Tuodakseen harjoitustietoja AutoML-taulukoihin käyttäjät voivat noudattaa useita vaiheita, joihin kuuluu tietojen valmistelu, tietojoukon luominen ja tietojen lataaminen AutoML-taulukkopalveluun. AutoML Tables on Google Cloudin tarjoama koneoppimispalvelu, jonka avulla käyttäjät voivat luoda ja ottaa käyttöön mukautettuja koneoppimismalleja ilman laajaa koodaus- tai datatieteen asiantuntemusta.
Ensimmäinen vaihe harjoitustietojen tuonnissa on valmistella tiedot yhteensopivassa muodossa. AutoML Tables tukee useita tietomuotoja, kuten CSV-, JSONL- ja BigQuery-taulukoita. On tärkeää varmistaa, että tiedot on muotoiltu ja järjestetty oikein ennen kuin ne ladataan AutoML-taulukoihin. Tämä sisältää tietojen puhdistamisen, puuttuvien arvojen käsittelyn ja kategoristen muuttujien koodauksen tarvittaessa.
Kun tiedot on valmisteltu, käyttäjät voivat luoda tietojoukon AutoML Tables -käyttöliittymässä. Tietojoukko on harjoitustietojen ja niihin liittyvien metatietojen säilö. Tietojoukon luomiseksi käyttäjien on annettava nimi ja valittava projekti ja sijainti, johon tietojoukko tallennetaan. On tärkeää valita sopiva projekti ja sijainti, jotta varmistetaan tietosuoja ja säädöstenmukaisuus.
Tietojoukon luomisen jälkeen käyttäjät voivat ladata harjoitustiedot. AutoML Tables -käyttöliittymässä on mahdollisuus tuoda tietoja eri lähteistä, kuten Google Cloud Storagesta, BigQuerysta tai suoraan käyttäjän paikalliselta koneelta. Jos tiedot on tallennettu Google Cloud Storageen tai BigQueryyn, käyttäjät voivat antaa tarvittavat tiedot, kuten tiedostopolun tai taulukon nimen. Jos tiedot tallennetaan paikallisesti, käyttäjät voivat ladata datatiedoston AutoML Tables -käyttöliittymän avulla.
Tietojen tuontiprosessin aikana AutoML Tables analysoi tiedot automaattisesti ja päättelee saraketyypit ja tietotilastot. Tämä auttaa ymmärtämään dataa ja tekemään tietoisia päätöksiä mallin koulutusprosessin aikana. Käyttäjät voivat tarvittaessa tarkastella ja muokata pääteltyjä saraketyyppejä.
Kun tiedot on tuotu, käyttäjät voivat tutkia ja analysoida tietoja tarkemmin AutoML Tables -käyttöliittymän avulla. Käyttöliittymä tarjoaa erilaisia ominaisuuksia, kuten datatilastot, tietojen jakelun visualisoinnin ja tietojen jakamisvaihtoehdot. Nämä ominaisuudet auttavat käyttäjiä saamaan tietoa tiedoista ja tekemään perusteltuja päätöksiä mallin koulutusprosessin aikana.
Tuodakseen harjoitustietoja AutoML-taulukoihin käyttäjien on valmisteltava tiedot yhteensopivassa muodossa, luotava tietojoukko ja ladattava tiedot AutoML Tables -käyttöliittymän avulla. AutoML Tables tukee useita tietomuotoja ja tarjoaa intuitiivisen käyttöliittymän tietojen tutkimiseen ja analysointiin. Seuraamalla näitä vaiheita käyttäjät voivat tehokkaasti tuoda harjoitustietonsa ja alkaa rakentaa mukautettuja koneoppimismalleja AutoML-taulukoiden avulla.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen AutoML-taulukot:
- Kuinka käyttäjät voivat ottaa mallinsa käyttöön ja saada ennusteita AutoML-taulukoissa?
- Mitä vaihtoehtoja on käytettävissä harjoitusbudjetin asettamiseen AutoML-taulukoissa?
- Mitä tietoja Analysoi-välilehti tarjoaa AutoML-taulukoissa?
- Mitä eri tietotyyppejä AutoML-taulukot voivat käsitellä?