‫Tamam.
‫Yani etiketlerimizdeki son video.
‫Dot CSV, şimdi DataFrame etiketinde CSV ve dosya adları olan görüntü kimliklerini ve bunların cins etiketini
‫içerir.
‫Daha sonra cins etiketlerimizin dağılımını kontrol ettik ve sınıf başına yaklaşık 82 civarında
‫resim olduğunu gördük.
‫Şimdi, not defterinin içindeki bir görüntüyü görüntüleyebilseydik iyi olurdu, çünkü bu keşifsel veri analizimizin bir
‫parçası, verilerimizi kontrol etmektir.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bir resim görüntüleyelim.
‫Bunu yapmanın bir yolu da I Python kullanmaktır.
‫Google Lab'de çalışıyor olsak da, bunun hala bir jupyter not defteri olduğunu unutmayın,
‫bu nedenle bir python ekranından import image'e gidebiliriz ve sonra image yazabiliriz ve sonra sadece onu geçebiliriz.
‫Bir dosya adı ve co lab'da küçük bir numara.
‫Oh.
‫Daha önce bir Jüpiter not defterinde sütundaki doküman dizisini bulmak için sekmede shift tuşuna basmamız gerekiyordu.
‫Benim için, bu komuta alanı değişimi.
‫Oh, ve sonra Siri geliyor.
‫Hadi, yer değiştir.
‫İşte oldu.
‫Windows'ta command yerine control olabilir.
‫İşte böyle.
‫Bu bizim doküman dizimiz.
‫Ona bir tür veri aktarmamız gerekiyor.
‫Ve eğer onu görmek istiyorsak, ona bir dosya adı iletmemiz gerekir.
‫Bu resim kimliklerinden birini alalım, bu yüzden bunu kopyalayacağım.
‫Aslında öyle olmalı.
‫Dingo'ya bir bakalım.
‫Ben Avustralyalıyım ve Dingo Bebeğimi Aldı adlı hikayemizle oldukça ünlüyüz.
‫Bunun ayrıntılarına girmeyeceğim, ancak araştırabilirsiniz.
‫Ve sonra buraya gidersek, yani sürücüye gidersek, ona bir dosya adı iletmemiz gerekir.
‫Benim sürücüm.
‫Dosya yolu.
‫Özür dilerim.
‫Ve sonra köpek vizyon dosyamızı aldık.
‫Köpek görüşü yarığı.
‫Eğitim dosyasında olacak.
‫Bu ve sonuna JPEG koymamız gerekiyor çünkü Kaggle'a gelirsek, dosya adının aslında bu olduğunu
‫görebiliriz.
‫Kimlik bu, ancak tam dosya adında jpg var.
‫Şimdi bu kötü çocuğu kapatalım ve shift ile enter yapalım.
‫Şu küçük sevimli dingoya bak.
‫Ama görünüşe göre bazen vahşi olabiliyorlar.
‫Bu, not defterimizdeki görüntüleri görüntülemenin bir yoludur.
‫Dolayısıyla, bir tensöre dönüştürürken hangi görüntüyle çalıştığımızı keşfetmemiz gerekirse, buradaki bu küçük
‫işlevi kullanabiliriz.
‫Ya da sanırım şovda kullanabileceğimiz harita çizim kütüphanesi olan başka bir tane var, ama ona daha sonra bakacağız.
‫Şimdi bir görüntüyü görüntüleyebiliriz ve dosya kimliklerini ve örgülerini alabiliriz.
‫Tüm dosya adlarının bir listesini alalım, böylece her seferinde bunu yazmak zorunda kalmayız çünkü bu
‫can sıkıcı olur.
‫Yapabileceğimiz şey buraya küçük bir hücre yazmaktır.
‫Bu yüzden command m tuşuna basarak bunu markdown'a çevireceğim ve buraya giderek resimleri ve etiketlerini alacağım.
‫Tüm resimlerimizin bir listesini alalım.
‫Dosya.
‫Yol isimleri.
‫Çok güzel.
‫Peki bunu nasıl yapabiliriz?
‫Bu yüzden buraya gidip resim kimliklerinden yol adları oluşturabiliriz.
‫Şimdi, burada bir tane yaptık.
‫Yani bu, bu belirli görüntünün yol adıdır.
‫Bunu da CSV etiketinden bu değeri çalarak yaptık.
‫Etiket CSV'sini buraya getirebiliriz, böylece bu etiket csv'si ile çalışırken ona bir göz atabiliriz.
‫Başını eğme.
‫İşte oldu.
‫Bu nedenle, bunun içinde döngü oluşturmak ve aynı anda bu uzun dizeleri oluşturmak için küçük bir değişken oluşturabiliriz.
