За да импортират данни за обучение в AutoML Tables, потребителите могат да следват поредица от стъпки, които включват подготовка на данните, създаване на набор от данни и качване на данните в услугата AutoML Tables. AutoML Tables е услуга за машинно обучение, предоставена от Google Cloud, която позволява на потребителите да създават и внедряват персонализирани модели за машинно обучение без необходимост от обширни експертни познания по кодиране или наука за данни.
Първата стъпка при импортирането на данни за обучение е да подготвите данните в съвместим формат. AutoML Tables поддържа различни формати на данни като CSV, JSONL и BigQuery таблици. Важно е да се уверите, че данните са правилно форматирани и организирани, преди да ги качите в AutoML Tables. Това включва почистване на данните, обработка на липсващи стойности и кодиране на категориални променливи, ако е необходимо.
След като данните са подготвени, потребителите могат да създадат набор от данни в потребителския интерфейс на AutoML Tables. Наборът от данни е контейнер за данните за обучение и свързаните метаданни. За да създадат набор от данни, потребителите трябва да предоставят име и да изберат проекта и местоположението, където ще се съхранява наборът от данни. Важно е да изберете подходящия проект и местоположение, за да осигурите поверителност на данните и съответствие с нормативните изисквания.
След създаването на набора от данни потребителите могат да качват данните за обучение. В потребителския интерфейс на AutoML Tables има опция за импортиране на данни от различни източници като Google Cloud Storage, BigQuery или директно от локалната машина на потребителя. Ако данните се съхраняват в Google Cloud Storage или BigQuery, потребителите могат просто да предоставят необходимите подробности като пътя на файла или името на таблицата. Ако данните се съхраняват локално, потребителите могат да използват потребителския интерфейс на AutoML Tables, за да качат файла с данни.
По време на процеса на импортиране на данни AutoML Tables автоматично анализира данните и прави изводи за типовете колони и статистиката на данните. Това помага за разбирането на данните и вземането на информирани решения по време на процеса на обучение на модела. Потребителите могат да преглеждат и променят изведените типове колони, ако е необходимо.
След като данните бъдат импортирани, потребителите могат допълнително да изследват и анализират данните с помощта на потребителския интерфейс на AutoML Tables. Потребителският интерфейс предоставя различни функции като статистически данни, визуализация на разпространението на данни и опции за разделяне на данни. Тези функции помагат на потребителите да получат представа за данните и да вземат информирани решения по време на процеса на обучение на модела.
За да импортират данни за обучение в AutoML Tables, потребителите трябва да подготвят данните в съвместим формат, да създадат набор от данни и да качат данните с помощта на потребителския интерфейс на AutoML Tables. AutoML Tables поддържа различни формати на данни и предоставя интуитивен потребителски интерфейс за изследване и анализ на данни. Следвайки тези стъпки, потребителите могат ефективно да импортират своите данни за обучение и да започнат да изграждат персонализирани модели за машинно обучение с помощта на AutoML таблици.
Други скорошни въпроси и отговори относно Таблици AutoML:
- Как потребителите могат да разположат своя модел и да получат прогнози в AutoML таблици?
- Какви опции са налични за задаване на бюджет за обучение в AutoML Tables?
- Каква информация предоставя разделът Анализ в AutoML таблици?
- Какви са различните типове данни, с които могат да се справят AutoML таблиците?