‫Tamam, şimdi numpy'nin bazı temellerini öğrendik.
‫Belki de değildir.
‫Tamam.
‫Şimdilik her şeyi ezbere bilmek zorunda değilsiniz.
‫Konuyu bitirmek için küçük bir pratik örneğe bakalım.
‫Pratik örnek.
‫Non pi iş başında.
‫Güzel aksiyon müziğini çalın.
‫Güzel, yanlış bir kelime.
‫Hadi gidelim.
‫Yoğun aksiyon müziği.
‫Rock'n Roll.
‫Şimdi, Jüpiter panomuza geri dönersek, burada yeni oluşturduğum Görüntüler adlı küçük
‫bir klasörüm var ve burada bazı fotoğraflar var.
‫NumPy'nin makine öğrenimi ile ilgili olduğunu en başta söylemiştik.
‫Elinizdeki verileri alır ve sayılara dönüştürürsünüz.
‫Bu sayılardaki kalıpları bulmak için bir makine öğrenimi algoritması kullanıyorsunuz.
‫Peki ya verileriniz görüntülerden oluşuyorsa ve bu görüntüler hakkında bilgi edinmek istiyorsanız?
‫Burada küçük bir markdown hücresi oluşturacağım ve pandalar bölümünde kullandığımız bir panda resmini
‫içe aktaracağım.
‫Şimdi harika pandamızı çevireceğiz.
‫Orada görebiliriz.
‫Şuna bir bak.
‫Sen başla.
‫Çak bir beşlik.
‫Ekranda beşlik çakıyorum.
‫Yapmak istediğimiz şey, bir görüntüyü numpy dizisine dönüştürmektir, çünkü bu görüntüyü bir umpire dizisine dönüştürdükten sonra,
‫tüm bu bölüm boyunca öğrendiğimiz işlevleri kullanarak onu biraz manipüle edebileceğimiz
‫kalıpları bulabiliriz.
‫Bunu bir makine öğrenimi algoritmasına aktarabiliriz.
‫Verilerimiz sayısal olduğunda dünya bizim istiridyemizdir.
‫Yani burada harita çizimi lib var.
‫Başka bir bölümde harita çizim kütüphanesini göreceğiz, kırmızı renkte içe aktarma.
‫Yani bu, map plot lib içinde M read adında küçük bir pakettir ve görüntü okuma anlamına gelir.
‫Bunun yapacağı şey okumak.
‫Bunu anlamak için kaydırma sekmemizi kullanabiliriz.
‫Peki, orada olacak mı?
‫Belki de henüz ithal etmediğimiz içindir.
‫Bir şeye ihtiyacımız olacak.
‫Sorun değil.
‫Shift sekmesine gitmek istiyoruz.
‫İşte oldu.
‫Bir dosyadaki resmi bir diziye okur.
‫Bizim yapmak istediğimiz de tam olarak bu.
‫Eğer ad dosya adı anlamına geliyorsa, okunacak resim dosyası gibi dize veya dosya olduğuna inanıyorum.
‫Harika.
‫Şimdi de panda resmimiz.
‫Pan Am PNG'deki dosya görüntülerinde olduğu için buraya bir dize aktarabiliriz.
‫Panda nokta PNG.
‫Yapabileceğimiz şey, ona bakmadan önce hangi tipte olduğunu kontrol etmektir.
‫Panda.
‫Ne?
‫Resimler klasörünü unuttuk.
‫Sorun değil.
‫Class, numpy ve array?
‫Evet.
‫Şimdi, bu ne anlama geliyor?
‫Bunun anlamı, yeni dönem formatında olduğu için, numpy hakkında öğrendiğimiz tüm işlevleri bu dizi üzerinde
‫kullanabileceğimizdir.
‫Öyleyse bir bakalım.
‫Panda.
‫Vay canına.
‫Orada çok fazla sayı var.
‫Şimdi bazı özelliklerine göz atalım.
‫Boyut, Panda nokta şekli.
‫Panda nokta ve.
‫Bu oldukça büyük.
‫Bu sayı ne?
‫24,465,000.
‫Burada çok fazla boyut var.
‫Bu üç boyutlu bir dizidir çünkü üç boyut renk kanallarıdır.
‫Ve bu dizinin aslında ne olduğunu.
‫Sadece ilk 200'e bakalım.
‫Yani buradaki rakamlar, belki de çok fazla.
‫İlk beş olmak istiyorlar.
‫İşte oldu.
‫İlk beş.
‫Bunun yaptığı şey, nasıl telaffuz etmek isterseniz isteyin, im read, im read gibi küçük bir işlevdir.
‫Bu fotoğrafı çekti ve ardından tüm küçük piksel değerlerini buldu.
‫Yani tam buraya yakınlaştırırsak tek bir pikseli bile göremeyebilirsiniz.
