import{S as Vt,i as Wt,s as Xt,e as r,k as c,w as u,t as v,M as Yt,c as o,d as a,m as p,a as s,x as d,h as $,b as n,G as t,g as l,y as m,L as Zt,q as f,o as h,B as g,v as ei}from"../../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{I as b}from"../../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";import{C as Kt}from"../../chunks/CodeBlock-hf-doc-builder.js";import{C as ai}from"../../chunks/CourseFloatingBanner-hf-doc-builder.js";import{Q as _}from"../../chunks/Question-hf-doc-builder.js";import"../../chunks/DocNotebookDropdown-hf-doc-builder.js";function ti(pt){let w,Ge,x,U,_e,F,Qa,we,Sa,Be,J,Fe,ve,Na,Je,$e,Ua,Ke,z,D,xe,K,Da,V,Ha,ze,Ia,La,Ve,W,We,y,H,ye,X,Ma,Ee,ja,Xe,Y,Ye,I,Ra,qe,Oa,Ta,Ze,Z,ea,E,L,ke,ee,Ga,q,Ba,Ae,Fa,Ja,Pe,Ka,Va,aa,ae,ta,k,M,Ce,te,Wa,Qe,Xa,ia,ie,ra,A,j,Se,re,Ya,Ne,Za,oa,oe,sa,P,R,Ue,se,et,De,at,na,ne,la,le,ca,C,O,He,ce,tt,Ie,it,pa,pe,ua,Q,T,Le,ue,rt,Me,ot,da,de,ma,S,G,je,me,st,Re,nt,fa,fe,ha,N,B,Oe,he,lt,Te,ct,ga,ge,va;return F=new b({}),J=new ai({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),K=new b({}),W=new _({props:{choices:[{text:"In locale, ad esempio dal tuo portatile.",explain:"Corretto! Puoi passare i path dei file nell'argomento <code>data_files</code> di <code>load_dataset()</code> per caricare dataset locali.",correct:!0},{text:"L'Hub Hugging Face.",explain:"Corretto! Puoi caricare i dataset presenti sull'Hub fornendo l'ID del dataset, ad esempio <code>load_dataset('emotion')</code>.",correct:!0},{text:"Un server remoto",explain:"Corretto! Puoi passare un URL nell'argomento <code>data_files</code> di <code>load_dataset()</code> per caricare file in remoto.",correct:!0}]}}),X=new b({}),Y=new Kt({props:{code:`from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("glue", "mrpc", split="train")`,highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> datasets <span class="hljs-keyword">import</span> load_dataset

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dataset[0]`,highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> datasets <span class="hljs-keyword">import</span> load_dataset

dataset = load_dataset(<span class="hljs-string">&quot;allocine&quot;</span>, streaming=<span class="hljs-literal">True</span>, split=<span class="hljs-string">&quot;train&quot;</span>)
dataset[<span class="hljs-number">0</span>]`}}),le=new _({props:{choices:[{text:"Cerca di creare uno streaming con un dataset che \xE8 troppo grande per la RAM.",explain:"Questa risposta \xE8 sbagliata -- i dataset in streaming sono decompressi al momenti, e puoi processare dataset grandi terabyte anche con poca RAM!"},{text:"Cerca di accedere a un <code>IterableDataset</code>.",explain:"Corretto! Un <code>IterableDataset</code> \xE8 un generatore e non un contenitore, per cui puoi accedere ai suoi elementi solo usando <code>next(iter(dataset))</code>.",correct:!0},{text:"Il dataset <code>allocine</code> non ha una sezione <code>train</code>.",explain:"Questa risposta \xE8 sbagliata -- controlla le [informazioni sul dataset <code>allocine</code>](https://huggingface.co/datasets/allocine) sull'Hub per vedere quali sezioni contiente."