För att importera träningsdata till AutoML Tables kan användare följa en serie steg som innebär att förbereda data, skapa en datauppsättning och ladda upp data till AutoML Tables-tjänsten. AutoML Tables är en maskininlärningstjänst som tillhandahålls av Google Cloud som gör det möjligt för användare att skapa och distribuera anpassade maskininlärningsmodeller utan behov av omfattande kodnings- eller datavetenskaplig expertis.
Det första steget i att importera träningsdata är att förbereda data i ett kompatibelt format. AutoML Tables stöder olika dataformat som CSV-, JSONL- och BigQuery-tabeller. Det är viktigt att se till att data är korrekt formaterad och organiserad innan du laddar upp den till AutoML Tables. Detta inkluderar rengöring av data, hantering av saknade värden och kodning av kategoriska variabler vid behov.
När data är förberedda kan användare skapa en datauppsättning i AutoML Tables UI. En datauppsättning är en behållare för träningsdata och tillhörande metadata. För att skapa en datauppsättning måste användarna ange ett namn och välja projektet och platsen där datauppsättningen ska lagras. Det är viktigt att välja rätt projekt och plats för att säkerställa datasekretess och överensstämmelse med regulatoriska krav.
Efter att ha skapat datasetet kan användare ladda upp träningsdata. I AutoML Tables UI finns det ett alternativ att importera data från olika källor som Google Cloud Storage, BigQuery eller direkt från användarens lokala dator. Om data lagras i Google Cloud Storage eller BigQuery kan användarna helt enkelt ange nödvändiga detaljer som filsökväg eller tabellnamn. Om data lagras lokalt kan användare använda AutoML Tables UI för att ladda upp datafilen.
Under dataimporten analyserar AutoML Tables automatiskt data och härleder kolumntyper och datastatistik. Detta hjälper till att förstå data och fatta välgrundade beslut under modellutbildningsprocessen. Användare kan granska och ändra de härledda kolumntyperna vid behov.
Efter att data har importerats kan användare utforska och analysera data ytterligare med hjälp av AutoML Tables UI. Användargränssnittet tillhandahåller olika funktioner som datastatistik, datadistributionsvisualisering och alternativ för datadelning. Dessa funktioner hjälper användare att få insikter i data och fatta välgrundade beslut under modellutbildningsprocessen.
För att importera träningsdata till AutoML Tables måste användare förbereda data i ett kompatibelt format, skapa en datauppsättning och ladda upp data med hjälp av AutoML Tables UI. AutoML Tables stöder olika dataformat och ger ett intuitivt användargränssnitt för datautforskning och analys. Genom att följa dessa steg kan användare effektivt importera sin träningsdata och börja bygga anpassade maskininlärningsmodeller med AutoML-tabeller.
Andra senaste frågor och svar ang AutoML-tabeller:
- Hur kan användare distribuera sin modell och få förutsägelser i AutoML-tabeller?
- Vilka alternativ finns tillgängliga för att ställa in en träningsbudget i AutoML Tables?
- Vilken information tillhandahåller fliken Analysera i AutoML-tabeller?
- Vilka olika datatyper kan AutoML Tables hantera?