Per importar dades d'entrenament a AutoML Tables, els usuaris poden seguir una sèrie de passos que inclouen preparar les dades, crear un conjunt de dades i carregar les dades al servei AutoML Tables. AutoML Tables és un servei d'aprenentatge automàtic proporcionat per Google Cloud que permet als usuaris crear i desplegar models d'aprenentatge automàtic personalitzats sense necessitat d'una gran experiència en codificació o ciència de dades.
El primer pas per importar dades d'entrenament és preparar les dades en un format compatible. AutoML Tables admet diversos formats de dades, com ara taules CSV, JSONL i BigQuery. És important assegurar-se que les dades estiguin ben formatades i organitzades abans de pujar-les a AutoML Tables. Això inclou netejar les dades, gestionar els valors que falten i codificar variables categòriques si cal.
Un cop preparades les dades, els usuaris poden crear un conjunt de dades a la interfície d'usuari d'AutoML Tables. Un conjunt de dades és un contenidor per a les dades d'entrenament i les metadades associades. Per crear un conjunt de dades, els usuaris han de proporcionar un nom i seleccionar el projecte i la ubicació on s'emmagatzemarà el conjunt de dades. És important triar el projecte i la ubicació adequats per garantir la privadesa de les dades i el compliment dels requisits reglamentaris.
Després de crear el conjunt de dades, els usuaris poden carregar les dades d'entrenament. A la interfície d'usuari d'AutoML Tables, hi ha una opció per importar dades de diferents fonts, com ara Google Cloud Storage, BigQuery o directament des de la màquina local de l'usuari. Si les dades s'emmagatzemen a Google Cloud Storage o BigQuery, els usuaris simplement poden proporcionar els detalls necessaris, com ara la ruta del fitxer o el nom de la taula. Si les dades s'emmagatzemen localment, els usuaris poden utilitzar la interfície d'usuari d'AutoML Tables per carregar el fitxer de dades.
Durant el procés d'importació de dades, AutoML Tables analitza automàticament les dades i dedueix els tipus de columnes i les estadístiques de dades. Això ajuda a comprendre les dades i prendre decisions informades durant el procés d'entrenament del model. Els usuaris poden revisar i modificar els tipus de columna inferits si cal.
Després d'importar les dades, els usuaris poden explorar i analitzar-les més amb la interfície d'usuari d'AutoML Tables. La interfície d'usuari ofereix diverses funcions, com ara estadístiques de dades, visualització de distribució de dades i opcions de divisió de dades. Aquestes funcions ajuden els usuaris a obtenir informació sobre les dades i prendre decisions informades durant el procés d'entrenament del model.
Per importar dades d'entrenament a les taules d'AutoML, els usuaris han de preparar les dades en un format compatible, crear un conjunt de dades i carregar-les mitjançant la interfície d'usuari d'AutoML Tables. AutoML Tables admet diversos formats de dades i ofereix una interfície d'usuari intuïtiva per a l'exploració i anàlisi de dades. Seguint aquests passos, els usuaris poden importar de manera eficient les seves dades d'entrenament i començar a crear models d'aprenentatge automàtic personalitzats amb AutoML Tables.
Altres preguntes i respostes recents sobre Taules AutoML:
- 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?
- Quins són els diferents tipus de dades que AutoML Tables pot gestionar?