SUMIN/HuggingFace_transformer
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Broken links fixed related to datasets docs (#27569)

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fixed the broken links belogs to dataset library of transformers
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V.Prasanna kumar
2023-11-18 03:14:09 +05:30
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commit ffbcfc0166
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docs/source/ko/preprocessing.md
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@@ -220,7 +220,7 @@ array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
오디오 작업은 모델에 맞는 데이터 세트를 준비하기 위해 [특성 추출기](main_classes/feature_extractor)가 필요합니다. 특성 추출기는 원시 오디오 데이터에서 특성를 추출하고 이를 텐서로 변환하는 것이 목적입니다.
오디오 데이터 세트에 특성 추출기를 사용하는 방법을 보기 위해 [MInDS-14](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) 데이터 세트를 가져오세요. (데이터 세트를 가져오는 방법은 🤗 [데이터 세트 튜토리얼](https://huggingface.co/docs/datasets/load_hub.html)에서 자세히 설명하고 있습니다.)
오디오 데이터 세트에 특성 추출기를 사용하는 방법을 보기 위해 [MInDS-14](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) 데이터 세트를 가져오세요. (데이터 세트를 가져오는 방법은 🤗 [데이터 세트 튜토리얼](https://huggingface.co/docs/datasets/load_hub)에서 자세히 설명하고 있습니다.)
```py
>>> from datasets import load_dataset, Audio
@@ -346,7 +346,7 @@ array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
</Tip>
[food101](https://huggingface.co/datasets/food101) 데이터 세트를 가져와서 컴퓨터 비전 데이터 세트에서 이미지 프로세서를 어떻게 사용하는지 알아보세요.
데이터 세트를 불러오는 방법은 🤗 [데이터 세트 튜토리얼](https://huggingface.co/docs/datasets/load_hub.html)을 참고하세요.
데이터 세트를 불러오는 방법은 🤗 [데이터 세트 튜토리얼](https://huggingface.co/docs/datasets/load_hub)을 참고하세요.
<Tip>
@@ -360,7 +360,7 @@ array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
>>> dataset = load_dataset("food101", split="train[:100]")
```
다음으로, 🤗 Datasets의 [`image`](https://huggingface.co/docs/datasets/package_reference/main_classes.html?highlight=image#datasets.Image)로 이미지를 확인해보세요:
다음으로, 🤗 Datasets의 [`image`](https://huggingface.co/docs/datasets/package_reference/main_classes?highlight=image#datasets.Image)로 이미지를 확인해보세요:
```py
>>> dataset[0]["image"]
@@ -418,7 +418,7 @@ array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
</Tip>
3. 🤗 Datasets의 [`set_transform`](https://huggingface.co/docs/datasets/process.html#format-transform)를 사용하여 실시간으로 변환을 적용합니다:
3. 🤗 Datasets의 [`set_transform`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#format-transform)를 사용하여 실시간으로 변환을 적용합니다:
```py
>>> dataset.set_transform(transforms)
@@ -476,7 +476,7 @@ array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
프로세서는 토크나이저와 특성 추출기와 같은 두 가지 처리 객체를 결합합니다.
[LJ Speech](https://huggingface.co/datasets/lj_speech) 데이터 세트를 가져와서 자동 음성 인식(ASR)을 위한 프로세서를 사용하는 방법을 확인하세요.
(데이터 세트를 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 🤗 [데이터 세트 튜토리얼](https://huggingface.co/docs/datasets/load_hub.html)에서 볼 수 있습니다.)
(데이터 세트를 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 🤗 [데이터 세트 튜토리얼](https://huggingface.co/docs/datasets/load_hub)에서 볼 수 있습니다.)
```py
>>> from datasets import load_dataset