Lai importētu apmācības datus AutoML tabulās, lietotāji var veikt vairākas darbības, kas ietver datu sagatavošanu, datu kopas izveidi un datu augšupielādi pakalpojumā AutoML tabulas. AutoML tabulas ir mašīnmācīšanās pakalpojums, ko nodrošina Google Cloud, kas ļauj lietotājiem izveidot un izvietot pielāgotus mašīnmācīšanās modeļus, neizmantojot plašas kodēšanas vai datu zinātnes zināšanas.
Pirmais solis treniņu datu importēšanā ir datu sagatavošana saderīgā formātā. AutoML tabulas atbalsta dažādus datu formātus, piemēram, CSV, JSONL un BigQuery tabulas. Pirms datu augšupielādes AutoML tabulās ir svarīgi nodrošināt, lai tie būtu pareizi formatēti un sakārtoti. Tas ietver datu tīrīšanu, trūkstošo vērtību apstrādi un kategorisko mainīgo, ja nepieciešams, kodēšanu.
Kad dati ir sagatavoti, lietotāji var izveidot datu kopu AutoML tabulu lietotāja saskarnē. Datu kopa ir apmācības datu un saistīto metadatu konteiners. Lai izveidotu datu kopu, lietotājiem ir jānorāda nosaukums un jāizvēlas projekts un vieta, kur datu kopa tiks saglabāta. Svarīgi ir izvēlēties atbilstošu projektu un vietu, lai nodrošinātu datu privātumu un atbilstību normatīvo aktu prasībām.
Pēc datu kopas izveides lietotāji var augšupielādēt apmācības datus. AutoML tabulu lietotāja saskarnē ir iespēja importēt datus no dažādiem avotiem, piemēram, Google Cloud Storage, BigQuery vai tieši no lietotāja vietējās mašīnas. Ja dati tiek glabāti pakalpojumā Google Cloud Storage vai BigQuery, lietotāji var vienkārši norādīt nepieciešamo informāciju, piemēram, faila ceļu vai tabulas nosaukumu. Ja dati tiek glabāti lokāli, lietotāji var izmantot AutoML tabulu lietotāja saskarni, lai augšupielādētu datu failu.
Datu importēšanas procesa laikā AutoML tabulas automātiski analizē datus un secina kolonnu veidus un datu statistiku. Tas palīdz izprast datus un pieņemt apzinātus lēmumus modeļa apmācības procesa laikā. Ja nepieciešams, lietotāji var pārskatīt un modificēt secinātos kolonnu veidus.
Pēc datu importēšanas lietotāji var sīkāk izpētīt un analizēt datus, izmantojot AutoML tabulu lietotāja saskarni. UI nodrošina dažādas funkcijas, piemēram, datu statistiku, datu izplatīšanas vizualizāciju un datu sadalīšanas opcijas. Šīs funkcijas palīdz lietotājiem iegūt ieskatu datos un pieņemt pārdomātus lēmumus modeļa apmācības procesa laikā.
Lai importētu apmācības datus AutoML tabulās, lietotājiem ir jāsagatavo dati saderīgā formātā, jāizveido datu kopa un jāaugšupielādē dati, izmantojot AutoML tabulu lietotāja saskarni. AutoML tabulas atbalsta dažādus datu formātus un nodrošina intuitīvu lietotāja saskarni datu izpētei un analīzei. Veicot šīs darbības, lietotāji var efektīvi importēt savus apmācības datus un sākt veidot pielāgotus mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot AutoML tabulas.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par AutoML tabulas:
- Kā lietotāji var izvietot savu modeli un iegūt prognozes AutoML tabulās?
- Kādas iespējas ir pieejamas apmācības budžeta iestatīšanai AutoML tabulās?
- Kādu informāciju AutoML tabulās sniedz cilne Analīze?
- Kādi ir dažādie datu tipi, kurus var apstrādāt AutoML tabulas?