‫Pekala.
‫Şimdi tüm eğitim görüntü dosyalarımızın adlarını aldık.
‫Unutmayın, bunlar şu anda sadece dosya adlarıdır.
‫Yani tüm dosya yolları muhtemelen bunu yapmanın daha iyi bir yoludur.
‫Bu dosyaya isim verdim.
‫Onu orada bırakacaktır.
‫Bunlar eğitim görüntülerimizin dosya yollarıdır, yani daha sonra bunlara erişmek için bir yolumuz olacak.
‫Dolayısıyla, bunların sadece dizeler olduğunu burada belirtmek önemlidir.
‫Bunlar henüz gerçek görüntüler değil.
‫Bunu birazdan yapacağız.
‫Ancak şu anda yaptığımız şey, etiketlerimizi hazır hale getirmek.
‫Yani bunlar bizim etiketlerimiz.
‫Az önce dosya kimliklerini ele aldık ve bunları dosya yollarına dönüştürdük, ancak şimdi etiketlerimizi alalım.
‫Makine öğreniminin temelinin verilerimizi sayılara dönüştürmek olduğunu unutmayın.
‫Daha spesifik olarak, TensorFlow ile çalışırken, onu zamanlara dönüştürmektir.
‫Şu anda bu küçük alt bölümde ilerlediğimiz şey de bu.
‫Tamam.
‫Artık eğitim görüntüsü dosya yollarımız ve bir listemiz olduğu için burada biraz metin var.
‫Etiketlerimizi hazırlayalım.
‫Tamam.
‫Tüm etiketlerimizi Labels CSV'de topladık.
‫Aslında onlara bir göz atalım.
‫Hadi etiketlere geçelim.
‫Labels adında bir değişken oluşturalım.
‫CC Braid.
‫Basit tutun.
‫Bu ne olarak ortaya çıkıyor?
‫Tamam.
‫Yani bu gün tipi nesne.
‫Ve unutmayın, bunları sayılara dönüştürmeye başlamalıyız, böylece onları bir numpy dizisine dönüştürebiliriz.
‫Bu yüzden numpy'yi içe aktarın, çünkü şimdi bunu başka türlü yapıp yapamayacağımı merak ediyorum.
‫Bunu yapmanın başka bir yolunu biliyorum.
‫Peki ya etiketlere gidersek?
‫Harika.
‫Orada kaç kişi var?
‫Lynn Labels.
‫10,222, ki bu inanılmaz.
‫Bunu yapmamın diğer bir yolu da.
‫Bunu yorumla, komut eğik çizgisi yapıyorum.
‫Bütün bir satırı bu şekilde yorumlayabilirsiniz.
‫Ve sonra numpy'ye gidiyoruz.
‫Güzel basit yöntem ve pandalar.
‫Aynı şey.
‫Öyle.
‫Yukarıdakiyle aynı şey.
‫Küçük bir numara.
‫Öncekiyle aynı şeyi yapalım.
‫Etiket miktarını dosya adı sayısıyla karşılaştırın.
‫Bunu indirdikten ve CoLab not defterimize açtıktan sonra buraya geri dönersek, burada yaptığımız
‫şey etiket sayısını dosya adı sayısıyla karşılaştırarak eksik veri olup olmadığını kontrol etmektir.
‫Yapılandırılmış verilere sahip önceki projeleri hatırlarsanız, veri çerçevesinde eksik olan
‫bazı hücreler vardı.
‫Ancak yapılandırılmamış verilerle kontrol etmek, eğer eksik veri varsa, biraz daha zordur.
‫Yani yaptığımız geçici çözüm bu.
‫Etiket sayısının telefon adı sayısıyla eşleşip eşleşmediğini kontrol edin ve daha önce yaptığımızın aynısını yapacağız.
‫Dolayısıyla, Len etiketleri yani etiketlerin uzunluğu, az önce yaptığımız şey Len dosya adlarına eşittir, çünkü
‫sonunda yapmamız gereken şey, bu etiketleri burada yaptığımız gibi bu dosya adlarıyla eşleştirmek olacaktır.
‫Yani Index 9000 Tibet mastifi ve dosya adı 9000 tam bir aslan köpek.
‫Şuraya gidelim.
‫Kendimiz için küçük bir onay çıktısı alacağım.
‫Eşleşen etiket sayısı, dosya adı sayısı.