‫Bakalım bunu bir liste kavraması ile yapabilecek miyiz?
‫Yani telefon isimleri eşittir.
‫Sadece isim isim gidelim.
‫Başlangıç olarak, etiketlerde küçük adımlarla ilerleyeceğiz.
‫CSV kimliği bu dönüş nedir?
‫İlk on tam ismi kontrol edin.
‫Harika.
‫Yani bu sadece kısa bir liste anlayışı.
‫Temel olarak, etiketler, csv kimliği sütunundaki dosya adının kısaltması olan F adı için bir F adı listesi oluşturduğunu
‫söylüyor.
‫Bu ID sütununu alın, her birinin üzerinden geçin ve değeri alıp listeye kaydedin.
‫İşte elimizdeki şey bu.
‫Şimdi bunu biraz daha buna benzer şekilde değiştirmemiz gerekiyor çünkü bunlar şu anda sadece fikir.
‫Yani yapacağımız şey benim sürücü köpek vizyon trenimi sürmek.
‫Yapabileceğimiz şey bu.
‫Sür, benim sürüşümü kes, köpek görüşümü kes, treni kes.
‫Ve sonra artı isim I olacak.
‫Hayır ve dize artı f adı.
‫Bu neyi geri getirir.
‫İlk on tanesine bakın demiştim ama yalan söyledim.
‫Küçük dilimi koymadım.
‫Tamam.
‫Ve şimdi elbette dosya uzantısını eklememiz gerekiyor çünkü aksi takdirde çalışmaz.
‫Bunlar JPEG'lerdir.
‫JPG Bu nasıl görünüyor?
‫Harika.
‫Tamam.
‫Şimdi elimizde CSV etiketinin ID sütunundaki tüm dosya adlarının bir listesi var.
‫Yapmamız gereken, bunları eğitim verisi dizinimizdeki dosya sayısıyla karşılaştırmaktır.
‫Bunu neden yapalım ki?
‫Bu, eğitim dosyamızdaki gerçek dosyalarla aynı miktarda dosya adına sahip olduğumuzdan emin olmak
‫içindir.
‫Bu verileri Kaggle'dan indirdik.
‫CoLab'a ya da daha spesifik olarak köpek vizyonu klasörümüze yükledik ve ardından sıkıştırılmış dosyayı açtık.
‫Bu yüzden aynı miktarda veri ile çalıştığımızdan emin olmak istiyoruz.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bu yüzden buraya gidip dosya adlarının sayısının eşleşip eşleşmediğini, gerçek görüntü dosyalarının sayısını kontrol ediyoruz, çünkü aksi takdirde
‫şimdi devam edersek ve daha sonra verilerimizle ilgili bir sorunumuz olduğunu
‫anlarsak, yaptığımız birçok şeyi geri alacaktır.
‫İşte bu, makine öğreniminin en önemli noktalarından biridir ve temelde verilerinizi
‫makine öğrenimi ile çalışacak bir şekle sokmaktır.
‫Şu anda yaptığımız da bu.
‫Elimizdeki verilerin doğru formatta ve doğru miktarda olduğunu doğruluyoruz ve ardından makine öğrenimi modellerimizi
‫çalıştırdığımızda her şeyin yolunda gideceğini ya da en azından mümkün olduğunca yolunda gideceğini biliyoruz.
‫Bu yüzden işletim sistemini içe aktaracağız ve list dir kullanarak belirli bir dosyadaki dosya miktarını kontrol edebiliriz.
‫Len O'nun listesi.
‫Ben sadece kodu yazacağım ve sonra açıklayacağız.
‫Tren, dosya adlarının ülkesine eşit mi ve eğer öyleyse, düşme adlarını gerçekle eşleşecek şekilde yazdırın.
‫Yanlış miktar.
‫Devam edin.
‫Sanki burada kendimize küçük bir talimat veriyor gibiyiz.
‫Yazdırma ve dosya adları.
‫Gerçek dosya miktarıyla eşleşmiyor.
‫Hedef dizini kontrol edin.
‫Tamam.
‫Eğer dir'i listelerseniz bu ne işe yarayacak?
‫Bakalım bunun çıktısı ne olacak.
‫Kod.
‫Aslında, sadece ilk on tanesini tekrar yapabilirim, aksi takdirde sadece spam olacak.
‫Name os tanımlanmamıştır.
‫Oh, bu mantıklı olurdu çünkü orada ithalat sistemim var, burada yok.
‫Burada yapalım.
‫Yani bunun yapacağı şey CoLab'a, hey, köpek görme trenine gitmesini söylemek olacak.
