‫حسنًا.
‫والآن لدينا جميع أسماء ملفات الصور التدريبية الخاصة بنا.
‫تذكر ، هذه مجرد أسماء ملفات في الوقت الحالي.
‫لذلك ربما تكون جميع مسارات الملفات هي أفضل طريقة للقيام بذلك.
‫لقد دعوت هذا الملف بأسماء.
‫سيترك ذلك هناك.
‫هذه مسارات ملفات لصور التدريب لدينا ، مما يعني أنه سيكون لدينا فيما بعد طريقة للوصول إليها.
‫لذلك من المهم أن نلاحظ هنا أن هذه مجرد سلاسل.
‫إنها ليست الصور الفعلية حتى الآن.
‫سنفعل ذلك في ثانية.
‫لكن ما نفعله الآن هو أننا بحاجة إلى تجهيز ملصقاتنا.
‫إذن هذه هي تسمياتنا.
‫لقد تعاملنا للتو مع معرفات الملفات وقمنا بتحويلها إلى مسارات ملفات ، لكن دعنا الآن نحصل على تسمياتنا.
‫لذلك تذكر أن فرضية التعلم الآلي هي تحويل بياناتنا إلى أرقام.
‫وبشكل أكثر تحديدًا ، عندما نعمل مع TensorFlow ، يجب تحويله إلى أزمنة.
‫هذا ما نتجه نحوه في هذا القسم الفرعي الصغير في الوقت الحالي.
‫حسنا.
‫القليل من النص هنا لأن لدينا الآن مسارات ملفات الصور التدريبية وقائمة.
‫دعونا نجهز ملصقاتنا.
‫تمام.
‫لدينا جميع تسمياتنا في تسميات CSV.
‫دعونا فقط نلقي نظرة عليهم ، في الواقع.
‫دعنا نذهب التسميات.
‫لنقم فقط بإنشاء متغير يسمى التسميات.
‫CC جديلة.
‫أبقيها بسيطة.
‫كما تعلمون ، ما هذا الذي خرج به؟
‫تمام.
‫إذن هذا كائن كتابة اليوم.
‫وتذكر ، علينا أن نبدأ في تحويل هذه إلى أرقام حتى نتمكن من تحويلها إلى مصفوفة عددية.
‫لذا ، استيراد numpy كما هو الحال الآن أتساءل عما إذا كان بإمكاني القيام بذلك بخلاف ذلك.
‫أنا أعرف طريقة أخرى للقيام بذلك.
‫وماذا لو ذهبنا التسميات؟
‫رائع.
‫كم عدد هناك؟
‫لين تسميات.
‫10222 ، وهو أمر مذهل.
‫الطريقة الأخرى التي كنت سأفعلها هي إذا كنا.
‫التعليق على هذا أنا أفعل شرطة مائلة.
‫هذه هي الطريقة التي يمكنك بها التعليق على سطر كامل.
‫وبعد ذلك نذهب إلى numpy.
‫طريقة بسيطة لطيفة والباندا.
‫نفس الشيء.
‫يفعل.
‫نفس الشيء على النحو الوارد أعلاه.
‫حيلة صغيرة هناك.
‫لنفعل نفس الشيء كما كان من قبل.
‫قارن كمية التسميات بعدد أسماء الملفات.
‫إذا عدنا إلى هنا بعد تنزيله وفك ضغطه في دفتر CoLab الخاص بنا ، فإن ما نقوم به
‫هنا هو مقارنة عدد الملصقات بعدد أسماء الملفات التي تتحقق من البيانات المفقودة.
‫لذلك إذا كنت تتذكر مرة أخرى في المشاريع السابقة مع البيانات المنظمة ، فقد كانت هناك بعض الخلايا في إطار
‫البيانات المفقودة.
‫لكن التحقق من البيانات غير المهيكلة ، إذا كانت مفقودة ، فإن البيانات أصعب قليلاً.
‫هذا نوع من الحل الذي نقوم به.
‫تحقق مما إذا كان عدد الملصقات يتطابق مع عدد أسماء الهواتف وسنفعل الشيء نفسه تمامًا كما كان من
‫قبل.
‫لذا إذا كان لين يسمي ذلك طول الملصقات ، فإن ما فعلناه للتو يساوي أسماء ملفات Len لأن ما علينا
‫فعله في النهاية هو إقران هذه التسميات بأسماء الملفات هذه مثل ما فعلناه للتو هنا.
‫لذا فإن الفهرس 9000 هو كلب الدرواس التبتي واسم الملف 9000 هو هذا الأسد المطلق للكلب.
‫لذلك دعنا نذهب هنا.
‫سأقوم بطباعة القليل من التأكيد لأنفسنا.
