subtitles/fr/36_slice-and-dice-a-dataset-🔪.srt

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Comment découper et trancher un jeu de données.

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La plupart du temps, les données avec lesquelles vous travaillez ne sont pas parfaitement préparées pour les modèles d'entraînement.

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Dans cette vidéo, nous allons explorer différentes fonctionnalités fournies par Datasets pour nettoyer vos données.

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La bibliothèque Datasets fournit plusieurs méthodes intégrées qui vous permettent d'organiser vos données de diverses manières.

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Dans cette vidéo, nous verrons comment mélanger et diviser vos données, sélectionner les lignes qui vous

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intéressent, modifier les colonnes et appliquer des fonctions de traitement avec la méthode `map()`.

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Commençons par mélanger. C'est généralement une bonne idée d'appliquer un mélange au jeu d'entraînement

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afin que votre modèle n'apprenne aucun classement artificiel dans les données.

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Si vous souhaitez mélanger l'intégralité de le jeu de données, vous pouvez appliquer la méthode `shuffle()` correctement nommée

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à votre jeu de données. Vous pouvez voir un exemple de cette méthode en action ici, où nous avons téléchargé

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l'échantillon d'entraînement du jeu de données SQUAD et mélangé toutes les lignes de manière aléatoire. Une autre

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façon de mélanger les données consiste à créer des échantillons d'entraînement et de test aléatoires.

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Cela peut être utile si vous devez créer vos propres échantillons de test à partir de données brutes. Pour ce faire, il vous suffit

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d'appliquer la méthode `train_test_split` et de spécifier la taille de la répartition de test. Dans cet exemple,

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nous avons spécifié que le jeu de test doit représenter 10 % de la taille totale du jeu de données. Vous pouvez voir que

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la sortie de `train_test_split` est un objet `DatasetDict`, dont les clés correspondent aux nouveaux échantillons.

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Maintenant que nous savons comment mélanger un jeu de données, examinons comment renvoyer les lignes qui

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nous intéressent. La méthode la plus courante consiste à utiliser la méthode `select`.

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Cette méthode attend une liste ou un générateur d'indices du jeu de données,

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et renverra ensuite un nouvel objet Dataset contenant uniquement ces lignes.

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Si vous souhaitez créer un échantillon aléatoire de lignes, vous pouvez le faire en enchaînant les méthodes de mélange et de sélection

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Dans cet exemple, nous avons créé un échantillon de cinq éléments à partir du jeu de données SQuAD.

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La dernière façon de sélectionner des lignes spécifiques dans un jeu de données consiste à appliquer la méthode `filter`.

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Cette méthode vérifie si chaque ligne remplit une condition ou non.

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Par exemple, nous avons créé ici une petite fonction lambda qui vérifie si le

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titre commence par la lettre « L ». Une fois que nous appliquons cette fonction avec la méthode `filter`,

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nous obtenons un sous-ensemble de données composé uniquement de ces lignes.

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Jusqu'à présent, nous avons parlé des lignes d'un jeu de données, mais qu'en est-il des colonnes ?

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La bibliothèque Datasets propose deux méthodes principales pour transformer les colonnes :

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une méthode `rename_column` pour modifier le nom d'une colonne,

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et une méthode `remove_columns` pour les supprimer. Vous pouvez voir des exemples de ces deux méthodes ici.

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Certains jeux de données ont des colonnes imbriquées et vous pouvez les développer en appliquant la méthode `flatten`.

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Par exemple, dans le jeu de données SQUAD, la colonne des réponses contient un texte et un champ answer_start.

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Si nous voulons les promouvoir dans leurs propres colonnes distinctes, nous pouvons appliquer `flatten` comme indiqué ici.

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Bien sûr, aucune discussion sur la bibliothèque Datasets ne serait complète sans mentionner la

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fameuse méthode `map`. Cette méthode applique une fonction de traitement personnalisée à chaque ligne du jeu de données.

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Par exemple, ici, nous définissons d'abord une fonction `lowercase_title` qui met simplement le texte en minuscules dans la

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colonne de titre, puis nous transmettons cela à la méthode `map` et voilà ! Nous avons maintenant des titres en minuscules.

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La méthode `map` peut également être utilisée pour fournir des batchs de lignes à la fonction de traitement.

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Ceci est particulièrement utile pour la tokenisation, où les tokenizers sont soutenus par la

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bibliothèque Tokenizers peut utiliser le multithreading rapide pour traiter les batchs en parallèle.