}]}}),ce=new b({}),pe=new _({props:{choices:[{text:"Offre informazioni sull'uso previsto e i task supportati dal dataset, cos\xEC altri utenti della community possano prendere una decisione informata su come utilizzarlo.",explain:"Corretto! I dataset senza documentazione possono essere usati per addestrare modelli che potrebbero non riflettere le intenzioni dei creatori del dataset, oppure produrre modelli dal dubbio status legale se sono addestrati su dati che violano la privacy o restrizioni di autorizzazioni. Ma questo non \xE8 l'unico vantaggio!",correct:!0},{text:"Aiuta ad attirare l'attenzione ai bias presenti in un corpus.",explain:"Corretto! Quasi tutti i dataset hanno qualche forma di bias, che pu\xF2 avere conseguenze negative in corso d'opera. Prestarci attenzione aiuta i creatori di modelli a capire come superare i bias impliciti. A cos'altro possono servire?",correct:!0},{text:"Aumenta le possibilit\xE0 che gli altri utenti della community useranno il dataset.",explain:"Corretto! Una dataset card ben scritta porter\xE0 a un uso maggiore del tuo caro dataset. Quali altri benefici pu\xF2 offrire?",correct:!0}]}}),ue=new b({}),de=new _({props:{choices:[{text:"Un metodo per ricercare la corrispondenza esatta delle parole in una richiesta e i documenti di un corpus",explain:"Questa risposta \xE8 sbagliata -- questo tipo di ricerca \xE8 chiamata *ricerca lessicale*, ed \xE8 quella che tipicamente viene utilizzata nei motori di ricerca tradizionali."},{text:"Un metodo per cercare documenti corrispondenti attraverso la comprensione del signifcato contestuale di una richiesta",explain:"Corretto! La ricerca semantica utilizza i vettori di parole per rappresentare le richieste e i documenti, e usa una metrica di similarit\xE0 per calcolare la sovrapposizione tra queste. Puoi pensare a un altro modo di descrivere la ricerca semantica?",correct:!0},{text:"Un metodo per migliorare l'acucratezza della ricerca",explain:"Corretto! I motori di ricerca semantici riescono a catturare l'intento di una richiesta molto meglio di un sistema a parole chiave, e tipicamente recupera documenti con una precisione maggiore. Ma questa non \xE8 l'unica risposta corretta: cos'altro offre la ricerca semantica?",correct:!0}]}}),me=new b({}),fe=new _({props:{choices:[{text:"Una richiesta breve e un paragrafo pi\xF9 lungo che risponde alla richiesta",explain:"Corretto!",correct:!0},{text:"Le richieste e i paragrafi sono pi\xF9 o meno della stessa lunghezza.",explain:"Questo \xE8 in realt\xE0 un esempio di ricerca semantica simmetrica: ritenta!"},{text:"Una richiesta lunga e un paragrafo pi\xF9 breve che risponde alla richiesta",explain:"Questa risposta \xE8 sbagliata -- ritenta!"}]}}),he=new b({}),ge=new _({props:{choices:[{text:"No",explain:"Questa risposta \xE8 sbagliata -- al momento \u{1F917} Datasets supporta dati tabulari, audio e per visione artificale. controlla il <a  href='https://huggingface.co/datasets/mnist'>dataset MNIST</a> sull'Hub per un esempio di dati per visione artificiale."},{text:"S\xEC",explain:"Questa risposta \xE8 corretta! Controlla gli eccitanti sviluppi per il parlato e la visione artificiale nella libreria \u{1F917} Transformers per vedere come \xE8 utilizzato \u{1F917} Datasets in questi domini.",correct:!0}]}}),{c(){w=r("meta"),Ge=c(),x=r("h1"),U=r("a"),_e=r("span"),u(F.$$.fragment),Qa=c(),we=r("span"),Sa=v("Quiz di fine capitolo"),Be=c(),u(J.$$.fragment),Fe=c(),ve=r("p"),Na=v("In questo capitolo abbiamo fatto un bel po\u2019 di strada! Non preoccuparti se non hai colto tutti i dettagli; i capitoli successivi ti aiuteranno a capire come funzionano le cose dietro le quinte!"),Je=c(),$e=r("p"),Ua=v("Prima di andare oltre, mettiamo alla prova ci\xF2 che hai imparato in questo capitolo."),Ke=c(),z=r("h3"),D=r("a"),xe=r("span"),u(K.$$.fragment),Da=c(),V=r("span"),Ha=v("1. Usando la funzione "),ze=r("code"),Ia=v("load_dataset()"),La=v(" in \u{1F917} Datasets, da dove puoi caricare un dataset?"),Ve=c(),u(W.$$.fragment),We=c(),y=r("h3"),H=r("a"),ye=r("span"),u(X.$$.fragment),Ma=c(),Ee=r("span"),ja=v("2. 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