‫تطابق عدد التسميات وعدد أسماء الملفات.
‫ب. لا يتطابق عدد ملصقات الطباعة الجميلة الأخرى.
‫عدد أسماء الملفات.
‫تحقق من دلائل البيانات.
‫تشابك الاصابع.
‫جميلة.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫عدد التسميات والمطابقات وعدد أسماء الملفات.
‫تمام.
‫الآن ، أخيرًا ، بما أنني قديس.
‫حسنًا ، ليس حقًا.
‫أخيرًا ، لا يزال لدينا الكثير لننجزه في هذا المشروع.
‫نظرًا لأن نموذج التعلم الآلي لا يمكن أن يأخذ السلاسل كمدخلات ، فهذه هي التسميات حاليًا ، أليس كذلك؟
‫إنها مجموعة من الأوتار.
‫ما يتعين علينا القيام به هو تحويلها إلى أرقام.
‫كيف يمكننا فعل هذا؟
‫حسنًا ، للبدء ، دعنا نجد قائمة بجميع سلالات الكلاب الفريدة.
‫إذاً هناك 10222 هنا.
‫لكن كيف نجد الملصقات الفريدة؟
‫لذلك دعونا نفعل هذا.
‫ابحث عن قيم التسمية الفريدة.
‫لذلك أريدك أن تفكر قليلاً في هذا الأمر.
‫إذا كان لديك حكم يا راي ، فقد أعطيتك تلميحًا بسيطًا.
‫كيف يمكنك العثور على القيم الفريدة في مصفوفة معينة باستخدام numpy؟
‫هل لديك القليل من التفكير في أنه يمكنك حتى البحث عنه؟
‫هناك بحث جيد في Google عن ذلك.
‫لذا فإن NP فريد من نوعه هو كيفية العثور على العناصر الفريدة للمصفوفة.
‫والآن هذا رائع جدًا مع CoLab ، أليس كذلك؟
‫إنه ينبثق فقط هذا المستند دون أن أفعل أي شيء.
‫لذلك نريد إيجاد التسميات الفريدة.
‫دعونا نجد أن السلالات الفريدة.
‫دعونا نلقي نظرة على ذلك.
‫رائع.
‫لذلك هناك مجموعة كاملة من سلالات الكلاب المختلفة.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة عليهم.
‫بريتاني سبانييل.
‫لم أسمع حتى عن هذا الشيواوا.
‫جوردون ستر جريت داين.
‫نعم ، هناك وحش يشتت انتباهه الكلاب.
‫وبالتالي يجب أن يكون هذا 120.
‫رائع.
‫هذا لأن لدينا.
‫120 سلالة من الكلاب.
‫نحن نصطف هنا ، أليس كذلك؟
‫نحن نجهز بياناتنا.
‫نحن نستعد للدخول في الأزمنة.
‫لدينا صفيفتان فقط من السلاسل.
‫كيف يمكننا تحويل هذه إلى أرقام؟
‫لماذا لا نحولها إلى مجموعة من القيم المنطقية؟
‫دعني أعطيك مثالا بدلا من الحديث عنه.
‫لذا قم بتحويل تسمية واحدة إلى مجموعة من القيم المنطقية.
‫لذا طباعة الملصقات صفر.
‫سنستخدم التسمية صفر كمثال.
‫لذلك تسميات صفر.
‫سنستخدم الآن عامل المقارنة لمقارنة التسمية الأولى بالسلالات الفريدة.
‫وما يجب أن يعيده هذا هو مصفوفة من القيم الصحيحة والخطأ حيث لا يساوي الصفر في كل مكان في السلالات
‫الفريدة.
‫يجب أن يكون خطأ ، لكن المكان الوحيد الذي يجب أن يكون فيه متساويًا يجب أن يكون صحيحًا.
‫هناك نذهب.
‫دعونا نلقي نظرة على هذه.
‫لذا فهو ثور بوسطن.
‫ولكن بعد ذلك إذا ألقينا نظرة على السلالات الفريدة.
‫لذلك يمكننا القول أن هذا صحيح هنا.
‫إذن ما هذا؟
‫12 بوصة.
‫لذا إذا مررنا من هنا ، فاحسبهم.
‫إذا كان بإمكانك إضافتها ، فستجد بوسطن بول.
‫هناك نذهب.
‫حقيقي.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫دعونا نفعل ذلك لكل تسمية واحدة.
‫لذا حول كل تسمية إلى مصفوفة منطقية.
‫إذا كنت تنظر إلى هذا وكانت هذه كلها صحيحة وخاطئة ، فربما تتساءل كيف سيتم تحويل
‫هذا إلى أرقام؟
‫لكننا سنرى في ثانية.
