import{s as N,n as A,o as j}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as B,i as U,g as d,s as c,r as L,A as I,h as p,f as a,c as m,j as k,u as q,x as w,k as y,y as R,a as o,v as M,d as F,t as S,w as E}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as G}from"../chunks/CourseFloatingBanner.06521e8b.js";import{H as J}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function K(H){let i,g,f,v,n,_,s,$,l,T="Beh, abbiamo fatto un bel giro nella libreria 🤗 Datasets: complimenti per aver raggiunto quest’obiettivo! Con le conoscenze che hai ottenuto da questo capitolo, sei in grado di:",b,r,z="<li>Caricare dataset da ogni luogo, sia esso l’Hub di Hugging Face, il tuo portatile, o un server in remoto della tua compagnia.</li> <li>Fare data-wrangling usando un mix delle funzioni <code>Dataset.map()</code> e <code>Dataset.filter()</code>.</li> <li>Passare velocemente tra diversi formati di dati domce Pandas e NumPy usando <code>Dataset.set_format()</code>.</li> <li>Creare il tuo dataset e condividerlo sull’Hub Hugging Face.</li> <li>Creare embedding dei tuoi documenti usando un modello Transformer, e costruire un motore di ricerca semantico usando FAISS.</li>",C,u,D='Nel <a href="/course/chapter7">Capitolo 7</a>, faremo buon uso di tutto questo mentre ci avventureremo nei task principali NLP, per i quali i modelli Transformer sono un’ottima soluzione. Prima di andare oltre, però, metti alla prova la tua conoscenza di 🤗 Datasets con un quiz!',P,h,x;return n=new J({props:{title:"🤗 Datasets, check!",local:"-datasets-check",headingTag:"h1"}}),s=new G({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){i=d("meta"),g=c(),f=d("p"),v=c(),L(n.$$.fragment),_=c(),L(s.$$.fragment),$=c(),l=d("p"),l.textContent=T,b=c(),r=d("ul"),r.innerHTML=z,C=c(),u=d("p"),u.innerHTML=D,P=c(),h=d("p"),this.h()},l(e){const t=I("svelte-u9bgzb",document.head);i=p(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),g=m(e),f=p(e,"P",{}),k(f).forEach(a),v=m(e),q(n.$$.fragment,e),_=m(e),q(s.$$.fragment,e),$=m(e),l=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(l)!=="svelte-r0yujb"&&(l.textContent=T),b=m(e),r=p(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(r)!=="svelte-1ccexcl"&&(r.innerHTML=z),C=m(e),u=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(u)!=="svelte-wevowg"&&(u.innerHTML=D),P=m(e),h=p(e,"P",{}),k(h).forEach(a),this.h()},h(){y(i,"name","hf:doc:metadata"),y(i,"content",O)},m(e,t){R(document.head,i),o(e,g,t),o(e,f,t),o(e,v,t),M(n,e,t),o(e,_,t),M(s,e,t),o(e,$,t),o(e,l,t),o(e,b,t),o(e,r,t),o(e,C,t),o(e,u,t),o(e,P,t),o(e,h,t),x=!0},p:A,i(e){x||(F(n.$$.fragment,e),F(s.$$.fragment,e),x=!0)},o(e){S(n.$$.fragment,e),S(s.$$.fragment,e),x=!1},d(e){e&&(a(g),a(f),a(v),a(_),a($),a(l),a(b),a(r),a(C),a(u),a(P),a(h)),a(i),E(n,e),E(s,e)}}}const O='{"title":"🤗 Datasets, check!","local":"-datasets-check","sections":[],"depth":1}';function Q(H){return j(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Z extends B{constructor(i){super(),U(this,i,Q,K,N,{})}}export{Z as component};
