Aby zaimportować dane szkoleniowe do tabel AutoML, użytkownicy mogą wykonać szereg kroków obejmujących przygotowanie danych, utworzenie zestawu danych i przesłanie danych do usługi tabel AutoML. AutoML Tables to usługa uczenia maszynowego świadczona przez Google Cloud, która umożliwia użytkownikom tworzenie i wdrażanie niestandardowych modeli uczenia maszynowego bez potrzeby posiadania rozległej wiedzy w zakresie kodowania lub analizy danych.
Pierwszym krokiem importowania danych treningowych jest przygotowanie danych w zgodnym formacie. Tabele AutoML obsługują różne formaty danych, takie jak tabele CSV, JSONL i BigQuery. Ważne jest, aby upewnić się, że dane są odpowiednio sformatowane i uporządkowane przed przesłaniem ich do tabel AutoML. Obejmuje to czyszczenie danych, obsługę brakujących wartości i kodowanie zmiennych kategorycznych, jeśli to konieczne.
Po przygotowaniu danych użytkownicy mogą utworzyć zestaw danych w interfejsie użytkownika AutoML Tables. Zestaw danych to kontener danych szkoleniowych i powiązanych metadanych. Aby utworzyć zestaw danych, użytkownicy muszą podać nazwę oraz wybrać projekt i lokalizację, w której zestaw danych będzie przechowywany. Ważne jest, aby wybrać odpowiedni projekt i lokalizację, aby zapewnić prywatność danych i zgodność z wymogami regulacyjnymi.
Po utworzeniu zestawu danych użytkownicy mogą przesyłać dane szkoleniowe. W interfejsie AutoML Tables dostępna jest opcja importowania danych z różnych źródeł, takich jak Google Cloud Storage, BigQuery lub bezpośrednio z komputera lokalnego użytkownika. Jeśli dane są przechowywane w Google Cloud Storage lub BigQuery, użytkownicy mogą po prostu podać niezbędne szczegóły, takie jak ścieżka do pliku lub nazwa tabeli. Jeśli dane są przechowywane lokalnie, użytkownicy mogą użyć interfejsu AutoML Tables, aby przesłać plik danych.
Podczas procesu importowania danych AutoML Tables automatycznie analizuje dane i wnioskuje o typach kolumn i statystykach danych. Pomaga to w zrozumieniu danych i podejmowaniu świadomych decyzji podczas procesu uczenia modelu. Użytkownicy mogą w razie potrzeby przeglądać i modyfikować wywnioskowane typy kolumn.
Po zaimportowaniu danych użytkownicy mogą dalej eksplorować i analizować dane za pomocą interfejsu AutoML Tables. Interfejs użytkownika zapewnia różne funkcje, takie jak statystyki danych, wizualizacja dystrybucji danych i opcje podziału danych. Te funkcje pomagają użytkownikom uzyskać wgląd w dane i podejmować świadome decyzje podczas procesu uczenia modelu.
Aby zaimportować dane szkoleniowe do tabel AutoML, użytkownicy muszą przygotować dane w zgodnym formacie, utworzyć zestaw danych i przesłać dane za pomocą interfejsu użytkownika tabel AutoML. AutoML Tables obsługuje różne formaty danych i zapewnia intuicyjny interfejs użytkownika do eksploracji i analizy danych. Wykonując te kroki, użytkownicy mogą wydajnie importować swoje dane szkoleniowe i rozpocząć tworzenie niestandardowych modeli uczenia maszynowego za pomocą tabel AutoML.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Tabele AutoML:
- 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?
- Jakie różne typy danych obsługują tabele AutoML?