Jakie różne typy danych obsługują tabele AutoML?
AutoML Tables to potężne narzędzie do uczenia maszynowego udostępniane przez Google Cloud, które umożliwia użytkownikom tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego bez potrzeby posiadania rozległej wiedzy w zakresie programowania lub analizy danych. Automatyzuje proces inżynierii funkcji, wyboru modelu, strojenia hiperparametrów i oceny modelu, dzięki czemu jest dostępny dla użytkowników o różnym poziomie wiedzy o uczeniu maszynowym.
Jeśli chodzi o typy danych, tabele AutoML mogą obsługiwać szeroki zakres typów danych strukturalnych. Dane strukturalne odnoszą się do danych zorganizowanych w formie tabelarycznej, z wierszami reprezentującymi instancje lub przykłady, a kolumnami reprezentującymi cechy lub zmienne. Tabele AutoML mogą obsługiwać zarówno numeryczne, jak i kategoryczne typy danych, umożliwiając użytkownikom pracę z różnymi zestawami danych.
1. Dane liczbowe: AutoML Tables obsługuje różne typy danych liczbowych, w tym liczby całkowite i liczby zmiennoprzecinkowe. Te typy danych są odpowiednie do przedstawiania ciągłych lub dyskretnych wartości liczbowych. Na przykład, jeśli mamy zestaw danych o cenach mieszkań, kolumna cen będzie reprezentowana jako numeryczny typ danych.
2. Dane kategoryczne: Tabele AutoML obsługują również typy danych kategorycznych, które reprezentują wartości dyskretne należące do określonych kategorii. Dane kategoryczne można dalej podzielić na dwa podtypy:
A. Dane nominalne: Dane nominalne reprezentują kategorie, które nie mają nieodłącznego porządku ani hierarchii. Na przykład, jeśli mamy zestaw danych opinii klientów, kolumna opinii może zawierać kategorie, takie jak „pozytywne”, „neutralne” i „negatywne”. Tabele AutoML mogą obsługiwać takie nominalne dane kategoryczne.
B. Dane porządkowe: Dane porządkowe reprezentują kategorie, które mają określony porządek lub hierarchię. Na przykład, jeśli mamy zbiór danych dotyczących ocen filmów, kolumna ocen może zawierać takie kategorie, jak „słaby”, „zadowalający”, „dobry” i „doskonały”. Tabele AutoML mogą obsługiwać takie porządkowe dane kategoryczne i uwzględniać kolejność kategorii podczas szkolenia modelu.
3. Dane tekstowe: Tabele AutoML zapewniają również obsługę danych tekstowych. Dane tekstowe są zwykle nieustrukturyzowane i wymagają wstępnego przetworzenia w celu przekształcenia ich w format ustrukturyzowany odpowiedni do uczenia maszynowego. Tabele AutoML mogą obsługiwać dane tekstowe, wykorzystując techniki takie jak osadzanie tekstu lub reprezentacja zbioru słów. Na przykład, jeśli mamy zestaw danych recenzji klientów, tekst recenzji można przekształcić w cechy liczbowe za pomocą technik takich jak osadzanie słów, które następnie mogą być używane przez tabele AutoML do szkolenia modeli.
4. Dane szeregów czasowych: Tabele AutoML mogą obsługiwać dane szeregów czasowych, czyli dane gromadzone w sekwencji przedziałów czasowych. Dane szeregów czasowych są powszechnie spotykane w różnych dziedzinach, takich jak finanse, prognozowanie pogody i analiza giełdowa. Tabele AutoML mogą obsługiwać dane szeregów czasowych, włączając funkcje związane z czasem, takie jak sygnatury czasowe i zmienne opóźnione.
Tabele AutoML mogą obsługiwać szeroki zakres typów danych strukturalnych, w tym dane liczbowe, kategoryczne (zarówno nominalne, jak i porządkowe), tekstowe i szeregi czasowe. Ta wszechstronność pozwala użytkownikom wykorzystać moc tabel AutoML do różnorodnego zestawu zadań uczenia maszynowego w różnych domenach.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Tabele AutoML:
- Jak można przechodzić między tabelami Vertex AI i AutoML?
- Dlaczego tabele AutoML zostały wycofane i co je zastępuje?
- Jak użytkownicy mogą wdrażać swoje modele i uzyskiwać prognozy w tabelach AutoML?
- Jakie opcje są dostępne do ustawienia budżetu szkoleniowego w tabelach AutoML?
- Jakie informacje zawiera karta Analiza w tabelach AutoML?
- Jak użytkownicy mogą importować swoje dane szkoleniowe do tabel AutoML?