Koje su različite vrste podataka koje AutoML tabele mogu da obrađuju?
AutoML Tables je moćan alat za strojno učenje koji pruža Google Cloud koji omogućava korisnicima da izgrade i implementiraju modele strojnog učenja bez potrebe za opsežnom ekspertizom u programiranju ili nauci o podacima. Automatizuje proces inženjeringa karakteristika, odabira modela, podešavanja hiperparametara i evaluacije modela, čineći ga dostupnim korisnicima sa različitim nivoima znanja o mašinskom učenju.
Kada su u pitanju tipovi podataka, AutoML tabele mogu da obrađuju širok spektar strukturiranih tipova podataka. Strukturirani podaci se odnose na podatke koji su organizirani u tabelarnom formatu, s redovima koji predstavljaju instance ili primjere i stupcima koji predstavljaju karakteristike ili varijable. AutoML tabele mogu da obrađuju i numeričke i kategoričke tipove podataka, omogućavajući korisnicima da rade sa različitim skupovima podataka.
1. Numerički podaci: AutoML tabele podržavaju različite tipove numeričkih podataka, uključujući cele brojeve i brojeve s pokretnim zarezom. Ovi tipovi podataka su pogodni za predstavljanje kontinuiranih ili diskretnih numeričkih vrijednosti. Na primjer, ako imamo skup podataka o cijenama stanova, kolona cijena bi bila predstavljena kao numerički tip podataka.
2. Kategorički podaci: AutoML tabele takođe podržavaju kategoričke tipove podataka, koji predstavljaju diskretne vrednosti koje spadaju u određene kategorije. Kategorički podaci se dalje mogu podijeliti u dvije podvrste:
a. Nominalni podaci: Nominalni podaci predstavljaju kategorije koje nemaju svojstveni red ili hijerarhiju. Na primjer, ako imamo skup podataka povratnih informacija kupaca, kolona sentimenta može imati kategorije kao što su "pozitivno", "neutralno" i "negativno". AutoML tabele mogu da obrađuju takve nominalne kategoričke podatke.
b. Redni podaci: Redni podaci predstavljaju kategorije koje imaju određeni red ili hijerarhiju. Na primjer, ako imamo skup podataka o ocjenama filmova, kolona za ocjene bi mogla imati kategorije poput "loše", "prilično", "dobro" i "odlično". AutoML tabele mogu da obrađuju takve redne kategoričke podatke i uzimaju u obzir redosled kategorija tokom obuke modela.
3. Tekstualni podaci: AutoML tabele takođe pružaju podršku za tekstualne podatke. Tekstualni podaci su obično nestrukturirani i zahtijevaju prethodnu obradu da bi se pretvorili u strukturirani format prikladan za strojno učenje. AutoML tabele mogu da rukuju tekstualnim podacima korišćenjem tehnika kao što su ugrađivanje teksta ili reprezentacija vrećice reči. Na primjer, ako imamo skup podataka o recenzijama kupaca, tekst recenzije se može transformirati u numeričke karakteristike korištenjem tehnika kao što je ugrađivanje riječi, koje AutoML tablice zatim mogu koristiti za obuku modela.
4. Podaci o vremenskim serijama: AutoML tabele mogu rukovati podacima vremenskih serija, koji su podaci prikupljeni u nizu vremenskih intervala. Podaci o vremenskim serijama obično se susreću u različitim domenima kao što su finansije, vremenska prognoza i analiza tržišta akcija. AutoML tabele mogu da rukuju podacima vremenskih serija ugrađujući funkcije vezane za vreme kao što su vremenske oznake i varijable sa kašnjenjem.
AutoML tabele mogu da rukuju širokim spektrom strukturiranih tipova podataka, uključujući numeričke, kategoričke (i nominalne i redne), tekstualne i vremenske serije podataka. Ova svestranost omogućava korisnicima da iskoriste moć AutoML tabela za raznolik skup zadataka mašinskog učenja u različitim domenima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Tablice AutoML:
- Zašto su AutoML tabele ukinute i šta ih slijedi?
- Kako korisnici mogu implementirati svoj model i dobiti predviđanja u AutoML tablicama?
- Koje su opcije dostupne za postavljanje budžeta za obuku u AutoML tabelama?
- Koje informacije pruža kartica Analiza u AutoML tabelama?
- Kako korisnici mogu uvesti svoje podatke o obuci u AutoML tabele?