‫Sorun değil.
‫Tam buraya yakınlaştırdık, pikselleri aldık.
‫Bu piksellerin renk değerleri vardır.
‫Yani kırmızı, yeşil ve mavi ve bu dizide depolananlar bunlar.
‫Eğer biz de aynısını yaptıysak, bir bakalım.
‫Belki başka bir resim için.
‫Yani görüntü kaynağımız var.
‫Bir tane daha var.
‫Otomatik komple araba fotoğrafı için görüntüler sekmesi.
‫Şu an elimde olan bu.
‫Bunu kendi resminizle deneyebilirsiniz.
‫Çok güzel.
‫Yani yapacağımız şey, araba eşittir M aynı görüntüleri araba fotoğrafı PNG Harika'yı okumak.
‫Bütünlük için tekrar kontrol edeceğiz.
‫Araba tipi.
‫NumPy dizisi.
‫Çok güzel.
‫Şimdi bu araba fotoğrafını bir NDI dizisine dönüştürdük.
‫Harika.
‫Tamam, belki de sadece ilk bölümünü görürüz.
‫Bir fotoğrafa daha bakalım.
‫Köpek eşittir M baskını görüntüleri.
‫Bu köpek fotoğrafını daha önce de görmüştük, tam başlangıçta.
‫Benim güzel yavrularım.
‫Onları sayılara dönüştüreceğiz.
‫Aslında önce onu görmek istiyoruz, o yüzden OMG'ye gidiyoruz.
‫Kaynak Eagles Images Köpek Fotoğrafı.
‫Bir PNG resminiz varsa, bu MB okuma işlevi kendi resminizle çalışacaktır, böylece bunu deneyebilirsiniz.
‫Kullanmaya başlamak için, limanı kırmızıda bırakarak bu tam harita çizimini çalıştırmanız yeterlidir.
‫O zaman bunu kullanabilirsin.
‫Ne işe yaradığını anlamak istiyorsanız shift tab tuşunu kullanmayı unutmayın.
‫Bunu markdown'a çevirin.
‫İşte benim güzel yavrularım.
‫Yedi etti.
‫Bu Bella.
‫Bu yüzden yavru köpekleri dönüştüreceğiz.
‫Hangi veri tipi numpy dizisi olduğunu tahmin edebilir misiniz?
‫Harika.
‫Ben de köpek aldım.
‫Şimdi bununla yapabileceğimiz şey, verilerimizi özellikle numpy dizisinde sayılara dönüştürdüğümüz için tüm
‫makine öğreniminin en büyük adımlarından birini gerçekleştirdik.
‫Yani bir makine öğrenimi algoritmasının yapacağı şey, buna gerçekten insanlar gibi bakamayacağı için, buna
‫bakıp "Bu bir ağaç" diyebiliriz.
‫Bu bir ağaç, bu bir köpek, bu gözler, bu bir barınak.
‫Ancak bir makine öğrenimi algoritmasının ihtiyacı olan şey sayılardır.
‫Ve burada bir hakem şeklinde olan şey de bu.
‫Ray.
‫Peki ne yapacaktı, diyelim ki bu ağaç buradaki sayıların bu bölümü mü?
‫Muhtemelen hayır.
‫Ama öyle olduğunu hayal edelim.
‫Yapacağı şey, bu görüntüye gitmek ve buradaki sayıların bu bölümüne bakmak ve oh, tamam, bu sayılar birbirine
‫oldukça yakın demek olacaktır.
‫Yani bu resimdeki bu öğe bir ağaç ve bu da biraz çimen olmalı.
‫Ve burada da aynı şey.
‫Bu biraz ot olmalı çünkü piksel değerleri her iki görüntüde de birbirine çok yakın.
‫NumPy bölümünü bu şekilde tamamlayacağız.
‫Buradan çıkarılacak en önemli sonuç, çok şey anlattığımızı ve başlangıçta tüm bunları ezbere bilmenize
‫gerek olmadığını hatırlamaktır.
‫Sadece NumPy kütüphanesinin bazı temel kavramlarını ve işlevlerini gözden geçirdim.
‫En önemli şey, NumPy'nin bu diziler gibi veri türlerini çok çok iyi işlemesidir.
‫Dolayısıyla, makine öğrenimi ile çalışıyorsanız ve matematiksel işlemler yapıyorsanız,
‫verilerdeki kalıpları bulmaya çalışıyorsanız, muhtemelen numpy kullanacaksınız.
‫Ve eğer şu anda her şeyi anlamıyorsanız, sorun değil.
‫Alacak çok şey var.
‫Biraz ara ver.
‫Kendi resimlerinizden bazılarıyla oynayın.
‫Onları numpy dizilerine dönüştürmeye çalışın.
‫Anlattıklarımıza geri dönün ve bir sonraki bölümde görüşmek üzere.