Pentru a importa date de antrenament în AutoML Tables, utilizatorii pot urma o serie de pași care implică pregătirea datelor, crearea unui set de date și încărcarea datelor în serviciul AutoML Tables. AutoML Tables este un serviciu de învățare automată furnizat de Google Cloud care le permite utilizatorilor să creeze și să implementeze modele personalizate de învățare automată fără a fi nevoie de o experiență extinsă în codificare sau în știința datelor.
Primul pas în importarea datelor de antrenament este pregătirea datelor într-un format compatibil. AutoML Tables acceptă diferite formate de date, cum ar fi tabelele CSV, JSONL și BigQuery. Este important să vă asigurați că datele sunt formatate și organizate corect înainte de a le încărca în AutoML Tables. Aceasta include curățarea datelor, gestionarea valorilor lipsă și codificarea variabilelor categoriale, dacă este necesar.
Odată ce datele sunt pregătite, utilizatorii pot crea un set de date în interfața de utilizare AutoML Tables. Un set de date este un container pentru datele de antrenament și metadatele asociate. Pentru a crea un set de date, utilizatorii trebuie să furnizeze un nume și să selecteze proiectul și locația în care va fi stocat setul de date. Este important să alegeți proiectul și locația adecvate pentru a asigura confidențialitatea datelor și conformitatea cu cerințele de reglementare.
După crearea setului de date, utilizatorii pot încărca datele de antrenament. În interfața de utilizare AutoML Tables, există o opțiune de a importa date din diferite surse, cum ar fi Google Cloud Storage, BigQuery sau direct de pe computerul local al utilizatorului. Dacă datele sunt stocate în Google Cloud Storage sau BigQuery, utilizatorii pot furniza pur și simplu detaliile necesare, cum ar fi calea fișierului sau numele tabelului. Dacă datele sunt stocate local, utilizatorii pot folosi interfața de utilizare AutoML Tables pentru a încărca fișierul de date.
În timpul procesului de import de date, AutoML Tables analizează automat datele și deduce tipurile de coloane și statisticile de date. Acest lucru ajută la înțelegerea datelor și la luarea unor decizii informate în timpul procesului de formare a modelului. Utilizatorii pot revizui și modifica tipurile de coloane deduse dacă este necesar.
După ce datele sunt importate, utilizatorii pot explora și analiza în continuare datele folosind interfața de utilizare AutoML Tables. Interfața de utilizare oferă diverse funcții, cum ar fi statistici de date, vizualizare a distribuției datelor și opțiuni de împărțire a datelor. Aceste caracteristici ajută utilizatorii să obțină informații despre date și să ia decizii informate în timpul procesului de formare a modelului.
Pentru a importa date de antrenament în AutoML Tables, utilizatorii trebuie să pregătească datele într-un format compatibil, să creeze un set de date și să încarce datele folosind interfața de utilizare AutoML Tables. AutoML Tables acceptă diverse formate de date și oferă o interfață de utilizare intuitivă pentru explorarea și analiza datelor. Urmând acești pași, utilizatorii își pot importa în mod eficient datele de antrenament și pot începe să construiască modele personalizate de învățare automată folosind AutoML Tables.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Tabelele AutoML:
- Cum pot utilizatorii să-și implementeze modelul și să obțină predicții în tabelele AutoML?
- Ce opțiuni sunt disponibile pentru setarea unui buget de instruire în AutoML Tables?
- Ce informații oferă fila Analiză în tabelele AutoML?
- Care sunt diferitele tipuri de date pe care le poate gestiona AutoML Tables?