Щоб імпортувати навчальні дані в таблиці AutoML, користувачі можуть виконати низку кроків, які включають підготовку даних, створення набору даних і завантаження даних до служби таблиць AutoML. AutoML Tables – це сервіс машинного навчання, наданий Google Cloud, який дозволяє користувачам створювати та розгортати власні моделі машинного навчання без потреби в розширеному кодуванні чи дослідженні даних.
Першим кроком до імпорту навчальних даних є підготовка даних у сумісному форматі. Таблиці AutoML підтримують різні формати даних, як-от таблиці CSV, JSONL і BigQuery. Перед завантаженням у таблиці AutoML важливо переконатися, що дані правильно відформатовано та впорядковано. Це включає очищення даних, обробку відсутніх значень і кодування категоріальних змінних, якщо необхідно.
Після підготовки даних користувачі можуть створити набір даних в інтерфейсі користувача AutoML Tables. Набір даних — це контейнер для навчальних даних і пов’язаних метаданих. Щоб створити набір даних, користувачі повинні вказати назву та вибрати проект і місце, де буде зберігатися набір даних. Важливо вибрати відповідний проект і місце розташування, щоб забезпечити конфіденційність даних і відповідність нормативним вимогам.
Після створення набору даних користувачі можуть завантажити навчальні дані. В інтерфейсі AutoML Tables UI є можливість імпортувати дані з різних джерел, таких як Google Cloud Storage, BigQuery, або безпосередньо з локальної машини користувача. Якщо дані зберігаються в Google Cloud Storage або BigQuery, користувачі можуть просто вказати необхідні деталі, як-от шлях до файлу або назву таблиці. Якщо дані зберігаються локально, користувачі можуть використовувати інтерфейс AutoML Tables, щоб завантажити файл даних.
Під час процесу імпорту даних AutoML Tables автоматично аналізує дані та визначає типи стовпців і статистику даних. Це допомагає зрозуміти дані та приймати обґрунтовані рішення під час процесу навчання моделі. Користувачі можуть переглядати та змінювати визначені типи стовпців, якщо це необхідно.
Після імпорту даних користувачі можуть далі досліджувати та аналізувати дані за допомогою інтерфейсу AutoML Tables. Інтерфейс користувача надає різні функції, такі як статистика даних, візуалізація розподілу даних і параметри розділення даних. Ці функції допомагають користувачам отримати розуміння даних і приймати зважені рішення під час процесу навчання моделі.
Щоб імпортувати навчальні дані в таблиці AutoML, користувачам потрібно підготувати дані у сумісному форматі, створити набір даних і завантажити дані за допомогою інтерфейсу користувача таблиць AutoML. Таблиці AutoML підтримують різні формати даних і забезпечують інтуїтивно зрозумілий інтерфейс користувача для дослідження та аналізу даних. Виконавши ці кроки, користувачі зможуть ефективно імпортувати свої навчальні дані та розпочати створення спеціальних моделей машинного навчання за допомогою таблиць AutoML.
Інші останні запитання та відповіді щодо Таблиці AutoML:
- Як користувачі можуть розгорнути свою модель і отримати прогнози в таблицях AutoML?
- Які параметри доступні для встановлення бюджету навчання в AutoML Tables?
- Яку інформацію надає вкладка «Аналіз» у таблицях AutoML?
- Які різні типи даних можуть обробляти таблиці AutoML?