हुई थी इसलिए हमारे इनपुट साइट का जो एरर आया था तब मैंने यहां पर फीचर वह अपडेट हो जाए फीचर वेरिएबल में और फिर उसको हमने 250 से डिवाइड कर दिया है और फिर उसके बाद उसको रन करते हैं फंक्शन को और फिर इसको करते हैं रन तो यह मेरा जो क्रेडिट ओरिजिनल ओरिजिनल 27 और 40 को भी ट्राई करते हैं एक बार 27 को ट्राई करते हैं उसको सही कम कर रहा है और किसी दूसरे का भी करते हैं उसको रन करता हूं की अब मैंने सेट से फोल्डर से उठाई है तो यहां पर प्रिंट करेंगे हम ओरिजिनल इमेज ऑफ इमेज मैं प्रथम रन ओके तो इसमें इस पैरामीटर डायरेक्ट [संगीत] [संगीत] [संगीत] तो हमारे कुछ प्रिडिक्शन हो गए अब बनाते हैं इसको रिजल्ट टाइम तो अभी मैं अपना मॉडल वाली कंप्लीट हो गई उसको मैं कर देता हूं उससे इसको मैं रिनेम भी कर लेट हूं ऐसा ट्रेन मॉडल के नाम से तो अब मेरा सर कम खत्म हो गया वो खाता अपने बस कोड पे तो अपने आप ये स्कूटर रियल टाइम बनाते हैं ताकि हम रियल टाइम में अपने फेस इमोशन को डिटेक्टर कर सके तो सबसे पहले और इसके अंदर फटाफट से तो यहां पर सबसे पहले पट करें और फिर मॉडल को इंपोर्ट कर रहा है फिर हमने क्या कर रहा है अपने कैमरा से अपने कैमरा से अपने फेस को डिटेक्टर करने के लिए ओपन जीबी में एक मेथड होता है हर का स्कर्ट फेडरल फेस करके तो इस का हमने उसे कर है ताकि हम फेस को डायरेक्ट करके अपने मॉडल को दे सके तो यहां पे सिंपल से अपने फेस को डिटेक्टर करने के बाद उसको रिसर्च का है 48/48/48 में और सिंपल अपने मॉडल को देख के उससे प्रिडिक्शन ले लिया है तो इसको रन करते हैं तो मैंने इसको पहले से रन कर रखा है तो देखते हैं कैसा आउटपुट देता है ये तो मैंने इंटरनेट से कुछ फोटोस डाउनलोड यह एंगर की हुई तो यह था हमारा रियल टाइम तो वैसे इसकी ज्यादा एक्यूरेसी अच्छी नहीं अपने मॉडल की सिर्फ रियल टाइम में ज्यादा अच्छे से कम नहीं कर सकता है तो अगर आपके पास सीपीयू है तो आप अपना मॉडल अच्छे से ट्रेन कर सकते जिसकी अगोरासियेट्स से अब अब तो जिसके पास जीटीए वी अपने मॉडल को ट्रेन करके 80% से ऊपर जो है एक्यूरेसी ला सकता है अब वो एक कम कर सकता है जो भी इसको करें 80% से जिसकी भी एक्यूरेसी अजय मॉडल की वो सिंपल हो सकता है मैं आंसर रिक्वेस्ट करता हूं की वो अपने ड्राइव प्लस मॉडल को अपलोड करते हैं और लिंक अपने कमेंट में दाल दें तो मैं उसको जो है डिस्क्रिप्शन में दाल दूंगा फिर उसे लिंक को ताकि वो मॉडल सभी के लिए अवेलेबल हो जाए क्योंकि बिना जीव के इस मॉडल को ट्रेन करना थोड़ा टीवी का बहुत ज्यादा तो ये था हमारा फेस इमोशन डिक्टेशन यूजिंग मशीन लर्निंग उम्मीद है आपको ये वीडियो पसंद आई होगी वीडियो पसंद आए तो वीडियो को लाइक और कमेंट जरूर करना और साथी मेरे चैनल को सब्सक्राइब [संगीत] [प्रशंसा] [संगीत]