Melyek azok a különböző adattípusok, amelyeket az AutoML Tables képes kezelni?
Az AutoML Tables a Google Cloud által biztosított hatékony gépi tanulási eszköz, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gépi tanulási modelleket építsenek és telepítsenek anélkül, hogy kiterjedt programozási vagy adattudományi szakértelemre lenne szükségük. Automatizálja a funkciótervezés, a modellkiválasztás, a hiperparaméter-hangolás és a modellértékelés folyamatát, így elérhetővé teszi a gépi tanulási ismeretek különböző szintjével rendelkező felhasználók számára.
Ha adattípusokról van szó, az AutoML Tables a strukturált adattípusok széles skáláját képes kezelni. A strukturált adatok táblázatos formátumba rendezett adatokra utalnak, sorok példákat vagy példákat, oszlopok pedig jellemzőket vagy változókat. Az AutoML Tables numerikus és kategorikus adattípusokat is képes kezelni, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy különféle adatkészletekkel dolgozzanak.
1. Numerikus adatok: Az AutoML Tables különféle numerikus adattípusokat támogat, beleértve az egész számokat és a lebegőpontos számokat. Ezek az adattípusok folytonos vagy diszkrét számértékek ábrázolására alkalmasak. Ha például rendelkezünk lakásárak adathalmazával, akkor az ároszlop numerikus adattípusként jelenik meg.
2. Kategorikus adatok: Az AutoML Tables támogatja a kategorikus adattípusokat is, amelyek meghatározott kategóriákba tartozó diszkrét értékeket képviselnek. A kategorikus adatok további két altípusra oszthatók:
a. Névleges adatok: A névleges adatok olyan kategóriákat képviselnek, amelyeknek nincs rendje vagy hierarchiája. Például, ha van egy adatkészletünk az ügyfelek visszajelzéseiről, akkor a hangulatoszlop olyan kategóriákat tartalmazhat, mint „pozitív”, „semleges” és „negatív”. Az AutoML táblák képesek kezelni az ilyen névleges kategorikus adatokat.
b. Sorrendi adatok: Az ordinális adatok olyan kategóriákat képviselnek, amelyeknek meghatározott sorrendje vagy hierarchiája van. Például, ha van egy filmbesorolási adatkészletünk, akkor az értékelési oszlop olyan kategóriákat tartalmazhat, mint „rossz”, „megfelelő”, „jó” és „kiváló”. Az AutoML táblák képesek kezelni az ilyen sorrendi kategóriás adatokat, és figyelembe veszik a kategóriák sorrendjét a modellképzés során.
3. Szöveges adatok: Az AutoML Tables támogatja a szöveges adatokat is. A szöveges adatok jellemzően strukturálatlanok, és előfeldolgozást igényelnek, hogy gépi tanulásra alkalmas strukturált formátummá alakítsák. Az AutoML-táblázatok olyan technikák használatával tudnak szöveges adatokat kezelni, mint a szövegbeágyazás vagy a szózsákos megjelenítés. Ha például rendelkezünk vásárlói vélemények adathalmazával, a vélemény szövege olyan technikák segítségével, mint a szóbeágyazás, numerikus jellemzőkké alakítható, amelyeket aztán az AutoML Tables felhasználhat a modell betanítására.
4. Idősoros adatok: Az AutoML táblák képesek kezelni az idősorok adatait, amelyek időintervallumok sorozatán keresztül gyűjtött adatok. Az idősoros adatokkal gyakran találkozhatunk különféle területeken, például pénzügyekben, időjárás-előrejelzésekben és tőzsdeelemzésekben. Az AutoML Tables idősor-adatokat kezelhet az időhöz kapcsolódó szolgáltatások, például az időbélyegek és a késleltetett változók beépítésével.
Az AutoML táblák a strukturált adattípusok széles skáláját képesek kezelni, beleértve a numerikus, kategorikus (névleges és sorszámú), szöveges és idősoros adatokat is. Ez a sokoldalúság lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kihasználják az AutoML Tables erejét a gépi tanulási feladatok sokféle készletéhez a különböző tartományokban.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban AutoML táblázatok:
- Hogyan lehet áttérni a Vertex AI és az AutoML táblák között?
- Miért szűnt meg az AutoML Tables, és mi követi őket?
- Hogyan telepíthetik a felhasználók modelljüket, és hogyan kaphatnak előrejelzéseket az AutoML-táblázatokban?
- Milyen lehetőségek állnak rendelkezésre a képzési költségvetés beállítására az AutoML-táblázatokban?
- Milyen információkat nyújt az Elemzés lap az AutoML-táblázatokban?
- Hogyan importálhatják a felhasználók edzési adataikat AutoML-táblázatokba?