Chcete-li importovat trénovací data do tabulek AutoML, mohou uživatelé postupovat podle řady kroků, které zahrnují přípravu dat, vytvoření datové sady a nahrání dat do služby AutoML Tables. AutoML Tables je služba strojového učení poskytovaná službou Google Cloud, která uživatelům umožňuje vytvářet a nasazovat vlastní modely strojového učení bez nutnosti rozsáhlých znalostí v oblasti kódování nebo datové vědy.
Prvním krokem při importu tréninkových dat je připravit data v kompatibilním formátu. Tabulky AutoML podporují různé formáty dat, jako jsou tabulky CSV, JSONL a BigQuery. Před odesláním do tabulek AutoML je důležité zajistit, aby byla data správně naformátována a uspořádána. To zahrnuje čištění dat, zpracování chybějících hodnot a v případě potřeby kódování kategorických proměnných.
Jakmile jsou data připravena, mohou uživatelé vytvořit datovou sadu v uživatelském rozhraní AutoML Tables. Datová sada je kontejner pro trénovací data a související metadata. K vytvoření datové sady musí uživatelé zadat název a vybrat projekt a umístění, kde bude datová sada uložena. Je důležité zvolit vhodný projekt a umístění, aby bylo zajištěno soukromí dat a soulad s regulačními požadavky.
Po vytvoření datové sady mohou uživatelé nahrát tréninková data. V uživatelském rozhraní AutoML Tables existuje možnost importovat data z různých zdrojů, jako je Google Cloud Storage, BigQuery, nebo přímo z místního počítače uživatele. Pokud jsou data uložena ve službě Google Cloud Storage nebo BigQuery, uživatelé mohou jednoduše zadat potřebné podrobnosti, jako je cesta k souboru nebo název tabulky. Pokud jsou data uložena lokálně, mohou uživatelé k nahrání datového souboru použít uživatelské rozhraní AutoML Tables.
Během procesu importu dat AutoML Tables automaticky analyzuje data a odvodí typy sloupců a statistiky dat. To pomáhá porozumět datům a činit informovaná rozhodnutí během procesu tréninku modelu. Uživatelé mohou v případě potřeby zkontrolovat a upravit odvozené typy sloupců.
Po importu dat mohou uživatelé data dále zkoumat a analyzovat pomocí uživatelského rozhraní AutoML Tables. Uživatelské rozhraní poskytuje různé funkce, jako je statistika dat, vizualizace distribuce dat a možnosti rozdělení dat. Tyto funkce pomáhají uživatelům získat přehled o datech a činit informovaná rozhodnutí během procesu školení modelu.
Aby uživatelé mohli importovat tréninková data do tabulek AutoML, musí připravit data v kompatibilním formátu, vytvořit datovou sadu a nahrát data pomocí uživatelského rozhraní AutoML Tables. Tabulky AutoML podporují různé formáty dat a poskytují intuitivní uživatelské rozhraní pro průzkum a analýzu dat. Pomocí těchto kroků mohou uživatelé efektivně importovat svá tréninková data a začít vytvářet vlastní modely strojového učení pomocí tabulek AutoML.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Tabulky AutoML:
- Jak mohou uživatelé nasadit svůj model a získat předpovědi v tabulkách AutoML?
- Jaké možnosti jsou k dispozici pro nastavení rozpočtu školení v tabulkách AutoML?
- Jaké informace poskytuje karta Analýza v tabulkách AutoML?
- Jaké jsou různé datové typy, které mohou tabulky AutoML zpracovat?