Hvad er de forskellige datatyper, som AutoML Tables kan håndtere?
AutoML Tables er et kraftfuldt maskinlæringsværktøj leveret af Google Cloud, der giver brugerne mulighed for at bygge og implementere maskinlæringsmodeller uden behov for omfattende programmering eller datavidenskabsekspertise. Det automatiserer processen med feature engineering, modelvalg, hyperparameter tuning og modelevaluering, hvilket gør det tilgængeligt for brugere med varierende niveauer af maskinlæringsviden.
Når det kommer til datatyper, kan AutoML Tables håndtere en lang række strukturerede datatyper. Strukturerede data refererer til data, der er organiseret i et tabelformat, med rækker, der repræsenterer forekomster eller eksempler, og kolonner, der repræsenterer funktioner eller variable. AutoML Tables kan håndtere både numeriske og kategoriske datatyper, hvilket gør det muligt for brugere at arbejde med forskellige datasæt.
1. Numeriske data: AutoML Tables understøtter forskellige numeriske datatyper, herunder heltal og flydende kommatal. Disse datatyper er velegnede til at repræsentere kontinuerlige eller diskrete numeriske værdier. For eksempel, hvis vi har et datasæt med boligpriser, vil priskolonnen blive repræsenteret som en numerisk datatype.
2. Kategoriske data: AutoML Tables understøtter også kategoriske datatyper, som repræsenterer diskrete værdier, der falder ind under specifikke kategorier. Kategoriske data kan yderligere opdeles i to undertyper:
en. Nominelle data: Nominelle data repræsenterer kategorier, der ikke har nogen iboende rækkefølge eller hierarki. For eksempel, hvis vi har et datasæt med kundefeedback, kan følelseskolonnen have kategorier som "positiv", "neutral" og "negativ". AutoML Tables kan håndtere sådanne nominelle kategoriske data.
b. Ordinaldata: Ordinaldata repræsenterer kategorier, der har en bestemt rækkefølge eller hierarki. Hvis vi f.eks. har et datasæt med filmbedømmelser, kan klassificeringskolonnen have kategorier som "dårlig", "rimelig", "god" og "fremragende". AutoML Tables kan håndtere sådanne ordinære kategoriske data og tage højde for rækkefølgen af kategorierne under modeltræning.
3. Tekstdata: AutoML Tables understøtter også tekstdata. Tekstdata er typisk ustrukturerede og kræver forbehandling for at konvertere dem til et struktureret format, der er egnet til maskinlæring. AutoML Tables kan håndtere tekstdata ved at bruge teknikker såsom tekstindlejring eller bag-of-word-repræsentation. For eksempel, hvis vi har et datasæt med kundeanmeldelser, kan anmeldelsesteksten omdannes til numeriske funktioner ved hjælp af teknikker som ordindlejringer, som derefter kan bruges af AutoML Tables til modeltræning.
4. Tidsseriedata: AutoML Tables kan håndtere tidsseriedata, som er data indsamlet over en sekvens af tidsintervaller. Tidsseriedata er almindeligt forekommende i forskellige domæner såsom finans, vejrudsigt og aktiemarkedsanalyse. AutoML Tables kan håndtere tidsseriedata ved at inkorporere tidsrelaterede funktioner såsom tidsstempler og forsinkede variabler.
AutoML Tables kan håndtere en lang række strukturerede datatyper, herunder numeriske, kategoriske (både nominelle og ordinære), tekst- og tidsseriedata. Denne alsidighed giver brugerne mulighed for at udnytte kraften i AutoML Tables til en række forskellige maskinlæringsopgaver på tværs af forskellige domæner.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr AutoML-tabeller:
- Hvordan kan man skifte mellem Vertex AI og AutoML-tabeller?
- Hvorfor blev AutoML Tables udgået, og hvad efterfølger dem?
- Hvordan kan brugere implementere deres model og få forudsigelser i AutoML-tabeller?
- Hvilke muligheder er tilgængelige for at indstille et træningsbudget i AutoML Tables?
- Hvilke oplysninger giver fanen Analyser i AutoML-tabeller?
- Hvordan kan brugere importere deres træningsdata til AutoML-tabeller?