Per importare i dati di addestramento in AutoML Tables, gli utenti possono seguire una serie di passaggi che prevedono la preparazione dei dati, la creazione di un set di dati e il caricamento dei dati nel servizio AutoML Tables. AutoML Tables è un servizio di machine learning fornito da Google Cloud che consente agli utenti di creare e implementare modelli di machine learning personalizzati senza la necessità di competenze approfondite di codifica o data science.
Il primo passaggio nell'importazione dei dati di addestramento consiste nel preparare i dati in un formato compatibile. AutoML Tables supporta vari formati di dati come tabelle CSV, JSONL e BigQuery. È importante assicurarsi che i dati siano formattati e organizzati correttamente prima di caricarli in AutoML Tables. Ciò include la pulizia dei dati, la gestione dei valori mancanti e la codifica delle variabili categoriali, se necessario.
Una volta preparati i dati, gli utenti possono creare un set di dati nell'interfaccia utente di AutoML Tables. Un set di dati è un contenitore per i dati di addestramento e i metadati associati. Per creare un set di dati, gli utenti devono fornire un nome e selezionare il progetto e la posizione in cui verrà archiviato il set di dati. È importante scegliere il progetto e il luogo appropriati per garantire la riservatezza dei dati e la conformità ai requisiti normativi.
Dopo aver creato il set di dati, gli utenti possono caricare i dati di addestramento. Nell'interfaccia utente di AutoML Tables è disponibile un'opzione per importare i dati da diverse origini come Google Cloud Storage, BigQuery o direttamente dal computer locale dell'utente. Se i dati sono archiviati in Google Cloud Storage o BigQuery, gli utenti possono semplicemente fornire i dettagli necessari come il percorso del file o il nome della tabella. Se i dati sono archiviati localmente, gli utenti possono utilizzare l'interfaccia utente di AutoML Tables per caricare il file di dati.
Durante il processo di importazione dei dati, AutoML Tables analizza automaticamente i dati e deduce i tipi di colonna e le statistiche dei dati. Ciò aiuta a comprendere i dati e a prendere decisioni informate durante il processo di addestramento del modello. Gli utenti possono esaminare e modificare i tipi di colonna dedotti, se necessario.
Dopo che i dati sono stati importati, gli utenti possono esplorare e analizzare ulteriormente i dati utilizzando l'interfaccia utente di AutoML Tables. L'interfaccia utente offre varie funzionalità come statistiche sui dati, visualizzazione della distribuzione dei dati e opzioni di suddivisione dei dati. Queste funzionalità aiutano gli utenti a ottenere informazioni dettagliate sui dati e a prendere decisioni informate durante il processo di addestramento del modello.
Per importare i dati di addestramento in AutoML Tables, gli utenti devono preparare i dati in un formato compatibile, creare un set di dati e caricare i dati utilizzando l'interfaccia utente di AutoML Tables. AutoML Tables supporta vari formati di dati e fornisce un'interfaccia utente intuitiva per l'esplorazione e l'analisi dei dati. Seguendo questi passaggi, gli utenti possono importare in modo efficiente i propri dati di addestramento e iniziare a creare modelli di machine learning personalizzati utilizzando le tabelle AutoML.
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