‫Oh, ben sadece veri diyorum.
‫Orada dosya yok.
‫Kes şunu.
‫Bu arada, çalıştırılan kod kesmeye yanıt vermiyorsa.
‫Eğer bu ortaya çıkarsa.
‫Çünkü bu hücre duramıyor.
‫Yani bunlar karşılaşacağınız şeyler.
‫Bunun bir tür sonsuz döngüye girmesinin nedeni, aslında veri adında bir klasörüm olması ve
‫bunun eskiden böyle olması.
‫Ve orada da bir tren klasörü var.
‫Yani oradan geçiyor.
‫Ne yapabilirim ki?
‫Yapabilir miyim?
‫Olabilir.
‫Boom, konserve.
‫O yüzden size ne işe yaradığını söyleyeyim.
‫Always Lister sadece bir dizini inceleyecek ve ardından bu dizindeki tüm dosyaları listeleyecektir.
‫Yani diyoruz ki, bu sürücüdeki tüm dosyaların uzunluğu benim sürücü köpeği görüşüm.
‫İşte ortaya çıkan diğer uyarımız.
‫Çok güzel bir zamanlama.
‫Yani bunlar karşılaşacağınız gerçek şeyler.
‫Açılış konuşmamıza geri dönelim.
‫İşte başlıyoruz.
‫Bu, CoLab'ın Google Drive ile etkileşime geçme biçiminde bir sorun varsa karşılaşabileceğiniz
‫küçük bir hatadır.
‫Yani iyi olan şey, genellikle kendi kendine düzelmesidir.
‫Ve eğer bu daha fazla bilgi sekmesine tıklamak isterseniz.
‫Bu küçük paragraflık metni alırsınız.
‫Yani temel olarak Google Drive'da en üst klasörde çok sayıda dosyanız olup olmadığını söylüyor.
‫Köpek Vizyonu'na geri dönersek.
‫Yani buradaki klasörde çok fazla dosyanız varsa, Google Drive zaman aşımına uğrayabileceği gibi, belirli bir klasörde çok
‫fazla dosyanız varsa da zaman aşımına uğrayabilir.
‫Zaman aşımına da uğrayabilir.
‫Bunu gerçek zamanlı olarak görmemiz çok kullanışlı çünkü bu uyarılarla karşılaşmanızı ve ne yapmanız gerektiğinden emin
‫olamamanızı istemiyorum.
‫Ancak şüpheniz varsa, unutmayın, her zaman bunu arayabilir, bir soru sorabilirsiniz.
‫Eminim birileri size yardımcı olabilir.
‫Olmazsa, sana yardım ederim.
‫Bağlantılara tıklayın.
‫Deneyebileceğiniz bir sürü şey var.
‫Kodu çalıştıralım.
‫Bu konuda çok uzun süre konuştuk.
‫Tam isimler gerçek düşme miktarıyla eşleşir.
‫Devam edin.
‫Şimdi, bunu kendiniz test etmenize izin vereceğim.
‫Buradaki kodun emirlerini takip edeceğiz ve ilerleyeceğiz.
‫Tamam, her şey çalışıyor.
‫Tüm dosya adlarını bir listede topluyoruz ve gerçek resimlerimizle aynı miktarda dosya adına sahibiz.
‫Doğrudan bir dosya yolundan görselleştirdiğimizden emin olmak için bir kontrol daha yapalım, böylece buraya gidebiliriz.
‫Bir kontrol daha.
‫Unutmayın, verilerimizin doğru formatta olduğundan emin olmak istiyoruz.
‫Hadi gidelim.
‫9.000'inci resim ve 9.000'inci dizin.
‫Yüce Tanrım.
‫Bunun ne tür bir köpek olduğunu merak ediyorum.
‫Muhtemelen ne kadar mutlak bir temel bulabiliriz.
‫Şuraya gidelim, etiketler.
‫CSV ID 9000.
‫Hayır, üremeyeceğiz.
‫Bu şey vahşi görünüyor.
‫Şu zincirin büyüklüğüne bak, Tibet mastifi.
‫Bu bile sert bir köpeğe benziyor.
‫Onlardan bir tane istiyorum.
‫Bu köpek gibi bir üs.
‫Herkül'ün OC'si olurdu.
‫Artık tüm telefon isimlerimiz doğru, şimdi yapmamız gereken şey.
‫Artık dosya adlarımız var.
‫Etiketlerimizle çalışmamız gerekiyor.
‫Etiketlerimizi kullanabileceğimiz bir formatta almamız gerekiyor.
‫Bunu bir sonraki videoda yapalım.