Каб імпартаваць навучальныя даныя ў табліцы AutoML, карыстальнікі могуць выканаць шэраг этапаў, якія ўключаюць падрыхтоўку даных, стварэнне набору даных і загрузку даных у службу табліц AutoML. AutoML Tables - гэта сэрвіс машыннага навучання, прадастаўлены Google Cloud, які дазваляе карыстальнікам ствараць і разгортваць карыстальніцкія мадэлі машыннага навучання без неабходнасці шырокага кадавання або экспертызы ў галіне навукі аб дадзеных.
Першым крокам у імпарце навучальных даных з'яўляецца падрыхтоўка даных у сумяшчальным фармаце. Табліцы AutoML падтрымліваюць розныя фарматы даных, такія як табліцы CSV, JSONL і BigQuery. Перад загрузкай у табліцы AutoML важна пераканацца, што дадзеныя правільна адфарматаваны і арганізаваны. Гэта ўключае ачыстку даных, апрацоўку адсутных значэнняў і кадзіраванне катэгарыяльных зменных, калі неабходна.
Пасля падрыхтоўкі даных карыстальнікі могуць стварыць набор даных у карыстацкім інтэрфейсе AutoML Tables. Набор даных - гэта кантэйнер для навучальных даных і звязаных з імі метададзеных. Каб стварыць набор даных, карыстальнікам неабходна ўказаць назву і выбраць праект і месца, дзе будзе захоўвацца набор даных. Важна выбраць адпаведны праект і месца, каб забяспечыць канфідэнцыяльнасць даных і адпаведнасць нарматыўным патрабаванням.
Пасля стварэння набору даных карыстальнікі могуць загружаць навучальныя даныя. У карыстальніцкім інтэрфейсе AutoML Tables ёсць магчымасць імпартаваць даныя з розных крыніц, такіх як Google Cloud Storage, BigQuery, або непасрэдна з лакальнай машыны карыстальніка. Калі даныя захоўваюцца ў воблачным сховішчы Google або BigQuery, карыстальнікі могуць проста ўвесці неабходныя звесткі, такія як шлях да файла або імя табліцы. Калі даныя захоўваюцца лакальна, карыстальнікі могуць выкарыстоўваць карыстацкі інтэрфейс AutoML Tables для загрузкі файла даных.
У працэсе імпарту даных AutoML Tables аўтаматычна аналізуе даныя і выводзіць тыпы слупкоў і статыстыку даных. Гэта дапамагае разумець даныя і прымаць абгрунтаваныя рашэнні ў працэсе навучання мадэлі. Пры неабходнасці карыстальнікі могуць праглядаць і змяняць выведзеныя тыпы слупкоў.
Пасля імпарту даных карыстальнікі могуць далей вывучаць і аналізаваць даныя з дапамогай карыстацкага інтэрфейсу AutoML Tables. Карыстацкі інтэрфейс забяспечвае розныя функцыі, такія як статыстыка даных, візуалізацыя размеркавання даных і параметры падзелу даных. Гэтыя функцыі дапамагаюць карыстальнікам атрымаць уяўленне аб дадзеных і прымаць абгрунтаваныя рашэнні ў працэсе навучання мадэлі.
Каб імпартаваць навучальныя даныя ў табліцы AutoML, карыстальнікам неабходна падрыхтаваць даныя ў сумяшчальным фармаце, стварыць набор даных і загрузіць даныя з дапамогай карыстацкага інтэрфейсу AutoML Tables. Табліцы AutoML падтрымліваюць розныя фарматы даных і забяспечваюць інтуітыўна зразумелы інтэрфейс для вывучэння і аналізу даных. Выканаўшы гэтыя крокі, карыстальнікі змогуць эфектыўна імпартаваць свае навучальныя даныя і пачаць будаваць уласныя мадэлі машыннага навучання з дапамогай табліц AutoML.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Табліцы AutoML:
- Як карыстальнікі могуць разгарнуць сваю мадэль і атрымаць прагнозы ў табліцах AutoML?
- Якія варыянты даступныя для ўстаноўкі бюджэту навучання ў AutoML Tables?
- Якую інфармацыю змяшчае ўкладка "Аналіз" у табліцах AutoML?
- Якія розныя тыпы даных могуць апрацоўваць табліцы AutoML?