Za uvoz podataka o obuci u AutoML tablice, korisnici mogu slijediti niz koraka koji uključuju pripremu podataka, stvaranje skupa podataka i učitavanje podataka u uslugu AutoML tablice. AutoML Tables usluga je strojnog učenja koju pruža Google Cloud koja korisnicima omogućuje stvaranje i implementaciju prilagođenih modela strojnog učenja bez potrebe za opsežnim znanjem kodiranja ili znanosti o podacima.
Prvi korak u uvozu podataka o obuci je priprema podataka u kompatibilnom formatu. AutoML tablice podržavaju različite formate podataka kao što su CSV, JSONL i BigQuery tablice. Važno je osigurati da su podaci pravilno formatirani i organizirani prije nego što ih učitate u AutoML tablice. To uključuje čišćenje podataka, rukovanje nedostajućim vrijednostima i kodiranje kategoričkih varijabli ako je potrebno.
Nakon što su podaci pripremljeni, korisnici mogu stvoriti skup podataka u korisničkom sučelju AutoML Tables. Skup podataka je spremnik za podatke o obuci i povezane metapodatke. Za izradu skupa podataka, korisnici trebaju dati naziv i odabrati projekt i mjesto gdje će skup podataka biti pohranjen. Važno je odabrati odgovarajući projekt i lokaciju kako bi se osigurala privatnost podataka i usklađenost s regulatornim zahtjevima.
Nakon izrade skupa podataka, korisnici mogu učitati podatke o obuci. U korisničkom sučelju AutoML Tables postoji opcija uvoza podataka iz različitih izvora kao što su Google Cloud Storage, BigQuery ili izravno s lokalnog računala korisnika. Ako su podaci pohranjeni u Google Cloud Storage ili BigQuery, korisnici mogu jednostavno unijeti potrebne pojedinosti kao što je put datoteke ili naziv tablice. Ako su podaci pohranjeni lokalno, korisnici mogu koristiti korisničko sučelje AutoML Tables za prijenos podatkovne datoteke.
Tijekom procesa uvoza podataka, AutoML Tables automatski analizira podatke i zaključuje o vrstama stupaca i statističkim podacima. To pomaže u razumijevanju podataka i donošenju informiranih odluka tijekom procesa obuke modela. Korisnici mogu pregledati i izmijeniti tipove stupaca ako je potrebno.
Nakon što se podaci uvezu, korisnici mogu dalje istraživati i analizirati podatke pomoću korisničkog sučelja AutoML Tables. UI pruža razne značajke kao što su statistika podataka, vizualizacija distribucije podataka i opcije dijeljenja podataka. Ove značajke pomažu korisnicima da steknu uvid u podatke i donesu informirane odluke tijekom procesa obuke modela.
Za uvoz podataka o obuci u AutoML tablice, korisnici moraju pripremiti podatke u kompatibilnom formatu, stvoriti skup podataka i učitati podatke pomoću korisničkog sučelja AutoML tablica. AutoML Tables podržava različite formate podataka i pruža intuitivno korisničko sučelje za istraživanje i analizu podataka. Slijedeći ove korake, korisnici mogu učinkovito uvesti svoje podatke o obuci i započeti s izgradnjom prilagođenih modela strojnog učenja pomoću AutoML tablica.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Tablice AutoML:
- 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?
- Koje različite vrste podataka mogu obraditi AutoML tablice?