Om opleidingsdata in AutoML Tables in te voer, kan gebruikers 'n reeks stappe volg wat die voorbereiding van die data behels, die skep van 'n datastel en die oplaai van die data na die AutoML Tables-diens. AutoML Tables is 'n masjienleerdiens wat deur Google Cloud verskaf word wat gebruikers in staat stel om gepasmaakte masjienleermodelle te skep en te ontplooi sonder die behoefte aan uitgebreide kodering of datawetenskap kundigheid.
Die eerste stap in die invoer van opleidingsdata is om die data in 'n versoenbare formaat voor te berei. AutoML-tabelle ondersteun verskeie dataformate soos CSV-, JSONL- en BigQuery-tabelle. Dit is belangrik om te verseker dat die data behoorlik geformateer en georganiseer is voordat dit na AutoML Tables opgelaai word. Dit sluit in die skoonmaak van die data, die hantering van ontbrekende waardes en enkodering van kategoriese veranderlikes indien nodig.
Sodra die data voorberei is, kan gebruikers 'n datastel in die AutoML Tables UI skep. 'n Datastel is 'n houer vir die opleidingsdata en gepaardgaande metadata. Om 'n datastel te skep, moet gebruikers 'n naam verskaf en die projek en ligging kies waar die datastel gestoor sal word. Dit is belangrik om die toepaslike projek en ligging te kies om dataprivaatheid en voldoening aan regulatoriese vereistes te verseker.
Nadat die datastel geskep is, kan gebruikers die opleidingsdata oplaai. In die AutoML Tables UI is daar 'n opsie om data vanaf verskillende bronne soos Google Cloud Storage, BigQuery, of direk vanaf die gebruiker se plaaslike masjien in te voer. As die data in Google Cloud Storage of BigQuery gestoor word, kan gebruikers eenvoudig die nodige besonderhede soos die lêerpad of tabelnaam verskaf. As die data plaaslik gestoor word, kan gebruikers die AutoML Tables UI gebruik om die datalêer op te laai.
Tydens die data-invoerproses ontleed AutoML Tables outomaties die data en lei die kolomtipes en datastatistieke af. Dit help om die data te verstaan en ingeligte besluite te neem tydens die modelopleidingsproses. Gebruikers kan die afgeleide kolomtipes hersien en wysig indien nodig.
Nadat die data ingevoer is, kan gebruikers die data verder verken en ontleed met behulp van die AutoML Tables UI. Die UI bied verskeie kenmerke soos datastatistieke, dataverspreidingsvisualisering en dataverdelingsopsies. Hierdie kenmerke help gebruikers om insigte in die data te kry en ingeligte besluite te neem tydens die modelopleidingsproses.
Om opleidingsdata in AutoML Tables in te voer, moet gebruikers die data in 'n versoenbare formaat voorberei, 'n datastel skep en die data oplaai deur die AutoML Tables UI te gebruik. AutoML Tables ondersteun verskeie dataformate en bied 'n intuïtiewe UI vir dataverkenning en -analise. Deur hierdie stappe te volg, kan gebruikers hul opleidingsdata doeltreffend invoer en pasgemaakte masjienleermodelle begin bou met behulp van AutoML-tabelle.
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?
- Wat is die verskillende datatipes wat AutoML Tables kan hanteer?