Om trainingsgegevens in AutoML Tables te importeren, kunnen gebruikers een aantal stappen volgen, waaronder het voorbereiden van de gegevens, het maken van een dataset en het uploaden van de gegevens naar de AutoML Tables-service. AutoML Tables is een machine learning-service die wordt aangeboden door Google Cloud waarmee gebruikers aangepaste machine learning-modellen kunnen maken en implementeren zonder dat ze uitgebreide kennis van codering of datawetenschap nodig hebben.
De eerste stap bij het importeren van trainingsgegevens is het voorbereiden van de gegevens in een compatibel formaat. AutoML Tables ondersteunt verschillende gegevensindelingen, zoals CSV-, JSONL- en BigQuery-tabellen. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat de gegevens correct zijn opgemaakt en georganiseerd voordat u deze uploadt naar AutoML Tables. Dit omvat het opschonen van de gegevens, het verwerken van ontbrekende waarden en het indien nodig coderen van categorische variabelen.
Zodra de gegevens zijn voorbereid, kunnen gebruikers een gegevensset maken in de gebruikersinterface van AutoML Tables. Een dataset is een container voor de trainingsdata en bijbehorende metadata. Om een dataset te maken, moeten gebruikers een naam opgeven en het project en de locatie selecteren waar de dataset zal worden opgeslagen. Het is belangrijk om het juiste project en de juiste locatie te kiezen om de privacy van gegevens en naleving van wettelijke vereisten te waarborgen.
Na het aanmaken van de dataset kunnen gebruikers de trainingsgegevens uploaden. In de gebruikersinterface van AutoML Tables is er een optie om gegevens te importeren uit verschillende bronnen, zoals Google Cloud Storage, BigQuery of rechtstreeks vanaf de lokale computer van de gebruiker. Als de gegevens zijn opgeslagen in Google Cloud Storage of BigQuery, kunnen gebruikers eenvoudig de nodige details opgeven, zoals het bestandspad of de tabelnaam. Als de gegevens lokaal worden opgeslagen, kunnen gebruikers de gebruikersinterface van AutoML Tables gebruiken om het gegevensbestand te uploaden.
Tijdens het gegevensimportproces analyseert AutoML Tables automatisch de gegevens en leidt het de kolomtypen en gegevensstatistieken af. Dit helpt bij het begrijpen van de gegevens en het nemen van weloverwogen beslissingen tijdens het modeltrainingsproces. Gebruikers kunnen de afgeleide kolomtypen indien nodig bekijken en wijzigen.
Nadat de gegevens zijn geïmporteerd, kunnen gebruikers de gegevens verder verkennen en analyseren met behulp van de gebruikersinterface van AutoML Tables. De gebruikersinterface biedt verschillende functies, zoals gegevensstatistieken, visualisatie van gegevensdistributie en opties voor het splitsen van gegevens. Deze functies helpen gebruikers inzicht te krijgen in de gegevens en weloverwogen beslissingen te nemen tijdens het modeltrainingsproces.
Om trainingsgegevens in AutoML Tables te importeren, moeten gebruikers de gegevens voorbereiden in een compatibele indeling, een gegevensset maken en de gegevens uploaden met behulp van de gebruikersinterface van AutoML Tables. AutoML Tables ondersteunt verschillende gegevensindelingen en biedt een intuïtieve gebruikersinterface voor gegevensverkenning en -analyse. Door deze stappen te volgen, kunnen gebruikers hun trainingsgegevens efficiënt importeren en beginnen met het bouwen van aangepaste machine learning-modellen met behulp van AutoML Tables.
Andere recente vragen en antwoorden over AutoML-tabellen:
- Hoe kunnen gebruikers hun model implementeren en voorspellingen krijgen in AutoML Tables?
- Welke opties zijn beschikbaar voor het instellen van een trainingsbudget in AutoML Tables?
- Welke informatie biedt het tabblad Analyseren in AutoML Tables?
- Wat zijn de verschillende gegevenstypen die AutoML Tables aankan?