Wat is die verskillende datatipes wat AutoML Tables kan hanteer?
AutoML Tables is 'n kragtige masjienleernutsding wat deur Google Cloud verskaf word wat gebruikers in staat stel om masjienleermodelle te bou en te ontplooi sonder die behoefte aan uitgebreide programmering of datawetenskap kundigheid. Dit outomatiseer die proses van kenmerk-ingenieurswese, modelkeuse, hiperparameter-instelling en model-evaluering, wat dit toeganklik maak vir gebruikers met verskillende vlakke van masjienleerkennis.
As dit by datatipes kom, kan AutoML Tables 'n wye reeks gestruktureerde datatipes hanteer. Gestruktureerde data verwys na data wat in 'n tabelformaat georganiseer is, met rye wat gevalle of voorbeelde voorstel en kolomme wat kenmerke of veranderlikes verteenwoordig. AutoML-tabelle kan beide numeriese en kategoriese datatipes hanteer, wat gebruikers in staat stel om met uiteenlopende datastelle te werk.
1. Numeriese Data: AutoML Tables ondersteun verskeie numeriese datatipes, insluitend heelgetalle en swaaipuntgetalle. Hierdie datatipes is geskik om kontinue of diskrete numeriese waardes voor te stel. Byvoorbeeld, as ons 'n datastel van huispryse het, sal die pryskolom as 'n numeriese datatipe voorgestel word.
2. Kategoriese data: AutoML-tabelle ondersteun ook kategoriese datatipes, wat diskrete waardes verteenwoordig wat in spesifieke kategorieë val. Kategoriese data kan verder in twee subtipes verdeel word:
a. Nominale data: Nominale data verteenwoordig kategorieë wat geen inherente volgorde of hiërargie het nie. Byvoorbeeld, as ons 'n datastel van kliënteterugvoer het, kan die sentimentkolom kategorieë soos "positief", "neutraal" en "negatief" hê. AutoML-tabelle kan sulke nominale kategoriese data hanteer.
b. Ordinale data: Ordinale data verteenwoordig kategorieë wat 'n spesifieke volgorde of hiërargie het. As ons byvoorbeeld 'n datastel van fliekgraderings het, kan die graderingskolom kategorieë soos "swak", "regverdig", "goed" en "uitstekend" hê. AutoML-tabelle kan sulke ordinale kategoriese data hanteer en die volgorde van die kategorieë tydens modelopleiding in ag neem.
3. Teksdata: AutoML Tables bied ook ondersteuning vir teksdata. Teksdata is tipies ongestruktureerd en vereis voorafverwerking om dit om te skakel in 'n gestruktureerde formaat wat geskik is vir masjienleer. AutoML Tables kan teksdata hanteer deur tegnieke soos teksinbedding of sak-van-woorde-voorstelling te gebruik. Byvoorbeeld, as ons 'n datastel van klantresensies het, kan die resensieteks in numeriese kenmerke omskep word deur tegnieke soos woordinbeddings te gebruik, wat dan deur AutoML Tables vir modelopleiding gebruik kan word.
4. Tydreeksdata: AutoML-tabelle kan tydreeksdata hanteer, wat data is wat oor 'n reeks tydintervalle ingesamel is. Tydreeksdata word algemeen in verskeie domeine soos finansies, weervoorspelling en aandelemarkanalise aangetref. AutoML-tabelle kan tydreeksdata hanteer deur tydverwante kenmerke soos tydstempels en vertraagde veranderlikes in te sluit.
AutoML-tabelle kan 'n wye reeks gestruktureerde datatipes hanteer, insluitend numeriese, kategoriese (beide nominale en ordinale), teks- en tydreeksdata. Hierdie veelsydigheid stel gebruikers in staat om die krag van AutoML-tabelle te benut vir 'n diverse stel masjienleertake oor verskeie domeine heen.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v AutoML-tabelle:
- Hoe kan gebruikers hul model ontplooi en voorspellings in AutoML-tabelle kry?
- Watter opsies is beskikbaar om 'n opleidingsbegroting in AutoML Tables op te stel?
- Watter inligting verskaf die Analiseer-oortjie in AutoML-tabelle?
- Hoe kan gebruikers hul opleidingsdata in AutoML-tabelle invoer?