Чтобы импортировать данные обучения в таблицы AutoML, пользователи могут выполнить ряд шагов, которые включают подготовку данных, создание набора данных и загрузку данных в службу таблиц AutoML. AutoML Tables — это служба машинного обучения, предоставляемая Google Cloud, которая позволяет пользователям создавать и развертывать собственные модели машинного обучения без необходимости обширных знаний в области кодирования или обработки данных.
Первым шагом в импорте обучающих данных является подготовка данных в совместимом формате. Таблицы AutoML поддерживают различные форматы данных, такие как таблицы CSV, JSONL и BigQuery. Важно убедиться, что данные правильно отформатированы и организованы, прежде чем загружать их в таблицы AutoML. Сюда входит очистка данных, обработка пропущенных значений и кодирование категориальных переменных, если это необходимо.
После подготовки данных пользователи могут создать набор данных в пользовательском интерфейсе таблиц AutoML. Набор данных — это контейнер для обучающих данных и связанных с ними метаданных. Чтобы создать набор данных, пользователям необходимо указать имя, выбрать проект и место, где будет храниться набор данных. Важно выбрать подходящий проект и место, чтобы обеспечить конфиденциальность данных и соответствие нормативным требованиям.
После создания набора данных пользователи могут загрузить данные обучения. В пользовательском интерфейсе AutoML Tables есть возможность импортировать данные из разных источников, таких как Google Cloud Storage, BigQuery или непосредственно с локального компьютера пользователя. Если данные хранятся в Google Cloud Storage или BigQuery, пользователи могут просто предоставить необходимые данные, такие как путь к файлу или имя таблицы. Если данные хранятся локально, пользователи могут использовать пользовательский интерфейс таблиц AutoML для загрузки файла данных.
В процессе импорта данных AutoML Tables автоматически анализирует данные и определяет типы столбцов и статистику данных. Это помогает понять данные и принять обоснованные решения в процессе обучения модели. Пользователи могут просматривать и изменять предполагаемые типы столбцов при необходимости.
После импорта данных пользователи могут продолжить изучение и анализ данных с помощью пользовательского интерфейса таблиц AutoML. Пользовательский интерфейс предоставляет различные функции, такие как статистика данных, визуализация распределения данных и параметры разделения данных. Эти функции помогают пользователям получить представление о данных и принимать обоснованные решения в процессе обучения модели.
Чтобы импортировать данные обучения в таблицы AutoML, пользователям необходимо подготовить данные в совместимом формате, создать набор данных и загрузить данные с помощью пользовательского интерфейса таблиц AutoML. Таблицы AutoML поддерживают различные форматы данных и предоставляют интуитивно понятный пользовательский интерфейс для исследования и анализа данных. Выполнив эти шаги, пользователи смогут эффективно импортировать данные обучения и начать создавать собственные модели машинного обучения с помощью таблиц AutoML.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Таблицы AutoML:
- Как пользователи могут развернуть свою модель и получить прогнозы в таблицах AutoML?
- Какие параметры доступны для настройки бюджета обучения в таблицах AutoML?
- Какую информацию предоставляет вкладка «Анализ» в таблицах AutoML?
- Какие типы данных могут обрабатывать таблицы AutoML?