For å importere treningsdata til AutoML Tables, kan brukere følge en rekke trinn som involverer å forberede dataene, opprette et datasett og laste opp dataene til AutoML Tables-tjenesten. AutoML Tables er en maskinlæringstjeneste levert av Google Cloud som gjør det mulig for brukere å lage og distribuere tilpassede maskinlæringsmodeller uten behov for omfattende koding eller datavitenskap.
Det første trinnet i å importere treningsdata er å forberede dataene i et kompatibelt format. AutoML Tables støtter ulike dataformater som CSV-, JSONL- og BigQuery-tabeller. Det er viktig å sikre at dataene er riktig formatert og organisert før du laster dem opp til AutoML Tables. Dette inkluderer rengjøring av data, håndtering av manglende verdier og koding av kategoriske variabler om nødvendig.
Når dataene er klargjort, kan brukere opprette et datasett i AutoML Tables UI. Et datasett er en beholder for treningsdataene og tilhørende metadata. For å opprette et datasett, må brukere oppgi et navn og velge prosjektet og stedet der datasettet skal lagres. Det er viktig å velge riktig prosjekt og plassering for å sikre personvern og samsvar med regulatoriske krav.
Etter å ha opprettet datasettet, kan brukere laste opp treningsdataene. I AutoML Tables-grensesnittet er det et alternativ for å importere data fra forskjellige kilder som Google Cloud Storage, BigQuery eller direkte fra brukerens lokale maskin. Hvis dataene er lagret i Google Cloud Storage eller BigQuery, kan brukerne ganske enkelt oppgi de nødvendige detaljene som filbane eller tabellnavn. Hvis dataene er lagret lokalt, kan brukere bruke AutoML Tables UI for å laste opp datafilen.
Under dataimportprosessen analyserer AutoML Tables automatisk dataene og utleder kolonnetypene og datastatistikken. Dette hjelper med å forstå dataene og ta informerte beslutninger under modelltreningsprosessen. Brukere kan se gjennom og endre de utledede kolonnetypene om nødvendig.
Etter at dataene er importert, kan brukere utforske og analysere dataene ytterligere ved å bruke AutoML Tables-grensesnittet. Brukergrensesnittet gir ulike funksjoner som datastatistikk, datadistribusjonsvisualisering og alternativer for datadeling. Disse funksjonene hjelper brukere med å få innsikt i dataene og ta informerte beslutninger under modellopplæringsprosessen.
For å importere treningsdata til AutoML Tables, må brukere forberede dataene i et kompatibelt format, opprette et datasett og laste opp dataene ved hjelp av AutoML Tables UI. AutoML Tables støtter ulike dataformater og gir et intuitivt brukergrensesnitt for datautforskning og -analyse. Ved å følge disse trinnene kan brukere effektivt importere treningsdataene sine og begynne å bygge tilpassede maskinlæringsmodeller ved hjelp av AutoML Tables.
Andre nyere spørsmål og svar vedr AutoML-tabeller:
- Hvordan kan brukere distribuere modellen sin og få spådommer i AutoML-tabeller?
- Hvilke alternativer er tilgjengelige for å angi et treningsbudsjett i AutoML Tables?
- Hvilken informasjon gir kategorien Analyser i AutoML-tabeller?
- Hva er de forskjellige datatypene som AutoML Tables kan håndtere?