Quali sono i diversi tipi di dati che AutoML Tables può gestire?
AutoML Tables è un potente strumento di machine learning fornito da Google Cloud che consente agli utenti di creare e distribuire modelli di machine learning senza la necessità di una programmazione approfondita o di competenze di data science. Automatizza il processo di ingegneria delle funzionalità, selezione del modello, ottimizzazione degli iperparametri e valutazione del modello, rendendolo accessibile agli utenti con diversi livelli di conoscenza del machine learning.
Quando si tratta di tipi di dati, AutoML Tables è in grado di gestire un'ampia gamma di tipi di dati strutturati. I dati strutturati si riferiscono a dati organizzati in un formato tabulare, con righe che rappresentano istanze o esempi e colonne che rappresentano caratteristiche o variabili. AutoML Tables è in grado di gestire tipi di dati sia numerici che categorici, consentendo agli utenti di lavorare con diversi set di dati.
1. Dati numerici: AutoML Tables supporta vari tipi di dati numerici, inclusi numeri interi e numeri in virgola mobile. Questi tipi di dati sono adatti per rappresentare valori numerici continui o discreti. Ad esempio, se disponiamo di un set di dati sui prezzi delle case, la colonna dei prezzi verrebbe rappresentata come un tipo di dati numerico.
2. Dati categoriali: AutoML Tables supporta anche tipi di dati categoriali, che rappresentano valori discreti che rientrano in categorie specifiche. I dati categorici possono essere ulteriormente suddivisi in due sottotipi:
UN. Dati nominali: i dati nominali rappresentano categorie che non hanno un ordine o una gerarchia intrinseci. Ad esempio, se disponiamo di un set di dati di feedback dei clienti, la colonna del sentimento potrebbe avere categorie come "positivo", "neutro" e "negativo". AutoML Tables è in grado di gestire tali dati categoriali nominali.
B. Dati ordinali: i dati ordinali rappresentano le categorie che hanno un ordine o una gerarchia specifici. Ad esempio, se disponiamo di un set di dati di valutazioni dei film, la colonna delle valutazioni potrebbe contenere categorie come "scadente", "discreto", "buono" ed "eccellente". AutoML Tables può gestire tali dati categorici ordinali e tenere conto dell'ordine delle categorie durante l'addestramento del modello.
3. Dati di testo: AutoML Tables fornisce anche supporto per i dati di testo. I dati di testo sono in genere non strutturati e richiedono una pre-elaborazione per convertirli in un formato strutturato adatto all'apprendimento automatico. AutoML Tables è in grado di gestire i dati di testo utilizzando tecniche come l'incorporamento del testo o la rappresentazione bag-of-words. Ad esempio, se disponiamo di un set di dati di recensioni dei clienti, il testo della recensione può essere trasformato in caratteristiche numeriche utilizzando tecniche come l'incorporamento di parole, che possono quindi essere utilizzate da AutoML Tables per l'addestramento del modello.
4. Dati delle serie temporali: le tabelle AutoML possono gestire i dati delle serie temporali, ovvero i dati raccolti in una sequenza di intervalli di tempo. I dati delle serie temporali si incontrano comunemente in vari domini come la finanza, le previsioni meteorologiche e l'analisi del mercato azionario. AutoML Tables è in grado di gestire i dati delle serie temporali incorporando funzionalità relative al tempo come timestamp e variabili ritardate.
AutoML Tables è in grado di gestire un'ampia gamma di tipi di dati strutturati, inclusi dati numerici, categorici (sia nominali che ordinali), di testo e di serie temporali. Questa versatilità consente agli utenti di sfruttare la potenza di AutoML Tables per una serie diversificata di attività di machine learning in vari domini.
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