‫هناك شيء خاص مع المصفوفات المعقدة والقيم المنطقية.
‫لذلك دعونا نذهب للعب البولينج.
‫التسميات تساوي التسمية.
‫سنقوم بفهم قائمة أخرى هنا.
‫لذا فإن التسمية تساوي سلالات فريدة للتسمية في الملصقات.
‫دعنا نرى ما يقوله الكود أولاً ، ثم سنتحدث عنه.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫رائع.
‫ويجب أن يكون طول ملصقات التنمر 10000 أو 10222 ، مهما كانت.
‫رائع.
‫هذا يعني أننا قمنا بتحويل كل تسمية مفردة إلى تصنيف منطقي.
‫الآن ماذا تفعل هذه القائمة الصغيرة الفهم؟
‫كل ما يفعله هو نسخة موسعة لما لدينا هنا.
‫لذلك يقول القيام بهذا المثال الصغير لكل ملصق في الملصقات.
‫وإذا تذكرنا.
‫Len Labels هو 10222 لأن لدينا 10222 ملصق.
‫لذلك تم القيام بذلك لكل تسمية على حدة.
‫ربما يفكر مرة أخرى ، لماذا نحوله إلى صحيح وخطأ؟
‫حسنًا ، كيف يمكننا تحويل هذه المصفوفات المنطقية إلى أرقام.
‫وبشكل أكثر تحديدًا ، رقم واحد ساخن ومشفّر.
‫لذا إذا كنت في شك ، قم بتشغيل الكود ، دعنا نتحقق من الكود ، ثم سنتحدث عنه.
‫لذلك مثال على تحويل المصفوفة المنطقية إلى أعداد صحيحة.
‫ستحصل طباعة الملصق صفر على أول واحد.
‫لذلك هذا هو الملصق الأصلي مباشرة من DataFrame.
‫مباشرة من التسمية CSA print NP حيث تساوي الضفائر الفريدة صفرًا.
‫مطبعة.
‫لذلك في الواقع يجب أن نقول على الأرجح أن هذا هو الفهرس الذي تظهر فيه التسمية.
‫وبعد ذلك سنقوم بطباعة ملصقات التنمر.
‫صفر.
‫نقطة org.
‫الأعلى.
‫إذن هذا هو الفهرس.
‫حيث تحدث التسمية في مجموعة منطقية.
‫وبعد ذلك سنذهب للطباعة.
‫تسميات البلطجة.
‫كنوع int.
‫لذلك سيكون هناك واحد أو يجب أن يكون هناك واحد حيث تظهر تسمية العينة.
‫يا للعجب.
‫هذه خلية كبيرة.
‫سنقوم بفحصها.
‫انظر إلى ذلك.
‫إذاً الملصق الأصلي هو Boston Bull ، ويبدو أن المؤشر التاسع عشر.
‫وهو نفس الشيء في فهرس الصفر الخاص بالتسميات المنطقية.
‫إذن فهو يظهر في الرقم 19 وإذا قمنا بحساب هذا ، فإن الصفر أو 012345678 ، تسعة ، عشرة ، 11 ، 12 ، 13 ، 14 ، 15
‫، 16 ، 17 ، 18 ، 19 هو المكان الذي يحدث فيه واحد.
‫إذن الآن كل تصنيف في ملصقات التنمر هو في الواقع بهذا النوع من التنسيق.
‫لذلك هناك واحد حيث تظهر التسمية الفعلية.
‫لذا إذا فعلنا نفس الشيء فلنذهب إلى ثم نطبع الملصقات إلى.
‫هل البكينيزي يحدث في الأسفل هنا وصفر لكل شيء آخر.
‫رائع.
‫والآن لدينا تسمياتنا بتنسيق رقمي ويمكن الوصول بسهولة إلى مسارات ملفات الصور الخاصة بنا لأننا نتذكر
‫أن لدينا أسماء ملفات.
‫هذه هي مسارات صورتنا.
‫إنها ليست رقمية حتى الآن ، ولكن يمكننا فعل ذلك لاحقًا باستخدام TensorFlow.
‫والآن لدينا بياناتنا بتنسيق يمكن الوصول إليه.
‫دعنا ننشئ بعض مجموعات التدريب والتحقق من الصحة لأننا إذا وصلنا إلى ملفاتنا ، فإننا نلاحظ عندما نقوم بتنزيلها من Kaggle
‫لدينا فقط قطار ومجموعة اختبار لإجراء تجاربنا.
‫نريد تقسيم بياناتنا إلى تدريب وتحقق ، لذلك هذا ما سنفعله هناك في الفيديو التالي.