要將訓練數據導入 AutoML Tables,用戶可以執行一系列步驟,包括準備數據、創建數據集以及將數據上傳到 AutoML Tables 服務。 AutoML Tables 是 Google Cloud 提供的一項機器學習服務,使用戶能夠創建和部署自定義機器學習模型,而無需廣泛的編碼或數據科學專業知識。
導入訓練數據的第一步是以兼容的格式準備數據。 AutoML Tables 支持各種數據格式,例如 CSV、JSONL 和 BigQuery 表。 在將數據上傳到 AutoML Tables 之前,確保數據格式正確並組織得非常重要。 這包括清理數據、處理缺失值以及在必要時對分類變量進行編碼。
準備好數據後,用戶可以在 AutoML Tables UI 中創建數據集。 數據集是訓練數據和相關元數據的容器。 要創建數據集,用戶需要提供名稱並選擇存儲數據集的項目和位置。 選擇合適的項目和位置以確保數據隱私和遵守監管要求非常重要。
創建數據集後,用戶可以上傳訓練數據。 在 AutoML Tables UI 中,有一個選項可以從不同來源(例如 Google Cloud Storage、BigQuery)或直接從用戶的本地計算機導入數據。 如果數據存儲在 Google Cloud Storage 或 BigQuery 中,用戶只需提供必要的詳細信息,例如文件路徑或表名。 如果數據存儲在本地,用戶可以使用 AutoML Tables UI 上傳數據文件。
在數據導入過程中,AutoML Tables 會自動分析數據並推斷列類型和數據統計信息。 這有助於在模型訓練過程中理解數據並做出明智的決策。 如有必要,用戶可以查看和修改推斷的列類型。
導入數據後,用戶可以使用 AutoML Tables UI 進一步探索和分析數據。 UI提供數據統計、數據分佈可視化、數據拆分選項等多種功能。 這些功能可幫助用戶深入了解數據並在模型訓練過程中做出明智的決策。
要將訓練數據導入 AutoML Tables,用戶需要以兼容的格式準備數據、創建數據集並使用 AutoML Tables UI 上傳數據。 AutoML Tables 支持各種數據格式,並為數據探索和分析提供直觀的 UI。 通過執行這些步驟,用戶可以高效地導入訓練數據並開始使用 AutoML Tables 構建自定義機器學習模型。
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