Quels sont les différents types de données qu'AutoML Tables peut gérer ?
AutoML Tables est un puissant outil d'apprentissage automatique fourni par Google Cloud qui permet aux utilisateurs de créer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique sans avoir besoin d'une expertise approfondie en programmation ou en science des données. Il automatise le processus d'ingénierie des fonctionnalités, de sélection de modèles, de réglage des hyperparamètres et d'évaluation des modèles, le rendant accessible aux utilisateurs ayant différents niveaux de connaissances en apprentissage automatique.
En ce qui concerne les types de données, AutoML Tables peut gérer un large éventail de types de données structurées. Les données structurées font référence à des données organisées sous forme de tableau, avec des lignes représentant des instances ou des exemples et des colonnes représentant des fonctionnalités ou des variables. AutoML Tables peut gérer à la fois les types de données numériques et catégorielles, permettant aux utilisateurs de travailler avec divers ensembles de données.
1. Données numériques : AutoML Tables prend en charge divers types de données numériques, notamment les nombres entiers et les nombres à virgule flottante. Ces types de données conviennent pour représenter des valeurs numériques continues ou discrètes. Par exemple, si nous disposons d’un ensemble de données sur les prix des logements, la colonne prix serait représentée sous forme de données numériques.
2. Données catégorielles : AutoML Tables prend également en charge les types de données catégorielles, qui représentent des valeurs discrètes appartenant à des catégories spécifiques. Les données catégorielles peuvent être divisées en deux sous-types :
un. Données nominales : les données nominales représentent des catégories qui n'ont ni ordre ni hiérarchie inhérents. Par exemple, si nous disposons d'un ensemble de données sur les commentaires des clients, la colonne des sentiments peut contenir des catégories telles que « positif », « neutre » et « négatif ». AutoML Tables peut gérer de telles données catégorielles nominales.
b. Données ordinales : les données ordinales représentent des catégories qui ont un ordre ou une hiérarchie spécifique. Par exemple, si nous disposons d'un ensemble de données sur les classements de films, la colonne de classement pourrait contenir des catégories telles que « médiocre », « passable », « bon » et « excellent ». AutoML Tables peut gérer de telles données catégorielles ordinales et prendre en compte l'ordre des catégories lors de la formation du modèle.
3. Données texte : AutoML Tables prend également en charge les données texte. Les données textuelles sont généralement non structurées et nécessitent un prétraitement pour les convertir dans un format structuré adapté à l'apprentissage automatique. AutoML Tables peut gérer des données textuelles en utilisant des techniques telles que l'intégration de texte ou la représentation par sac de mots. Par exemple, si nous disposons d'un ensemble de données d'avis clients, le texte de l'avis peut être transformé en caractéristiques numériques à l'aide de techniques telles que l'intégration de mots, qui peuvent ensuite être utilisées par AutoML Tables pour la formation de modèles.
4. Données de séries chronologiques : AutoML Tables peut gérer des données de séries chronologiques, c'est-à-dire des données collectées sur une séquence d'intervalles de temps. Les données de séries chronologiques sont couramment rencontrées dans divers domaines tels que la finance, les prévisions météorologiques et l'analyse boursière. AutoML Tables peut gérer les données de séries chronologiques en incorporant des fonctionnalités liées au temps telles que des horodatages et des variables décalées.
AutoML Tables peut gérer un large éventail de types de données structurées, notamment des données numériques, catégorielles (nominales et ordinales), textuelles et de séries chronologiques. Cette polyvalence permet aux utilisateurs d'exploiter la puissance d'AutoML Tables pour un ensemble diversifié de tâches d'apprentissage automatique dans divers domaines.
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