Ak chcete importovať tréningové údaje do tabuliek AutoML, používatelia môžu postupovať podľa série krokov, ktoré zahŕňajú prípravu údajov, vytvorenie množiny údajov a nahranie údajov do služby AutoML Tables. AutoML Tables je služba strojového učenia poskytovaná službou Google Cloud, ktorá umožňuje používateľom vytvárať a nasadzovať vlastné modely strojového učenia bez potreby rozsiahlych odborných znalostí v oblasti kódovania alebo vedy o údajoch.
Prvým krokom pri importe tréningových údajov je príprava údajov v kompatibilnom formáte. Tabuľky AutoML podporujú rôzne formáty údajov, ako sú tabuľky CSV, JSONL a BigQuery. Pred odovzdaním do tabuliek AutoML je dôležité zabezpečiť, aby boli údaje správne naformátované a usporiadané. To zahŕňa čistenie údajov, spracovanie chýbajúcich hodnôt a v prípade potreby kódovanie kategorických premenných.
Keď sú údaje pripravené, používatelia môžu vytvoriť množinu údajov v používateľskom rozhraní AutoML Tables. Súbor údajov je kontajner pre trénovacie údaje a súvisiace metadáta. Na vytvorenie množiny údajov musia používatelia zadať názov a vybrať projekt a umiestnenie, kde bude množina údajov uložená. Je dôležité vybrať vhodný projekt a miesto, aby sa zabezpečilo súkromie údajov a súlad s regulačnými požiadavkami.
Po vytvorení súboru údajov môžu používatelia nahrať údaje o tréningu. V používateľskom rozhraní AutoML Tables existuje možnosť importovať údaje z rôznych zdrojov, ako sú Google Cloud Storage, BigQuery alebo priamo z lokálneho počítača používateľa. Ak sú údaje uložené v službe Google Cloud Storage alebo BigQuery, používatelia môžu jednoducho poskytnúť potrebné podrobnosti, ako je cesta k súboru alebo názov tabuľky. Ak sú údaje uložené lokálne, používatelia môžu na nahranie údajového súboru použiť používateľské rozhranie AutoML Tables.
Počas procesu importu údajov tabuľka AutoML automaticky analyzuje údaje a odvodzuje typy stĺpcov a štatistiky údajov. Pomáha to porozumieť údajom a robiť informované rozhodnutia počas procesu tréningu modelu. Používatelia môžu v prípade potreby skontrolovať a upraviť odvodené typy stĺpcov.
Po importovaní údajov môžu používatelia ďalej skúmať a analyzovať údaje pomocou používateľského rozhrania AutoML Tables. Používateľské rozhranie poskytuje rôzne funkcie, ako sú štatistiky údajov, vizualizácia distribúcie údajov a možnosti rozdelenia údajov. Tieto funkcie pomáhajú používateľom získať prehľad o údajoch a robiť informované rozhodnutia počas procesu školenia modelu.
Na importovanie tréningových údajov do tabuliek AutoML musia používatelia pripraviť údaje v kompatibilnom formáte, vytvoriť množinu údajov a nahrať údaje pomocou používateľského rozhrania tabuliek AutoML. Tabuľky AutoML podporujú rôzne formáty údajov a poskytujú intuitívne používateľské rozhranie na prieskum a analýzu údajov. Podľa týchto krokov môžu používatelia efektívne importovať svoje tréningové údaje a začať vytvárať vlastné modely strojového učenia pomocou tabuliek AutoML.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Tabuľky AutoML:
- Ako môžu používatelia nasadiť svoj model a získať predpovede v tabuľkách AutoML?
- Aké možnosti sú k dispozícii na nastavenie rozpočtu školenia v tabuľkách AutoML?
- Aké informácie poskytuje karta Analýza v tabuľkách AutoML?
- Aké rôzne typy údajov dokážu tabuľky AutoML spracovať?