Για την εισαγωγή δεδομένων εκπαίδευσης σε πίνακες AutoML, οι χρήστες μπορούν να ακολουθήσουν μια σειρά βημάτων που περιλαμβάνουν την προετοιμασία των δεδομένων, τη δημιουργία ενός συνόλου δεδομένων και τη μεταφόρτωση των δεδομένων στην υπηρεσία Πίνακες AutoML. Το AutoML Tables είναι μια υπηρεσία μηχανικής εκμάθησης που παρέχεται από το Google Cloud, η οποία επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν και να αναπτύσσουν προσαρμοσμένα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης χωρίς την ανάγκη εκτεταμένης τεχνογνωσίας στον τομέα της κωδικοποίησης ή της επιστήμης δεδομένων.
Το πρώτο βήμα για την εισαγωγή δεδομένων εκπαίδευσης είναι η προετοιμασία των δεδομένων σε συμβατή μορφή. Το AutoML Tables υποστηρίζει διάφορες μορφές δεδομένων, όπως πίνακες CSV, JSONL και BigQuery. Είναι σημαντικό να βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι σωστά μορφοποιημένα και οργανωμένα πριν τα ανεβάσετε στους πίνακες AutoML. Αυτό περιλαμβάνει καθαρισμό των δεδομένων, χειρισμό τιμών που λείπουν και κωδικοποίηση κατηγορικών μεταβλητών, εάν είναι απαραίτητο.
Μόλις προετοιμαστούν τα δεδομένα, οι χρήστες μπορούν να δημιουργήσουν ένα σύνολο δεδομένων στη διεπαφή χρήστη AutoML Tables. Ένα σύνολο δεδομένων είναι ένα κοντέινερ για τα δεδομένα εκπαίδευσης και τα σχετικά μεταδεδομένα. Για να δημιουργήσουν ένα σύνολο δεδομένων, οι χρήστες πρέπει να δώσουν ένα όνομα και να επιλέξουν το έργο και την τοποθεσία όπου θα αποθηκευτεί το σύνολο δεδομένων. Είναι σημαντικό να επιλέξετε το κατάλληλο έργο και τοποθεσία για να διασφαλίσετε το απόρρητο των δεδομένων και τη συμμόρφωση με τις κανονιστικές απαιτήσεις.
Μετά τη δημιουργία του συνόλου δεδομένων, οι χρήστες μπορούν να ανεβάσουν τα δεδομένα εκπαίδευσης. Στη διεπαφή χρήστη AutoML Tables, υπάρχει η επιλογή εισαγωγής δεδομένων από διαφορετικές πηγές, όπως το Google Cloud Storage, το BigQuery ή απευθείας από τον τοπικό υπολογιστή του χρήστη. Εάν τα δεδομένα αποθηκεύονται στο Google Cloud Storage ή στο BigQuery, οι χρήστες μπορούν απλώς να παρέχουν τις απαραίτητες λεπτομέρειες, όπως τη διαδρομή αρχείου ή το όνομα του πίνακα. Εάν τα δεδομένα αποθηκεύονται τοπικά, οι χρήστες μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη διεπαφή χρήστη AutoML Tables για να ανεβάσουν το αρχείο δεδομένων.
Κατά τη διαδικασία εισαγωγής δεδομένων, οι πίνακες AutoML αναλύουν αυτόματα τα δεδομένα και συνάγουν τους τύπους στηλών και τα στατιστικά δεδομένα. Αυτό βοηθά στην κατανόηση των δεδομένων και στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων κατά τη διάρκεια της διαδικασίας εκπαίδευσης του μοντέλου. Οι χρήστες μπορούν να ελέγξουν και να τροποποιήσουν τους συναγόμενους τύπους στηλών εάν είναι απαραίτητο.
Μετά την εισαγωγή των δεδομένων, οι χρήστες μπορούν να εξερευνήσουν και να αναλύσουν περαιτέρω τα δεδομένα χρησιμοποιώντας τη διεπαφή χρήστη AutoML Tables. Η διεπαφή χρήστη παρέχει διάφορες δυνατότητες, όπως στατιστικά στοιχεία, οπτικοποίηση διανομής δεδομένων και επιλογές διαχωρισμού δεδομένων. Αυτές οι δυνατότητες βοηθούν τους χρήστες να αποκτήσουν γνώσεις για τα δεδομένα και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις κατά τη διάρκεια της διαδικασίας εκπαίδευσης του μοντέλου.
Για την εισαγωγή δεδομένων εκπαίδευσης σε πίνακες AutoML, οι χρήστες πρέπει να προετοιμάσουν τα δεδομένα σε συμβατή μορφή, να δημιουργήσουν ένα σύνολο δεδομένων και να ανεβάσουν τα δεδομένα χρησιμοποιώντας τη διεπαφή χρήστη AutoML Tables. Το AutoML Tables υποστηρίζει διάφορες μορφές δεδομένων και παρέχει ένα διαισθητικό περιβάλλον χρήστη για εξερεύνηση και ανάλυση δεδομένων. Ακολουθώντας αυτά τα βήματα, οι χρήστες μπορούν να εισάγουν αποτελεσματικά τα δεδομένα εκπαίδευσής τους και να αρχίσουν να δημιουργούν προσαρμοσμένα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας πίνακες AutoML.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Πίνακες AutoML:
- Πώς μπορούν οι χρήστες να αναπτύξουν το μοντέλο τους και να λάβουν προβλέψεις στους πίνακες AutoML;
- Ποιες επιλογές είναι διαθέσιμες για τον ορισμό προϋπολογισμού εκπαίδευσης στους πίνακες AutoML;
- Ποιες πληροφορίες παρέχει η καρτέλα Ανάλυση στους πίνακες AutoML;
- Ποιοι είναι οι διαφορετικοί τύποι δεδομένων που μπορούν να χειριστούν οι πίνακες AutoML;