Para importar dados de treinamento para o AutoML Tables, os usuários podem seguir uma série de etapas que envolvem a preparação dos dados, a criação de um conjunto de dados e o upload dos dados para o serviço AutoML Tables. O AutoML Tables é um serviço de aprendizado de máquina fornecido pelo Google Cloud que permite aos usuários criar e implantar modelos personalizados de aprendizado de máquina sem a necessidade de codificação extensiva ou experiência em ciência de dados.
A primeira etapa na importação de dados de treinamento é preparar os dados em um formato compatível. O AutoML Tables é compatível com vários formatos de dados, como tabelas CSV, JSONL e BigQuery. É importante garantir que os dados estejam formatados e organizados corretamente antes de carregá-los no AutoML Tables. Isso inclui limpar os dados, lidar com valores ausentes e codificar variáveis categóricas, se necessário.
Depois que os dados são preparados, os usuários podem criar um conjunto de dados na IU do AutoML Tables. Um conjunto de dados é um contêiner para os dados de treinamento e metadados associados. Para criar um conjunto de dados, os usuários precisam fornecer um nome e selecionar o projeto e o local onde o conjunto de dados será armazenado. É importante escolher o projeto e a localização adequados para garantir a privacidade dos dados e a conformidade com os requisitos regulamentares.
Depois de criar o conjunto de dados, os usuários podem carregar os dados de treinamento. Na IU do AutoML Tables, há uma opção para importar dados de diferentes fontes, como Google Cloud Storage, BigQuery ou diretamente da máquina local do usuário. Se os dados estiverem armazenados no Google Cloud Storage ou no BigQuery, os usuários podem simplesmente fornecer os detalhes necessários, como o caminho do arquivo ou o nome da tabela. Se os dados forem armazenados localmente, os usuários poderão usar a IU do AutoML Tables para fazer upload do arquivo de dados.
Durante o processo de importação de dados, o AutoML Tables analisa automaticamente os dados e infere os tipos de coluna e estatísticas de dados. Isso ajuda a entender os dados e a tomar decisões informadas durante o processo de treinamento do modelo. Os usuários podem revisar e modificar os tipos de colunas inferidas, se necessário.
Depois que os dados são importados, os usuários podem explorá-los e analisá-los ainda mais usando a IU do AutoML Tables. A interface do usuário fornece vários recursos, como estatísticas de dados, visualização de distribuição de dados e opções de divisão de dados. Esses recursos ajudam os usuários a obter informações sobre os dados e tomar decisões informadas durante o processo de treinamento do modelo.
Para importar dados de treinamento para o AutoML Tables, os usuários precisam preparar os dados em um formato compatível, criar um conjunto de dados e fazer upload dos dados usando a IU do AutoML Tables. O AutoML Tables oferece suporte a vários formatos de dados e fornece uma IU intuitiva para exploração e análise de dados. Seguindo essas etapas, os usuários podem importar com eficiência seus dados de treinamento e começar a criar modelos personalizados de machine learning usando o AutoML Tables.
Outras perguntas e respostas recentes sobre Tabelas AutoML:
- Como os usuários podem implantar o modelo e obter previsões no AutoML Tables?
- Quais opções estão disponíveis para definir um orçamento de treinamento no AutoML Tables?
- Quais informações a guia Analisar fornece no AutoML Tables?
- Quais são os diferentes tipos de dados que o AutoML Tables pode manipular?