Za uvoz podataka obuke u AutoML Tables, korisnici mogu slijediti niz koraka koji uključuju pripremu podataka, kreiranje skupa podataka i učitavanje podataka u uslugu AutoML Tables. AutoML Tables je usluga mašinskog učenja koju pruža Google Cloud koja omogućava korisnicima da kreiraju i implementiraju prilagođene modele mašinskog učenja bez potrebe za opsežnom ekspertizom kodiranja ili nauke o podacima.
Prvi korak u uvozu podataka o obuci je priprema podataka u kompatibilnom formatu. AutoML Tables podržava različite formate podataka kao što su CSV, JSONL i BigQuery tabele. Važno je osigurati da su podaci pravilno formatirani i organizirani prije nego što ih otpremite u AutoML tabele. Ovo uključuje čišćenje podataka, rukovanje nedostajućim vrijednostima i kodiranje kategoričkih varijabli ako je potrebno.
Kada su podaci pripremljeni, korisnici mogu kreirati skup podataka u korisničkom sučelju AutoML Tables. Skup podataka je kontejner za podatke obuke i povezane metapodatke. Da bi kreirali skup podataka, korisnici moraju dati ime i odabrati projekt i lokaciju na kojoj će skup podataka biti pohranjen. Važno je odabrati odgovarajući projekat i lokaciju kako bi se osigurala privatnost podataka i usklađenost sa regulatornim zahtjevima.
Nakon kreiranja skupa podataka, korisnici mogu učitati podatke o obuci. U korisničkom sučelju AutoML Tables postoji opcija uvoza podataka iz različitih izvora kao što su Google Cloud Storage, BigQuery ili direktno sa lokalnog računara korisnika. Ako se podaci pohranjuju u Google Cloud Storage ili BigQuery, korisnici mogu jednostavno dati potrebne detalje kao što su putanja datoteke ili naziv tabele. Ako su podaci pohranjeni lokalno, korisnici mogu koristiti korisničko sučelje AutoML tablica za prijenos datoteke podataka.
Tokom procesa uvoza podataka, AutoML Tables automatski analizira podatke i zaključuje tipove kolona i statistiku podataka. Ovo pomaže u razumijevanju podataka i donošenju informiranih odluka tokom procesa obuke modela. Korisnici mogu pregledati i modificirati zaključene tipove stupaca ako je potrebno.
Nakon uvoza podataka, korisnici mogu dalje istraživati i analizirati podatke pomoću korisničkog sučelja AutoML Tables. UI pruža različite funkcije kao što su statistika podataka, vizualizacija distribucije podataka i opcije podjele podataka. Ove karakteristike pomažu korisnicima da steknu uvid u podatke i donesu informisane odluke tokom procesa obuke modela.
Da bi uvezli podatke o obuci u AutoML tablice, korisnici moraju pripremiti podatke u kompatibilnom formatu, kreirati skup podataka i prenijeti podatke pomoću korisničkog sučelja AutoML tablica. AutoML Tables podržava različite formate podataka i pruža intuitivno korisničko sučelje za istraživanje i analizu podataka. Prateći ove korake, korisnici mogu efikasno uvesti svoje podatke o obuci i početi graditi prilagođene modele mašinskog učenja koristeći AutoML tabele.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Tablice AutoML:
- 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?
- Koje su različite vrste podataka koje AutoML tabele mogu da obrađuju?