Kako lahko uporabniki uvozijo svoje podatke o usposabljanju v tabele AutoML?
Za uvoz podatkov o usposabljanju v tabele AutoML lahko uporabniki sledijo vrsti korakov, ki vključujejo pripravo podatkov, ustvarjanje nabora podatkov in nalaganje podatkov v storitev AutoML Tables. AutoML Tables je storitev strojnega učenja, ki jo ponuja Google Cloud in uporabnikom omogoča ustvarjanje in uvajanje modelov strojnega učenja po meri brez potrebe po obsežnem strokovnem znanju o kodiranju ali podatkovni znanosti.
Prvi korak pri uvažanju podatkov o usposabljanju je priprava podatkov v združljivem formatu. Tabele AutoML podpirajo različne formate podatkov, kot so tabele CSV, JSONL in BigQuery. Pomembno je zagotoviti, da so podatki pravilno oblikovani in organizirani, preden jih naložite v tabele AutoML. To vključuje čiščenje podatkov, obravnavanje manjkajočih vrednosti in po potrebi kodiranje kategoričnih spremenljivk.
Ko so podatki pripravljeni, lahko uporabniki ustvarijo nabor podatkov v uporabniškem vmesniku AutoML Tables. Nabor podatkov je vsebnik za podatke o usposabljanju in povezane metapodatke. Za ustvarjanje nabora podatkov morajo uporabniki podati ime ter izbrati projekt in lokacijo, kjer bo nabor podatkov shranjen. Pomembno je, da izberete ustrezen projekt in lokacijo, da zagotovite zasebnost podatkov in skladnost z regulativnimi zahtevami.
Po ustvarjanju nabora podatkov lahko uporabniki naložijo podatke o usposabljanju. V uporabniškem vmesniku AutoML Tables je na voljo možnost uvoza podatkov iz različnih virov, kot je Google Cloud Storage, BigQuery ali neposredno iz uporabnikovega lokalnega računalnika. Če so podatki shranjeni v storitvi Google Cloud Storage ali BigQuery, lahko uporabniki preprosto vnesejo potrebne podrobnosti, kot je pot datoteke ali ime tabele. Če so podatki shranjeni lokalno, lahko uporabniki uporabijo uporabniški vmesnik AutoML Tables za nalaganje podatkovne datoteke.
Med postopkom uvoza podatkov tabele AutoML samodejno analizirajo podatke in sklepajo o vrstah stolpcev in statističnih podatkih. To pomaga pri razumevanju podatkov in sprejemanju premišljenih odločitev med procesom usposabljanja modela. Uporabniki lahko po potrebi pregledajo in spremenijo ugotovljene vrste stolpcev.
Ko so podatki uvoženi, lahko uporabniki dodatno raziskujejo in analizirajo podatke z uporabniškim vmesnikom AutoML Tables. Uporabniški vmesnik ponuja različne funkcije, kot so statistika podatkov, vizualizacija distribucije podatkov in možnosti razdelitve podatkov. Te funkcije pomagajo uporabnikom pridobiti vpogled v podatke in sprejemati informirane odločitve med procesom usposabljanja modela.
Za uvoz podatkov o usposabljanju v tabele AutoML morajo uporabniki pripraviti podatke v združljivem formatu, ustvariti nabor podatkov in naložiti podatke z uporabniškim vmesnikom tabel AutoML. Tabele AutoML podpirajo različne formate podatkov in zagotavljajo intuitiven uporabniški vmesnik za raziskovanje in analizo podatkov. Z upoštevanjem teh korakov lahko uporabniki učinkovito uvozijo svoje podatke o usposabljanju in začnejo graditi modele strojnega učenja po meri z uporabo tabel AutoML.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Tabele AutoML:
- Kako lahko uporabniki uvedejo svoj model in pridobijo napovedi v tabelah AutoML?
- Katere možnosti so na voljo za nastavitev proračuna za usposabljanje v AutoML Tables?
- Katere informacije nudi zavihek Analiziranje v tabelah AutoML?
- Katere različne vrste podatkov lahko obravnavajo tabele AutoML?