Các loại dữ liệu khác nhau mà Bảng AutoML có thể xử lý là gì?

/ / Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Chuyên môn về Máy học, Bảng AutoML, ôn thi

AutoML Tables là một công cụ máy học mạnh mẽ do Google Cloud cung cấp, cho phép người dùng xây dựng và triển khai các mô hình máy học mà không cần có kiến ​​thức chuyên sâu về lập trình hoặc khoa học dữ liệu. Nó tự động hóa quy trình kỹ thuật tính năng, lựa chọn mô hình, điều chỉnh siêu tham số và đánh giá mô hình, giúp người dùng có kiến ​​thức máy học ở các cấp độ khác nhau có thể tiếp cận được.

Khi nói đến các loại dữ liệu, Bảng AutoML có thể xử lý nhiều loại dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc đề cập đến dữ liệu được sắp xếp theo định dạng bảng, với các hàng biểu thị các phiên bản hoặc ví dụ và các cột biểu thị các tính năng hoặc biến. Bảng AutoML có thể xử lý cả loại dữ liệu số và phân loại, cho phép người dùng làm việc với các tập dữ liệu đa dạng.

1. Dữ liệu số: Bảng AutoML hỗ trợ nhiều loại dữ liệu số khác nhau, bao gồm số nguyên và số dấu phẩy động. Các kiểu dữ liệu này phù hợp để biểu diễn các giá trị số liên tục hoặc rời rạc. Ví dụ: nếu chúng ta có tập dữ liệu về giá nhà ở, cột giá sẽ được biểu thị dưới dạng kiểu dữ liệu số.

2. Dữ liệu phân loại: Bảng AutoML cũng hỗ trợ các loại dữ liệu phân loại, đại diện cho các giá trị riêng biệt thuộc các danh mục cụ thể. Dữ liệu phân loại có thể được chia thành hai loại phụ:

Một. Dữ liệu danh nghĩa: Dữ liệu danh nghĩa đại diện cho các danh mục không có thứ tự hoặc phân cấp vốn có. Ví dụ: nếu chúng tôi có tập dữ liệu về phản hồi của khách hàng, thì cột cảm tính có thể có các danh mục như "tích cực", "trung lập" và "tiêu cực". Bảng AutoML có thể xử lý dữ liệu phân loại danh nghĩa như vậy.

b. Dữ liệu thứ tự: Dữ liệu thứ tự đại diện cho các danh mục có thứ tự hoặc phân cấp cụ thể. Ví dụ: nếu chúng tôi có tập dữ liệu xếp hạng phim, cột xếp hạng có thể có các danh mục như "kém", "trung bình", "tốt" và "xuất sắc". Bảng AutoML có thể xử lý dữ liệu phân loại theo thứ tự như vậy và tính đến thứ tự của các danh mục trong quá trình đào tạo mô hình.

3. Dữ liệu văn bản: Bảng AutoML cũng cung cấp hỗ trợ cho dữ liệu văn bản. Dữ liệu văn bản thường không có cấu trúc và yêu cầu tiền xử lý để chuyển đổi thành định dạng có cấu trúc phù hợp với máy học. Bảng AutoML có thể xử lý dữ liệu văn bản bằng cách sử dụng các kỹ thuật như nhúng văn bản hoặc biểu diễn theo túi từ. Ví dụ: nếu chúng tôi có tập dữ liệu đánh giá của khách hàng, văn bản đánh giá có thể được chuyển đổi thành các tính năng số bằng cách sử dụng các kỹ thuật như nhúng từ, sau đó có thể được Bảng AutoML sử dụng để đào tạo mô hình.

4. Dữ liệu chuỗi thời gian: Bảng AutoML có thể xử lý dữ liệu chuỗi thời gian, là dữ liệu được thu thập trong một chuỗi các khoảng thời gian. Dữ liệu chuỗi thời gian thường gặp trong các lĩnh vực khác nhau như tài chính, dự báo thời tiết và phân tích thị trường chứng khoán. Bảng AutoML có thể xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách kết hợp các tính năng liên quan đến thời gian như dấu thời gian và biến bị trễ.

Bảng AutoML có thể xử lý nhiều loại dữ liệu có cấu trúc, bao gồm dữ liệu số, phân loại (cả danh nghĩa và thứ tự), văn bản và chuỗi thời gian. Tính linh hoạt này cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của Bảng AutoML cho một loạt các tác vụ học máy đa dạng trên nhiều miền khác nhau.

Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Bảng AutoML:

Thêm câu hỏi và câu trả lời:

Gắn thẻ theo: , , , , ,