Quins són els diferents tipus de dades que AutoML Tables pot gestionar?
AutoML Tables és una potent eina d'aprenentatge automàtic proporcionada per Google Cloud que permet als usuaris crear i desplegar models d'aprenentatge automàtic sense necessitat d'una gran experiència en programació o ciència de dades. Automatitza el procés d'enginyeria de característiques, selecció de models, sintonització d'hiperparàmetres i avaluació de models, fent-lo accessible per als usuaris amb diferents nivells de coneixement de l'aprenentatge automàtic.
Quan es tracta de tipus de dades, AutoML Tables pot gestionar una àmplia gamma de tipus de dades estructurades. Les dades estructurades fan referència a les dades organitzades en format tabular, amb files que representen instàncies o exemples i columnes que representen característiques o variables. Les taules AutoML poden gestionar tant tipus de dades numèriques com categòriques, la qual cosa permet als usuaris treballar amb diferents conjunts de dades.
1. Dades numèriques: AutoML Tables admet diversos tipus de dades numèriques, inclosos nombres enters i nombres de coma flotant. Aquests tipus de dades són adequats per representar valors numèrics continus o discrets. Per exemple, si tenim un conjunt de dades de preus de l'habitatge, la columna de preus es representaria com un tipus de dades numèriques.
2. Dades categòriques: AutoML Tables també admet tipus de dades categòriques, que representen valors discrets que es troben en categories específiques. Les dades categòriques es poden dividir en dos subtipus:
a. Dades nominals: les dades nominals representen categories que no tenen cap ordre ni jerarquia inherents. Per exemple, si tenim un conjunt de dades de comentaris dels clients, la columna de sentiment podria tenir categories com ara "positiu", "neutre" i "negatiu". Les taules AutoML poden gestionar aquestes dades categòriques nominals.
b. Dades ordinals: les dades ordinals representen categories que tenen un ordre o jerarquia específics. Per exemple, si tenim un conjunt de dades de puntuacions de pel·lícules, la columna de classificació podria tenir categories com ara "pobre", "just", "bona" i "excel·lent". Les taules AutoML poden gestionar aquestes dades categòriques ordinals i tenir en compte l'ordre de les categories durant l'entrenament del model.
3. Dades de text: AutoML Tables també ofereix suport per a dades de text. Les dades de text normalment no estan estructurades i requereixen un preprocessament per convertir-les en un format estructurat adequat per a l'aprenentatge automàtic. Les taules d'AutoML poden gestionar dades de text utilitzant tècniques com ara la incrustació de text o la representació de bosses de paraules. Per exemple, si tenim un conjunt de dades de ressenyes de clients, el text de la ressenya es pot transformar en funcions numèriques mitjançant tècniques com ara incrustacions de paraules, que després poden utilitzar AutoML Tables per a l'entrenament del model.
4. Dades de sèries temporals: les taules AutoML poden gestionar dades de sèries temporals, que són dades recopilades en una seqüència d'intervals de temps. Les dades de sèries temporals es troben habitualment en diversos dominis, com ara les finances, la previsió meteorològica i l'anàlisi del mercat de valors. Les taules AutoML poden gestionar dades de sèries temporals incorporant funcions relacionades amb el temps, com ara marques de temps i variables retardades.
Les taules AutoML poden gestionar una àmplia gamma de tipus de dades estructurades, incloses dades numèriques, categòriques (tant nominals com ordinals), de text i sèries temporals. Aquesta versatilitat permet als usuaris aprofitar el poder d'AutoML Tables per a un conjunt divers de tasques d'aprenentatge automàtic en diversos dominis.
Altres preguntes i respostes recents sobre Taules AutoML:
- Com es pot fer la transició entre les taules Vertex AI i AutoML?
- Per què es van suspendre les taules AutoML i què les succeeix?
- Com poden els usuaris desplegar el seu model i obtenir prediccions a les taules AutoML?
- Quines opcions hi ha disponibles per establir un pressupost de formació a AutoML Tables?
- Quina informació proporciona la pestanya Analitzar a les taules d'AutoML?
- Com poden els usuaris importar les seves dades d'entrenament a AutoML Tables?