Norėdami importuoti mokymo duomenis į AutoML lenteles, vartotojai gali atlikti kelis veiksmus, apimančius duomenų paruošimą, duomenų rinkinio kūrimą ir duomenų įkėlimą į AutoML lentelių paslaugą. „AutoML Tables“ yra „Google Cloud“ teikiama mašininio mokymosi paslauga, leidžianti vartotojams kurti ir įdiegti pasirinktinius mašininio mokymosi modelius, nereikalaujant daug kodavimo ar duomenų mokslo žinių.
Pirmas žingsnis importuojant treniruočių duomenis – paruošti duomenis suderinamu formatu. „AutoML Tables“ palaiko įvairius duomenų formatus, pvz., CSV, JSONL ir „BigQuery“ lenteles. Prieš įkeliant juos į AutoML lenteles, svarbu užtikrinti, kad duomenys būtų tinkamai suformatuoti ir sutvarkyti. Tai apima duomenų valymą, trūkstamų reikšmių tvarkymą ir, jei reikia, kategorinių kintamųjų kodavimą.
Kai duomenys bus paruošti, vartotojai gali sukurti duomenų rinkinį AutoML lentelių vartotojo sąsajoje. Duomenų rinkinys yra mokymo duomenų ir susijusių metaduomenų talpykla. Norėdami sukurti duomenų rinkinį, vartotojai turi nurodyti pavadinimą ir pasirinkti projektą bei vietą, kurioje duomenų rinkinys bus saugomas. Svarbu pasirinkti tinkamą projektą ir vietą, kad būtų užtikrintas duomenų privatumas ir atitiktis norminiams reikalavimams.
Sukūrę duomenų rinkinį, vartotojai gali įkelti mokymo duomenis. „AutoML Tables“ vartotojo sąsajoje yra parinktis importuoti duomenis iš įvairių šaltinių, pvz., „Google Cloud Storage“, „BigQuery“ arba tiesiogiai iš naudotojo vietinio įrenginio. Jei duomenys saugomi „Google Cloud Storage“ arba „BigQuery“, naudotojai gali tiesiog pateikti reikiamą informaciją, pvz., failo kelią arba lentelės pavadinimą. Jei duomenys saugomi vietoje, naudotojai gali naudoti AutoML lentelių vartotojo sąsają duomenų failui įkelti.
Duomenų importavimo proceso metu AutoML lentelės automatiškai analizuoja duomenis ir nustato stulpelių tipus bei duomenų statistiką. Tai padeda suprasti duomenis ir priimti pagrįstus sprendimus modelio mokymo proceso metu. Jei reikia, vartotojai gali peržiūrėti ir modifikuoti numanomus stulpelių tipus.
Importavę duomenis vartotojai gali toliau tyrinėti ir analizuoti duomenis naudodami AutoML lentelių vartotojo sąsają. UI suteikia įvairių funkcijų, tokių kaip duomenų statistika, duomenų paskirstymo vizualizacija ir duomenų padalijimo parinktys. Šios funkcijos padeda vartotojams įgyti įžvalgų apie duomenis ir priimti pagrįstus sprendimus modelio mokymo proceso metu.
Norėdami importuoti mokymo duomenis į AutoML lenteles, vartotojai turi paruošti duomenis suderinamu formatu, sukurti duomenų rinkinį ir įkelti duomenis naudodami AutoML lentelių vartotojo sąsają. „AutoML Tables“ palaiko įvairius duomenų formatus ir suteikia intuityvią vartotojo sąsają duomenų tyrinėjimui ir analizei. Atlikdami šiuos veiksmus, vartotojai gali efektyviai importuoti savo mokymo duomenis ir pradėti kurti pasirinktinius mašininio mokymosi modelius naudodami AutoML lenteles.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie „AutoML“ lentelės:
- Kaip vartotojai gali įdiegti savo modelį ir gauti prognozes AutoML lentelėse?
- Kokios yra mokymo biudžeto nustatymo AutoML lentelėse parinktys?
- Kokią informaciją AutoML lentelėse pateikia skirtukas Analizė?
- Kokius skirtingus duomenų tipus gali apdoroti „AutoML Tables“?