Treeninguandmete importimiseks AutoML-i tabelitesse saavad kasutajad järgida mitmeid samme, mis hõlmavad andmete ettevalmistamist, andmekogumi loomist ja andmete üleslaadimist teenusesse AutoML Tables. AutoML Tables on Google Cloudi pakutav masinõppeteenus, mis võimaldab kasutajatel luua ja juurutada kohandatud masinõppemudeleid, ilma et oleks vaja ulatuslikke kodeerimis- või andmeteadusteadmisi.
Esimene samm treeningandmete importimisel on andmete ettevalmistamine ühilduvas vormingus. AutoML Tables toetab erinevaid andmevorminguid, nagu CSV, JSONL ja BigQuery tabelid. Enne AutoML-i tabelitesse üleslaadimist on oluline tagada, et andmed oleksid õigesti vormindatud ja korraldatud. See hõlmab andmete puhastamist, puuduvate väärtuste käsitlemist ja vajadusel kategooriliste muutujate kodeerimist.
Kui andmed on ette valmistatud, saavad kasutajad luua andmestiku AutoML-i tabelite kasutajaliideses. Andmekogum on treeningandmete ja nendega seotud metaandmete konteiner. Andmestiku loomiseks peavad kasutajad andma nime ning valima projekti ja asukoha, kuhu andmestik salvestatakse. Oluline on valida sobiv projekt ja asukoht, et tagada andmete privaatsus ja vastavus regulatiivsetele nõuetele.
Pärast andmekogumi loomist saavad kasutajad treeningandmed üles laadida. AutoML-tabelite kasutajaliideses on võimalus importida andmeid erinevatest allikatest, nagu Google Cloud Storage, BigQuery või otse kasutaja kohalikust masinast. Kui andmed salvestatakse teenusesse Google Cloud Storage või BigQuery, saavad kasutajad lihtsalt esitada vajalikud üksikasjad, nagu failitee või tabeli nimi. Kui andmed salvestatakse kohapeal, saavad kasutajad andmefaili üleslaadimiseks kasutada AutoML-tabelite kasutajaliidest.
Andmete importimise käigus analüüsib AutoML Tables andmeid automaatselt ning järeldab veerutüübid ja andmete statistika. See aitab mudeli koolitusprotsessi käigus andmeid mõista ja teha teadlikke otsuseid. Kasutajad saavad tuletatud veerutüüpe vajadusel üle vaadata ja muuta.
Pärast andmete importimist saavad kasutajad andmeid AutoML-tabelite kasutajaliidese abil edasi uurida ja analüüsida. Kasutajaliides pakub erinevaid funktsioone, nagu andmete statistika, andmete levitamise visualiseerimine ja andmete jagamise valikud. Need funktsioonid aitavad kasutajatel mudeli koolitusprotsessi ajal andmetest ülevaate saada ja teha teadlikke otsuseid.
Treeninguandmete importimiseks AutoML-i tabelitesse peavad kasutajad koostama andmed ühilduvas vormingus, looma andmestiku ja üles laadima andmed AutoML-tabelite kasutajaliidese abil. AutoML Tables toetab erinevaid andmevorminguid ja pakub andmete uurimiseks ja analüüsimiseks intuitiivset kasutajaliidest. Neid samme järgides saavad kasutajad tõhusalt importida oma koolitusandmeid ja hakata koostama kohandatud masinõppemudeleid, kasutades AutoML-i tabeleid.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta AutoML-tabelid:
- Kuidas saavad kasutajad oma mudelit juurutada ja AutoML-i tabelites ennustusi saada?
- Millised võimalused on AutoML-i tabelites koolituseelarve määramiseks saadaval?
- Millist teavet pakub vahekaart Analüüsi AutoML-i tabelites?
- Millised on erinevad andmetüübid, mida AutoML-tabelid saavad käsitleda?