‫Dus nu hebben we al onze trainingsafbeeldingsbestandsnamen, onthoud dat dit op dit moment alleen bestandsnamen zijn, dus alle
‫bestandspaden, waarschijnlijk de betere manier om het te doen.
‫Ik heb deze telefoon gebeld en gezegd dat we dat daar laten.
‫Dit zijn dus bestandspaden naar onze trainingsafbeeldingen, wat betekent dat ze later een manier zullen hebben om ze te openen.
‫Het is dus belangrijk op te merken dat dit slechts strings zijn.
‫Het zijn nog niet de echte afbeeldingen.
‫Nou, dat doen we zo.
‫Maar wat we nu doen, is dat we onze labels klaar moeten maken.
‫Dit zijn dus onze labels.
‫We hebben zojuist het dossier I. D. en verander ze in bestandsdelen.
‫Maar laten we nu onze etiketten pakken.
‫Onthoud dus dat het uitgangspunt van machine learning is om onze gegevens in cijfers om te zetten.
‫Meer specifiek, als we met tensorstroom werken, is het om er Tensas van te maken.
‫Dat is waar we op dit moment naartoe gaan in deze kleine subsectie.
‫Oke.
‫Een klein beetje tekst hier, omdat we nu onze trainingsafbeeldingsbestandspaden in een lijst hebben staan.
‫Laten we onze etiketten voorbereiden.
‫Oké, we hebben al onze labels in labels, CSFI, laten we er eens naar kijken.
‫Laten we gaan etiketten.
‫Laten we gewoon een variabele maken met de naam labels CSJ.
‫Brad, houd het simpel.
‫Weet je, waar komt dit uit?
‫OK, dus dat is het Daytop-object.
‫Onthoud dat we deze in getallen moeten gaan veranderen, zodat we ze misschien in een getallenreeks kunnen veranderen.
‫Dus importaantallen hoog als nu.
‫Ik vraag me af of ik dit gewoon anders zou kunnen doen.
‫Ik weet een andere manier om het te doen.
‫En wat als we gaan labelen?
‫Prachtig.
‫Hoeveel zitten er daar, Lynne labels?
‫Tienduizend tweehonderdtweeëntwintig, wat verbazingwekkend is, de andere kant op, ik ging het doen alsof
‫wij.
‫Reageer hier maar op, kom op zeg, zo kun je dat een hele regel becommentariëren.
‫En dan gaan we naar numpty.
‫Leuke eenvoudige methode empanadas.
‫Hetzelfde.
‫Doet daar hetzelfde als een klein trucje, laten we hetzelfde doen als voorheen.
‫Vergelijk het aantal labels met het aantal bestandsnamen.
‫Als we hier terugkomen nadat we dit hebben gedownload en uitgepakt in onze CoLab-notebook, wat
‫we hier doen, is door het aantal labels te vergelijken met het aantal bestandsnamen dat controleert op ontbrekende gegevens.
‫Dus als je je herinnert in de vorige projecten met gestructureerde gegevens, waren er enkele cellen in het
‫dataframe die ontbraken.
‫Maar het controleren met ongestructureerde gegevens, als er gegevens ontbreken, is een beetje moeilijker.
‫Dus dit is een beetje de oplossing die we aan het doen zijn.
‫Controleer of het aantal labels overeenkomt met het aantal valse namen, en we gaan precies hetzelfde doen als
‫voorheen.
‫Dus als Lenn labelt tot de lengte van labels, wat we daar net deden is gelijk aan Len valse
‫namen, want wat we uiteindelijk zullen moeten doen is deze labels koppelen aan deze bestandsnamen zoals we net hier hebben
‫gedaan.
‫Dus Index 9000 is Tibetaanse Mastiff en de volledige naam 9000 is deze absolute leeuw van een hond.
‫Dus laten we hierheen gaan voor een kleine bevestiging voor onszelf, geen labels, overeenkomsten, aantal valse
‫namen dat wordt gebruikt.
‫Als al het andere van belang is, komt het aantal labels niet overeen met het aantal valse namen, controleer de datadirectory's.
‫Duimen.
‫Mooi.
‫Dat is waar we naar op zoek zijn.
‫Aantal labels, overeenkomsten, aantal bestandsnamen, namen.
‫OKE.
‫Nu eindelijk S. A. S. of niet echt, ten slotte, we hebben
‫nog veel te doen met dit project, omdat een machine learning-model geen strings als invoer kan gebruiken.
‫Dit is wat labels momenteel zijn, toch?
‫Het is een array van strings.
‫Wat we moeten doen is het omzetten in getallen, hoe kunnen we dit doen?
‫Laten we om te beginnen een lijst vinden van alle unieke dogberry's voor deze tienduizend tweehonderdtweeëntwintig
‫hier, maar hoe zouden we de unieke labels vinden?
‫Dus laten we dit doen, zoek de unieke labelwaarden.
‫Dus ik wil dat je hier even over nadenkt.
‫Als je een scheidsrechter hebt.
‫Ik heb je een kleine hint gegeven.
‫Hoe kun je de unieke waarden in een bepaalde array vinden met vampy.
‫Denk je dat je het zelfs zou kunnen opzoeken?
‫Daar is een goede Google-zoekopdracht voor.
‫Dus ENPI uniek is hoe we de unieke elementen van een array vinden.
‫En nu is dit best cool met CoLab, toch?
‫Het duikt gewoon deze donkere string op zonder dat ik zelfs maar iets doe.
‫Dus we willen de unieke labels vinden.
‫Laten we eens zoeken naar die unieke rassen.
‫Laten we daar eens naar kijken.
‫Geweldig.
‫Er zijn dus een heleboel verschillende hondenrassen, dus laten we ze eens bekijken.
‫Brittany Spaniel, ik heb nog nooit van die chihuahua gehoord.
‫Gordon zei, een geweldig diner is een beest, oké, laat je afleiden door honden, dus dit zou 120 moeten zijn.
‫Prachtig.
‫Dus dat is omdat we het hebben.
‫120 hondenrassen, we staan hier in de rij en we maken onze gegevens klaar, we maken het klaar om in
‫Tensas te komen, we hebben maar twee rijen strings.
‫Hoe kunnen we deze omzetten in cijfers?
‫Waarom maken we er geen rij rijstroken van?
‫Laat me je een voorbeeld geven in plaats van erover te praten.
‫Verander dus een enkel label in een array van d'Orleans.
‫Print labels nul, we gebruiken labels nul als voorbeeld om nul te labelen.
‫Nu gaan we de vergelijkingsoperator gebruiken om het eerste label te vergelijken met unieke rassen.
‫En wat ze zouden moeten retourneren, is een reeks echte en valse waarden waar overal en unieke rassen labels nul
‫niet gelijk zijn.
‫Het zou onwaar moeten zijn, maar de enige locatie waar het gelijk is, zou waar moeten zijn.
‫Daar gaan we.
‫Laten we eens kijken naar dit soort Boston-stier, maar dan als we kijken naar unieke rassen.
‫Dus we kunnen zeggen dat de waarheid hier is.
‫Dus wat is er verdrietig aan?
‫Twaalf binnen.
‫Dus als we hier doorheen gaan, kom naar boven, als je ze kunt optellen, zou je Boston Bull vinden.
‫Daar gaan we.
‫Dat is waar we naar op zoek zijn.
‫Laten we dat voor elk label doen.
‫Dus verander elk label in een boolean rond.
‫Als je hiernaar kijkt en dit is juist of waar en niet waar, vraag je je waarschijnlijk af hoe
‫dit wordt omgezet in getallen?
‫Maar we zullen zo zien dat er iets speciaals is met Dampierre-redenen en Booleaanse waarden.
‫Dus laten we gaan Bull Lane Labels is gelijk aan label.
‫We zullen hier nog een lijst begrijpen, dus smaad is gelijk aan unieke rassen voor smaad in labels.
‫Laten we eerst kijken wat de code zegt en we zullen het bespreken als u twijfelt, voer de code uit.
‫Wonderful en lane-labels zouden tienduizend of tienduizend tweehonderdtweeëntwintig moeten zijn, wat het ook was.
‫Prachtig.
‫Dat betekent dat we van elk afzonderlijk label een Blueline-label hebben gemaakt.
‫Wat doet dit kleine lijstbegrip?
‫Het enige wat het doet is een opgeschaalde versie van wat we hier hebben, dus het
‫zegt: doe dit kleine voorbeeld voor elk label in labels.
‫En als we het ons herinneren.
‫Lynne Labels is tienduizend tweehonderdtweeëntwintig, want we hebben tienduizend tweehonderdtweeëntwintig labels, dus
‫het is gedaan voor elk afzonderlijk label, denk je misschien weer, waarom veranderen we hem in waar
‫en onwaar?
‫Welnu, hoe we deze booleaanse arrays kunnen omzetten in getallen.
‫Meer specifiek, een hot gecodeerde nummers.
‫Dus als je twijfelt, voer dan de code uit, laten we de code bekijken, dan praten we erover.
‫Dus bijvoorbeeld, booleaanse array omzetten in gehele getallen.
‫Labels afdrukken nul krijgt de eerste.
‫Dit is dus het originele label rechtstreeks van het diafragma.
‫Rechtstreeks van labels, zeg maar, zegt very print enpi waar unieke rassen gelijk zijn aan labels nul.
‫Print, dus eigenlijk moeten we waarschijnlijk vertellen dat dit de index is waar smaad voorkomt.
‫En dan gaan we Bulleen-labels afdrukken.
‫Nul, max.
‫Dit is dus index.
‫Waar smaad voorkomt bij wegtrekken en dan gaan we drukken.
‫Labels voor pesten.
‫Als strak einde.
‫Dus er zal er een zijn of er zou een moeten zijn waarbij het monsterlabel voorkomt als een grote verkoop.
‫We gaan het nakijken.
‫Moet je zien.
‫Dus het originele label is mogelijk en het lijkt erop dat de 19e index.
‫Dat is hetzelfde in onze Boulin-labels nulde index, dus het lijkt op 19 en als we
‫dit zouden tellen, dus nul nul één, twee, drie, vier, vijf, zes, zeven, acht, negen, 10, 11, 12, 13, 14,
‫15, 16, 17, 18, 19 is waar een voorkomt.
‫Dus nu is elk afzonderlijk label in Bulleen Labels eigenlijk in dit type formaat.
‫Dus er is er een waar het eigenlijke label voorkomt, dus als we hetzelfde deden voor laten we naar toe gaan.
‫En toen.
‫Etiketten afdrukken naar.
‫Is Pekinees komt hier voor en nul voor al het andere.
‫Prachtig.
‫Dus nu hebben we onze labels in een numeriek formaat en onze afbeeldingsbestandspaden zijn gemakkelijk toegankelijk, want onthoud
‫dat we bestandsnamen hebben, dit zijn onze afbeeldingspaden.
‫Ze zijn nog niet numeriek, maar dat kunnen we later doen met behulp van tensorstroom.
‫Dus nu hebben we onze gegevens in een toegankelijk formaat.
‫Laten we wat trainings- en validatiesets maken, want als we bij onze bestanden komen, merken we dat wanneer we het downloaden van Kagle, we alleen
‫een trein en een testset hebben om onze experimenten uit te voeren.
‫We willen onze data opsplitsen in training en validatie.
‫Dus dat doen we daar in de volgende video.