For at importere træningsdata til AutoML Tables kan brugere følge en række trin, der involverer at forberede dataene, oprette et datasæt og uploade dataene til AutoML Tables-tjenesten. AutoML Tables er en maskinlæringstjeneste leveret af Google Cloud, der gør det muligt for brugere at oprette og implementere tilpassede maskinlæringsmodeller uden behov for omfattende kodning eller datavidenskabsekspertise.
Det første trin i import af træningsdata er at forberede dataene i et kompatibelt format. AutoML Tables understøtter forskellige dataformater såsom CSV-, JSONL- og BigQuery-tabeller. Det er vigtigt at sikre, at dataene er korrekt formateret og organiseret, før de uploades til AutoML Tables. Dette omfatter rensning af data, håndtering af manglende værdier og indkodning af kategoriske variabler, hvis det er nødvendigt.
Når dataene er forberedt, kan brugerne oprette et datasæt i AutoML Tables UI. Et datasæt er en beholder for træningsdata og tilhørende metadata. For at oprette et datasæt skal brugerne angive et navn og vælge projektet og det sted, hvor datasættet skal gemmes. Det er vigtigt at vælge det rigtige projekt og sted for at sikre databeskyttelse og overholdelse af lovkrav.
Efter oprettelse af datasættet kan brugerne uploade træningsdataene. I AutoML Tables UI er der mulighed for at importere data fra forskellige kilder såsom Google Cloud Storage, BigQuery eller direkte fra brugerens lokale maskine. Hvis dataene er gemt i Google Cloud Storage eller BigQuery, kan brugerne blot angive de nødvendige detaljer såsom filstien eller tabelnavnet. Hvis dataene er gemt lokalt, kan brugere bruge AutoML Tables UI til at uploade datafilen.
Under dataimportprocessen analyserer AutoML Tables automatisk dataene og udleder kolonnetyperne og datastatistikkerne. Dette hjælper med at forstå dataene og træffe informerede beslutninger under modeltræningsprocessen. Brugere kan gennemgå og ændre de udledte kolonnetyper, hvis det er nødvendigt.
Efter at dataene er importeret, kan brugere udforske og analysere dataene yderligere ved hjælp af AutoML Tables UI. Brugergrænsefladen indeholder forskellige funktioner såsom datastatistik, datadistributionsvisualisering og muligheder for dataopdeling. Disse funktioner hjælper brugere med at få indsigt i dataene og træffe informerede beslutninger under modeltræningsprocessen.
For at importere træningsdata til AutoML Tables skal brugerne forberede dataene i et kompatibelt format, oprette et datasæt og uploade dataene ved hjælp af AutoML Tables UI. AutoML Tables understøtter forskellige dataformater og giver en intuitiv brugergrænseflade til dataudforskning og -analyse. Ved at følge disse trin kan brugere effektivt importere deres træningsdata og begynde at bygge tilpassede maskinlæringsmodeller ved hjælp af AutoML Tables.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr AutoML-tabeller:
- 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?
- Hvad er de forskellige datatyper, som AutoML Tables kan håndtere?