Um Trainingsdaten in AutoML Tables zu importieren, können Benutzer eine Reihe von Schritten ausführen, die das Vorbereiten der Daten, das Erstellen eines Datensatzes und das Hochladen der Daten in den AutoML Tables-Dienst umfassen. AutoML Tables ist ein von Google Cloud bereitgestellter Dienst für maschinelles Lernen, der es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und bereitzustellen, ohne dass umfangreiche Programmier- oder Datenwissenschaftskenntnisse erforderlich sind.
Der erste Schritt beim Importieren von Trainingsdaten besteht darin, die Daten in einem kompatiblen Format aufzubereiten. AutoML Tables unterstützt verschiedene Datenformate wie CSV-, JSONL- und BigQuery-Tabellen. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß formatiert und organisiert sind, bevor Sie sie in AutoML Tables hochladen. Dazu gehört die Bereinigung der Daten, die Behandlung fehlender Werte und bei Bedarf die Kodierung kategorialer Variablen.
Sobald die Daten vorbereitet sind, können Benutzer einen Datensatz in der AutoML Tables-Benutzeroberfläche erstellen. Ein Datensatz ist ein Container für die Trainingsdaten und die zugehörigen Metadaten. Um einen Datensatz zu erstellen, müssen Benutzer einen Namen angeben und das Projekt und den Speicherort auswählen, an dem der Datensatz gespeichert werden soll. Es ist wichtig, das richtige Projekt und den richtigen Standort auszuwählen, um den Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.
Nach der Erstellung des Datensatzes können Benutzer die Trainingsdaten hochladen. In der Benutzeroberfläche von AutoML Tables besteht die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen wie Google Cloud Storage, BigQuery oder direkt vom lokalen Computer des Benutzers zu importieren. Wenn die Daten in Google Cloud Storage oder BigQuery gespeichert sind, können Benutzer einfach die erforderlichen Details wie den Dateipfad oder den Tabellennamen angeben. Wenn die Daten lokal gespeichert sind, können Benutzer die Datendatei über die Benutzeroberfläche von AutoML Tables hochladen.
Während des Datenimportvorgangs analysiert AutoML Tables automatisch die Daten und leitet daraus die Spaltentypen und Datenstatistiken ab. Dies hilft dabei, die Daten zu verstehen und fundierte Entscheidungen während des Modelltrainingsprozesses zu treffen. Benutzer können die abgeleiteten Spaltentypen bei Bedarf überprüfen und ändern.
Nachdem die Daten importiert wurden, können Benutzer die Daten mithilfe der AutoML Tables-Benutzeroberfläche weiter untersuchen und analysieren. Die Benutzeroberfläche bietet verschiedene Funktionen wie Datenstatistiken, Datenverteilungsvisualisierung und Datenaufteilungsoptionen. Diese Funktionen helfen Benutzern, Einblicke in die Daten zu gewinnen und während des Modelltrainingsprozesses fundierte Entscheidungen zu treffen.
Um Trainingsdaten in AutoML Tables zu importieren, müssen Benutzer die Daten in einem kompatiblen Format vorbereiten, einen Datensatz erstellen und die Daten über die Benutzeroberfläche von AutoML Tables hochladen. AutoML Tables unterstützt verschiedene Datenformate und bietet eine intuitive Benutzeroberfläche für die Datenexploration und -analyse. Durch Befolgen dieser Schritte können Benutzer ihre Trainingsdaten effizient importieren und mit der Erstellung benutzerdefinierter Modelle für maschinelles Lernen mithilfe von AutoML Tables beginnen.
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