‫B. Etiketlerin güzel bir başka yazdırma sayısı eşleşmiyor.
‫Dosya adlarının sayısı.
‫Veri dizinlerini kontrol edin.
‫Parmaklar çapraz.
‫Çok güzel.
‫Biz de bunun peşindeyiz.
‫Etiket sayısı, eşleşme sayısı, dosya adı sayısı.
‫Tamam.
‫Şimdi, son olarak, ben bir aziz olduğum için.
‫Pek sayılmaz.
‫Son olarak, bu projede daha yapacak çok işimiz var.
‫Bir makine öğrenimi modeli dizeleri girdi olarak alamayacağına göre, etiketler şu anda budur, değil mi?
‫Dizelerden oluşan bir dizi.
‫Yapmamız gereken şey bunu sayılara dönüştürmek.
‫Bunu nasıl yapabiliriz?
‫Başlamak için, tüm benzersiz köpek ırklarının bir listesini bulalım.
‫Yani burada 10,222 tane var.
‫Ama benzersiz etiketleri nasıl bulacağız?
‫O zaman şöyle yapalım.
‫Benzersiz etiket değerlerini bulun.
‫Bu yüzden bu konu hakkında biraz düşünmenizi istiyorum.
‫Eğer bir hakemin varsa, Ray, sana küçük bir ipucu verdim.
‫Numpy kullanarak belirli bir dizideki benzersiz değerleri nasıl bulabilirsiniz?
‫Bakabileceğin küçük bir fikrin var mı?
‫Bunun için iyi bir Google araması var.
‫Yani NP unique, bir dizinin benzersiz elemanlarını bulma yöntemidir.
‫Ve şimdi CoLab ile bu oldukça havalı, değil mi?
‫Ben hiçbir şey yapmadan bu doküman dizisini açıyor.
‫Bu yüzden benzersiz etiketleri bulmak istiyoruz.
‫Hadi o eşsiz ırkları bulalım.
‫Şuna bir göz atalım.
‫Harika.
‫Yani bir sürü farklı köpek ırkı var.
‫Şimdi onlara bir göz atalım.
‫Brittany Spaniel.
‫O Chihuahua'yı hiç duymadım bile.
‫Gordon Setter Danua.
‫Evet, köpekler tarafından dikkati dağıtılan bir canavar var.
‫Bu da 120 olmalı.
‫Harika.
‫İşte bu yüzden var.
‫120 köpek ırkı.
‫Burada sıraya giriyoruz, değil mi?
‫Verilerimizi hazırlıyoruz.
‫Zaman kiplerine girmeye hazırlanıyoruz.
‫Sadece iki dizi dizimiz var.
‫Bunları nasıl rakamlara dönüştürebiliriz?
‫Neden bunu bir boole dizisine dönüştürmüyoruz?
‫Bu konuda konuşmak yerine size bir örnek vereyim.
‫Böylece tek bir etiketi boole dizisine dönüştürün.
‫Yani etiketleri sıfır bas.
‫Örnek olarak sadece sıfır etiketini kullanacağız.
‫Yani etiketler sıfır.
‫Şimdi ilk etiketi benzersiz ırklarla karşılaştırmak için karşılaştırma operatörünü kullanacağız.
‫Ve bunun döndürmesi gereken şey, benzersiz ırkların her yerinde sıfır etiketinin eşit olmadığı doğru ve yanlış değerlerden oluşan
‫bir dizidir.
‫Yanlış olması gerekir, ancak eşit olduğu tek konum doğru olmalıdır.
‫İşte oldu.
‫Bunlara bir göz atalım.
‫Yani bu bir Boston boğası.
‫Ama sonra benzersiz ırklara bir göz atarsak.
‫Bu yüzden doğrunun burada olduğunu söyleyebiliriz.
‫Peki bu ne hakkında?
‫12 inç.
‫Eğer buradan geçersek, onları sayabiliriz.
‫Eğer onları toplayabilirseniz, Boston Bull'u bulursunuz.
‫İşte oldu.
‫Doğru.
‫Biz de bunun peşindeyiz.
‫Bunu her bir etiket için yapalım.
‫Bu yüzden her etiketi bir Boolean dizisine dönüştürün.
‫Buna bakıyorsanız ve bunların hepsi doğru ve yanlışsa, muhtemelen bunun sayılara nasıl dönüştürüleceğini
‫merak ediyorsunuzdur.
