Kullanıcılar, eğitim verilerini AutoML Tables'a aktarmak için verileri hazırlamayı, bir veri kümesi oluşturmayı ve verileri AutoML Tables hizmetine yüklemeyi içeren bir dizi adımı izleyebilir. AutoML Tables, Google Cloud tarafından sağlanan ve kullanıcıların kapsamlı kodlama veya veri bilimi uzmanlığına ihtiyaç duymadan özel makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan bir makine öğrenimi hizmetidir.
Eğitim verilerini içe aktarmanın ilk adımı, verileri uyumlu bir biçimde hazırlamaktır. AutoML Tables, CSV, JSONL ve BigQuery tabloları gibi çeşitli veri biçimlerini destekler. AutoML Tables'a yüklemeden önce verilerin uygun şekilde biçimlendirildiğinden ve organize edildiğinden emin olmak önemlidir. Buna verilerin temizlenmesi, eksik değerlerin işlenmesi ve gerekirse kategorik değişkenlerin kodlanması dahildir.
Veriler hazırlandıktan sonra, kullanıcılar AutoML Tables kullanıcı arabiriminde bir veri kümesi oluşturabilir. Veri kümesi, eğitim verileri ve ilişkili meta veriler için bir kapsayıcıdır. Bir veri kümesi oluşturmak için, kullanıcıların bir ad vermesi ve projeyi ve veri kümesinin depolanacağı konumu seçmesi gerekir. Veri gizliliğini ve düzenleyici gerekliliklere uyumu sağlamak için uygun proje ve konumun seçilmesi önemlidir.
Veri kümesini oluşturduktan sonra, kullanıcılar eğitim verilerini yükleyebilir. AutoML Tables kullanıcı arayüzünde, verileri Google Cloud Storage, BigQuery gibi farklı kaynaklardan veya doğrudan kullanıcının yerel makinesinden içe aktarma seçeneği vardır. Veriler Google Cloud Storage veya BigQuery'de depolanıyorsa, kullanıcılar dosya yolu veya tablo adı gibi gerekli ayrıntıları sağlayabilir. Veriler yerel olarak depolanıyorsa, kullanıcılar veri dosyasını yüklemek için AutoML Tables kullanıcı arayüzünü kullanabilir.
Veri içe aktarma işlemi sırasında, AutoML Tables verileri otomatik olarak analiz eder ve sütun türlerini ve veri istatistiklerini çıkarır. Bu, model eğitim sürecinde verilerin anlaşılmasına ve bilinçli kararlar alınmasına yardımcı olur. Kullanıcılar, gerekirse çıkarılan sütun türlerini gözden geçirebilir ve değiştirebilir.
Veriler içe aktarıldıktan sonra kullanıcılar, AutoML Tables kullanıcı arabirimini kullanarak verileri daha fazla keşfedebilir ve analiz edebilir. Kullanıcı arabirimi, veri istatistikleri, veri dağıtım görselleştirmesi ve veri bölme seçenekleri gibi çeşitli özellikler sunar. Bu özellikler, kullanıcıların model eğitimi sürecinde verilere ilişkin içgörüler kazanmasına ve bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.
Eğitim verilerini AutoML Tables'a aktarmak için kullanıcıların verileri uyumlu bir biçimde hazırlaması, bir veri kümesi oluşturması ve AutoML Tables kullanıcı arabirimini kullanarak verileri yüklemesi gerekir. AutoML Tables, çeşitli veri biçimlerini destekler ve veri keşfi ve analizi için sezgisel bir kullanıcı arabirimi sağlar. Kullanıcılar, bu adımları izleyerek eğitim verilerini verimli bir şekilde içe aktarabilir ve AutoML Tablolarını kullanarak özel makine öğrenimi modelleri oluşturmaya başlayabilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar AutoML Tabloları:
- Kullanıcılar, AutoML Tables'ta modellerini nasıl dağıtabilir ve tahminleri nasıl alabilir?
- AutoML Tablolarında eğitim bütçesi belirlemek için hangi seçenekler mevcuttur?
- Analiz sekmesi, AutoML Tablolarında hangi bilgileri sağlar?
- AutoML Tables'ın işleyebileceği farklı veri türleri nelerdir?