Pour importer des données d'entraînement dans AutoML Tables, les utilisateurs peuvent suivre une série d'étapes qui impliquent la préparation des données, la création d'un ensemble de données et le téléchargement des données vers le service AutoML Tables. AutoML Tables est un service d'apprentissage automatique fourni par Google Cloud qui permet aux utilisateurs de créer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés sans avoir besoin d'une expertise approfondie en codage ou en science des données.
La première étape de l'importation de données d'entraînement consiste à préparer les données dans un format compatible. AutoML Tables prend en charge divers formats de données tels que les tables CSV, JSONL et BigQuery. Il est important de s'assurer que les données sont correctement formatées et organisées avant de les télécharger dans AutoML Tables. Cela inclut le nettoyage des données, la gestion des valeurs manquantes et l'encodage des variables catégorielles si nécessaire.
Une fois les données préparées, les utilisateurs peuvent créer un ensemble de données dans l'interface utilisateur d'AutoML Tables. Un ensemble de données est un conteneur pour les données d'entraînement et les métadonnées associées. Pour créer un ensemble de données, les utilisateurs doivent fournir un nom et sélectionner le projet et l'emplacement où l'ensemble de données sera stocké. Il est important de choisir le projet et l’emplacement appropriés pour garantir la confidentialité des données et le respect des exigences réglementaires.
Après avoir créé l'ensemble de données, les utilisateurs peuvent télécharger les données d'entraînement. Dans l'interface utilisateur d'AutoML Tables, il existe une option permettant d'importer des données à partir de différentes sources telles que Google Cloud Storage, BigQuery ou directement depuis l'ordinateur local de l'utilisateur. Si les données sont stockées dans Google Cloud Storage ou BigQuery, les utilisateurs peuvent simplement fournir les détails nécessaires tels que le chemin du fichier ou le nom de la table. Si les données sont stockées localement, les utilisateurs peuvent utiliser l'interface utilisateur d'AutoML Tables pour télécharger le fichier de données.
Pendant le processus d'importation des données, AutoML Tables analyse automatiquement les données et en déduit les types de colonnes et les statistiques des données. Cela aide à comprendre les données et à prendre des décisions éclairées pendant le processus de formation du modèle. Les utilisateurs peuvent examiner et modifier les types de colonnes déduits si nécessaire.
Une fois les données importées, les utilisateurs peuvent explorer et analyser davantage les données à l'aide de l'interface utilisateur d'AutoML Tables. L'interface utilisateur fournit diverses fonctionnalités telles que les statistiques de données, la visualisation de la distribution des données et les options de fractionnement des données. Ces fonctionnalités aident les utilisateurs à mieux comprendre les données et à prendre des décisions éclairées pendant le processus de formation du modèle.
Pour importer des données d'entraînement dans AutoML Tables, les utilisateurs doivent préparer les données dans un format compatible, créer un ensemble de données et télécharger les données à l'aide de l'interface utilisateur d'AutoML Tables. AutoML Tables prend en charge différents formats de données et fournit une interface utilisateur intuitive pour l'exploration et l'analyse des données. En suivant ces étapes, les utilisateurs peuvent importer efficacement leurs données d'entraînement et commencer à créer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés à l'aide d'AutoML Tables.
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