‫Ama birazdan göreceğiz.
‫Numpy dizileri ve Boolean değerleri ile ilgili özel bir durum vardır.
‫Hadi bowlinge gidelim.
‫Etiketler eşittir etiket.
‫Burada başka bir liste değerlendirmesi yapacağız.
‫Yani label, labels içindeki label için benzersiz ırklara eşittir.
‫Önce kodun ne dediğine bakalım, sonra üzerinde konuşacağız.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Harika.
‫Ve zorbalık etiketleri 10.000 uzunluğunda ya da 10.222, her neyse.
‫Harika.
‫Bu da her bir etiketi Boole etiketine dönüştürdüğümüz anlamına gelir.
‫Şimdi bu küçük liste anlayışı ne yapıyor?
‫Yaptığı tek şey, burada sahip olduğumuzun ölçeklendirilmiş bir versiyonu.
‫Yani etiketlerdeki her etiket için bu küçük tek örneği yapın diyor.
‫Ve eğer hatırlarsak.
‫Len Etiketleri 10.222'dir çünkü 10.222 etiketimiz vardır.
‫Yani her bir etiket için bunu yaptı.
‫Tekrar düşünüyor olabilir: Neden onu doğru ve yanlış olarak ayırıyoruz?
‫Peki, bu boolean dizilerini sayılara nasıl dönüştürebiliriz.
‫Daha spesifik olarak, bir sıcak ve kodlanmış numaralar.
‫Bu yüzden şüpheniz varsa kodu çalıştırın, kodu kontrol edelim, sonra konuşuruz.
‫Örneğin boolean dizisini tam sayılara dönüştürmek.
‫Etiket Yazdır Sıfır ilkini alacaktır.
‫Yani bu, doğrudan DataFrame'den alınan orijinal etikettir.
‫Benzersiz örgülerin sıfır etiketine eşit olduğu CSA baskı NP etiketinden doğrudan.
‫Yazdır.
‫Yani aslında muhtemelen bunun etiketin oluştuğu dizin olduğunu söylemeliyiz.
‫Ve sonra gidip zorbalık etiketlerini yazdıracağız.
‫Sıfır.
‫Dot org.
‫Max.
‫Yani bu indeks.
‫Etiketin boolean dizisinde oluştuğu yer.
‫Sonra da baskıya gideceğiz.
‫Zorbalık etiketleri.
‫int türü olarak.
‫Dolayısıyla, örnek etiketin oluştuğu yerde bir tane olacaktır veya bir tane olmalıdır.
‫Vay be.
‫Bu büyük bir hücre.
‫Kontrol edeceğiz.
‫Şuna bir bak.
‫Yani orijinal etiket Boston Bull'a ait ve 19. endeks gibi görünüyor.
‫Bu da Boolean etiketlerimizin sıfırıncı indeksinde aynıdır.
‫Yani 19'da görünüyor ve bunu sıfır ya da 012345678 olarak sayarsak, dokuz, on, 11, 12, 13, 14, 15,
‫16, 17, 18, 19 birin meydana geldiği yerdir.
‫Yani şimdi zorbalık etiketlerindeki her bir etiket aslında bu tür bir formatta.
‫Yani asıl etiketin oluştuğu yerde bir tane var.
‫Aynı şeyi Let's go to ve print labels to için de yaparsak.
‫Pekinese tam burada ortaya çıkıyor ve diğer her şey için sıfır.
‫Harika.
‫Artık etiketlerimiz sayısal bir formatta ve resim dosyası yollarımız kolayca erişilebilir durumda çünkü unutmayın,
‫dosya adlarımız var.
‫Bunlar bizim görüntü yollarımız.
‫Henüz sayısal değiller, ancak bunu daha sonra TensorFlow kullanarak yapabiliriz.
‫Şimdi verilerimizi erişilebilir bir formatta elde ettik.
‫Bazı eğitim ve doğrulama setleri oluşturalım çünkü dosyalarımıza gelirsek, Kaggle'dan indirdiğimizde deneylerimizi yapmak için
‫yalnızca bir eğitim ve test setimiz olduğunu fark ederiz.
‫Verilerimizi eğitim ve doğrulama olarak ayırmak istiyoruz, bu yüzden bir sonraki videoda yapacağımız şey
‫bu olacak.