Untuk mengimport data latihan ke dalam Jadual AutoML, pengguna boleh mengikuti satu siri langkah yang melibatkan penyediaan data, mencipta set data dan memuat naik data ke perkhidmatan Jadual AutoML. AutoML Tables ialah perkhidmatan pembelajaran mesin yang disediakan oleh Google Cloud yang membolehkan pengguna membuat dan menggunakan model pembelajaran mesin tersuai tanpa memerlukan pengekodan yang meluas atau kepakaran sains data.
Langkah pertama dalam mengimport data latihan ialah menyediakan data dalam format yang serasi. Jadual AutoML menyokong pelbagai format data seperti jadual CSV, JSONL dan BigQuery. Adalah penting untuk memastikan bahawa data diformat dan disusun dengan betul sebelum memuat naiknya ke Jadual AutoML. Ini termasuk membersihkan data, mengendalikan nilai yang hilang dan pengekodan pembolehubah kategori jika perlu.
Setelah data disediakan, pengguna boleh membuat set data dalam UI Jadual AutoML. Set data ialah bekas untuk data latihan dan metadata yang berkaitan. Untuk membuat set data, pengguna perlu memberikan nama dan memilih projek dan lokasi tempat set data akan disimpan. Adalah penting untuk memilih projek dan lokasi yang sesuai untuk memastikan privasi data dan pematuhan kepada keperluan kawal selia.
Selepas mencipta set data, pengguna boleh memuat naik data latihan. Dalam UI Jadual AutoML, terdapat pilihan untuk mengimport data daripada sumber yang berbeza seperti Storan Awan Google, BigQuery atau terus daripada mesin setempat pengguna. Jika data disimpan dalam Storan Awan Google atau BigQuery, pengguna hanya boleh memberikan butiran yang diperlukan seperti laluan fail atau nama jadual. Jika data disimpan secara setempat, pengguna boleh menggunakan UI Jadual AutoML untuk memuat naik fail data.
Semasa proses import data, AutoML Tables menganalisis data secara automatik dan membuat kesimpulan jenis lajur dan statistik data. Ini membantu dalam memahami data dan membuat keputusan termaklum semasa proses latihan model. Pengguna boleh menyemak dan mengubah suai jenis lajur yang disimpulkan jika perlu.
Selepas data diimport, pengguna boleh meneroka dan menganalisis data dengan lebih lanjut menggunakan UI Jadual AutoML. UI menyediakan pelbagai ciri seperti statistik data, visualisasi pengedaran data dan pilihan pemisahan data. Ciri ini membantu pengguna mendapatkan cerapan tentang data dan membuat keputusan termaklum semasa proses latihan model.
Untuk mengimport data latihan ke dalam Jadual AutoML, pengguna perlu menyediakan data dalam format yang serasi, membuat set data dan memuat naik data menggunakan UI Jadual AutoML. Jadual AutoML menyokong pelbagai format data dan menyediakan UI intuitif untuk penerokaan dan analisis data. Dengan mengikuti langkah ini, pengguna boleh mengimport data latihan mereka dengan cekap dan mula membina model pembelajaran mesin tersuai menggunakan Jadual AutoML.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Jadual AutoML:
- Bagaimanakah pengguna boleh menggunakan model mereka dan mendapatkan ramalan dalam Jadual AutoML?
- Apakah pilihan yang tersedia untuk menetapkan belanjawan latihan dalam Jadual AutoML?
- Apakah maklumat yang disediakan oleh tab Analisis dalam Jadual AutoML?
- Apakah jenis data berbeza yang boleh dikendalikan oleh Jadual AutoML?