Để nhập dữ liệu đào tạo vào Bảng AutoML, người dùng có thể làm theo một loạt các bước liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu, tạo tập dữ liệu và tải dữ liệu lên dịch vụ Bảng AutoML. Bảng AutoML là dịch vụ máy học do Google Cloud cung cấp, cho phép người dùng tạo và triển khai các mô hình máy học tùy chỉnh mà không cần phải có chuyên môn sâu về mã hóa hoặc khoa học dữ liệu.
Bước đầu tiên trong việc nhập dữ liệu đào tạo là chuẩn bị dữ liệu ở định dạng tương thích. Bảng AutoML hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu khác nhau như bảng CSV, JSONL và BigQuery. Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng dữ liệu được định dạng và sắp xếp chính xác trước khi tải dữ liệu lên Bảng AutoML. Điều này bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu và mã hóa các biến phân loại nếu cần.
Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, người dùng có thể tạo tập dữ liệu trong giao diện người dùng Bảng AutoML. Tập dữ liệu là nơi chứa dữ liệu huấn luyện và siêu dữ liệu liên quan. Để tạo tập dữ liệu, người dùng cần cung cấp tên và chọn dự án cũng như vị trí nơi tập dữ liệu sẽ được lưu trữ. Điều quan trọng là chọn dự án và địa điểm phù hợp để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ các yêu cầu quy định.
Sau khi tạo tập dữ liệu, người dùng có thể tải lên dữ liệu huấn luyện. Trong giao diện người dùng Bảng AutoML, có tùy chọn nhập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như Google Cloud Storage, BigQuery hoặc trực tiếp từ máy cục bộ của người dùng. Nếu dữ liệu được lưu trữ trong Google Cloud Storage hoặc BigQuery, người dùng chỉ cần cung cấp các chi tiết cần thiết như đường dẫn tệp hoặc tên bảng. Nếu dữ liệu được lưu trữ cục bộ, người dùng có thể sử dụng giao diện người dùng Bảng AutoML để tải tệp dữ liệu lên.
Trong quá trình nhập dữ liệu, Bảng AutoML tự động phân tích dữ liệu và suy ra các loại cột cũng như thống kê dữ liệu. Điều này giúp hiểu dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt trong quá trình đào tạo mô hình. Người dùng có thể xem lại và sửa đổi các loại cột được suy ra nếu cần thiết.
Sau khi dữ liệu được nhập, người dùng có thể khám phá và phân tích thêm dữ liệu bằng giao diện người dùng Bảng AutoML. Giao diện người dùng cung cấp nhiều tính năng khác nhau như thống kê dữ liệu, trực quan hóa phân phối dữ liệu và các tùy chọn phân tách dữ liệu. Những tính năng này giúp người dùng hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt trong quá trình đào tạo mô hình.
Để nhập dữ liệu đào tạo vào Bảng AutoML, người dùng cần chuẩn bị dữ liệu ở định dạng tương thích, tạo tập dữ liệu và tải dữ liệu lên bằng giao diện người dùng Bảng AutoML. Bảng AutoML hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu khác nhau và cung cấp giao diện người dùng trực quan để khám phá và phân tích dữ liệu. Bằng cách làm theo các bước này, người dùng có thể nhập dữ liệu đào tạo của mình một cách hiệu quả và bắt đầu xây dựng các mô hình học máy tùy chỉnh bằng Bảng AutoML.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Bảng AutoML:
- Làm cách nào người dùng có thể triển khai mô hình của họ và nhận dự đoán trong Bảng AutoML?
- Có những tùy chọn nào để đặt ngân sách đào tạo trong Bảng AutoML?
- Tab Phân tích cung cấp thông tin gì trong Bảng AutoML?
- Các loại dữ liệu khác nhau mà Bảng AutoML có thể xử lý là gì?
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Chuyên môn về Máy học (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Bảng AutoML (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi