Koje različite vrste podataka mogu obraditi AutoML tablice?
AutoML Tables moćan je alat za strojno učenje koji pruža Google Cloud koji korisnicima omogućuje izradu i implementaciju modela strojnog učenja bez potrebe za opsežnom stručnošću u programiranju ili znanosti o podacima. Automatizira proces inženjeringa značajki, odabira modela, podešavanja hiperparametara i evaluacije modela, čineći ga dostupnim korisnicima s različitim razinama znanja o strojnom učenju.
Kada su u pitanju tipovi podataka, AutoML tablice mogu rukovati širokim rasponom strukturiranih tipova podataka. Strukturirani podaci odnose se na podatke koji su organizirani u tabelarnom formatu, s redovima koji predstavljaju instance ili primjere, a stupcima koji predstavljaju značajke ili varijable. AutoML tablice mogu rukovati i numeričkim i kategoričkim tipovima podataka, omogućujući korisnicima rad s različitim skupovima podataka.
1. Numerički podaci: AutoML Tables podržava različite vrste numeričkih podataka, uključujući cijele brojeve i brojeve s pomičnim zarezom. Ovi tipovi podataka prikladni su za predstavljanje kontinuiranih ili diskretnih numeričkih vrijednosti. Na primjer, ako imamo skup podataka o cijenama stanova, stupac cijena bio bi predstavljen kao numerički tip podataka.
2. Kategorički podaci: AutoML tablice također podržavaju kategoričke tipove podataka, koji predstavljaju diskretne vrijednosti koje spadaju u određene kategorije. Kategorični podaci mogu se dalje podijeliti u dvije podvrste:
a. Nominalni podaci: Nominalni podaci predstavljaju kategorije koje nemaju inherentan poredak ili hijerarhiju. Na primjer, ako imamo skup podataka o povratnim informacijama kupaca, stupac raspoloženja može imati kategorije kao što su "pozitivno", "neutralno" i "negativno". AutoML tablice mogu obraditi takve nominalne kategoričke podatke.
b. Redni podaci: redni podaci predstavljaju kategorije koje imaju određeni redoslijed ili hijerarhiju. Na primjer, ako imamo skup podataka o ocjenama filmova, stupac s ocjenama mogao bi sadržavati kategorije poput "loše", "prilično", "dobro" i "izvrsno". AutoML tablice mogu rukovati takvim rednim kategoričkim podacima i uzeti u obzir redoslijed kategorija tijekom obuke modela.
3. Tekstualni podaci: AutoML Tables također pruža podršku za tekstualne podatke. Tekstualni podaci obično su nestrukturirani i zahtijevaju prethodnu obradu kako bi se pretvorili u strukturirani format prikladan za strojno učenje. AutoML tablice mogu rukovati tekstualnim podacima korištenjem tehnika kao što su ugrađivanje teksta ili predstavljanje vreće riječi. Na primjer, ako imamo skup podataka o recenzijama kupaca, tekst recenzije može se transformirati u numeričke značajke pomoću tehnika poput ugrađivanja riječi, koje zatim AutoML tablice mogu koristiti za obuku modela.
4. Podaci vremenskih serija: AutoML tablice mogu rukovati podacima vremenskih serija, što su podaci prikupljeni tijekom niza vremenskih intervala. Podaci o vremenskoj seriji često se susreću u raznim domenama kao što su financije, vremenska prognoza i analiza burze. AutoML tablice mogu rukovati podacima vremenskih serija uključivanjem značajki povezanih s vremenom kao što su vremenske oznake i varijable s kašnjenjem.
AutoML tablice mogu rukovati širokim rasponom tipova strukturiranih podataka, uključujući numeričke, kategoričke (i nominalne i redne), tekstualne i vremenske serije podataka. Ova svestranost omogućuje korisnicima da iskoriste snagu AutoML tablica za raznolik skup zadataka strojnog učenja u raznim domenama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Tablice AutoML:
- Kako se može prijeći između Vertex AI i AutoML tablica?
- Zašto su AutoML tablice ukinute i što ih nasljeđuje?
- Kako korisnici mogu implementirati svoj model i dobiti predviđanja u AutoML tablicama?
- Koje su opcije dostupne za postavljanje proračuna za obuku u AutoML tablicama?
- Koje informacije nudi kartica Analiza u AutoML tablicama?
- Kako korisnici mogu uvesti svoje podatke o obuci u AutoML tablice?