Да би увезли податке за обуку у АутоМЛ табеле, корисници могу да прате низ корака који укључују припрему података, креирање скупа података и отпремање података у услугу АутоМЛ Таблес. АутоМЛ Таблес је услуга машинског учења коју обезбеђује Гоогле Цлоуд која омогућава корисницима да креирају и примењују прилагођене моделе машинског учења без потребе за опсежним знањем кодирања или науке о подацима.
Први корак у увозу података о обуци је припрема података у компатибилном формату. АутоМЛ Таблес подржава различите формате података као што су ЦСВ, ЈСОНЛ и БигКуери табеле. Важно је осигурати да су подаци правилно форматирани и организовани пре него што их отпремите у АутоМЛ табеле. Ово укључује чишћење података, руковање недостајућим вредностима и кодирање категоричких променљивих ако је потребно.
Када су подаци припремљени, корисници могу да креирају скуп података у корисничком интерфејсу АутоМЛ Таблес. Скуп података је контејнер за податке о обуци и повезане метаподатке. Да би креирали скуп података, корисници треба да наведу име и изаберу пројекат и локацију на којој ће скуп података бити ускладиштен. Важно је одабрати одговарајући пројекат и локацију како би се осигурала приватност података и усклађеност са регулаторним захтевима.
Након креирања скупа података, корисници могу да отпреме податке о обуци. У корисничком интерфејсу АутоМЛ Таблес постоји опција за увоз података из различитих извора као што су Гоогле Цлоуд Стораге, БигКуери или директно са локалне машине корисника. Ако се подаци чувају у Гоогле Цлоуд Стораге-у или БигКуери-ју, корисници могу једноставно да наведу неопходне детаље као што су путања датотеке или назив табеле. Ако се подаци чувају локално, корисници могу да користе кориснички интерфејс АутоМЛ табела за отпремање датотеке са подацима.
Током процеса увоза података, АутоМЛ Таблес аутоматски анализира податке и закључује типове колона и статистику података. Ово помаже у разумевању података и доношењу информисаних одлука током процеса обуке модела. Корисници могу да прегледају и измене претпостављене типове колона ако је потребно.
Након увоза података, корисници могу даље да истражују и анализирају податке помоћу корисничког интерфејса АутоМЛ Таблес. УИ пружа различите функције као што су статистика података, визуелизација дистрибуције података и опције поделе података. Ове функције помажу корисницима да стекну увид у податке и донесу информисане одлуке током процеса обуке модела.
Да би увезли податке о обуци у АутоМЛ табеле, корисници морају да припреме податке у компатибилном формату, креирају скуп података и отпреме податке помоћу корисничког интерфејса АутоМЛ Таблес. АутоМЛ Таблес подржава различите формате података и пружа интуитиван кориснички интерфејс за истраживање и анализу података. Пратећи ове кораке, корисници могу ефикасно да увезу своје податке о обуци и почну да праве прилагођене моделе машинског учења користећи АутоМЛ табеле.
Остала недавна питања и одговори у вези Табеле АутоМЛ:
- Како корисници могу да примене свој модел и добију предвиђања у АутоМЛ табелама?
- Које су опције доступне за постављање буџета за обуку у АутоМЛ табелама?
- Које информације пружа картица Анализа у АутоМЛ табелама?
- Који су различити типови података које АутоМЛ табеле могу да обрађују?