Хэрэглэгчид сургалтын мэдээллээ AutoML Хүснэгтэд хэрхэн импортлох вэ?
Сургалтын өгөгдлийг AutoML Хүснэгт рүү импортлохын тулд хэрэглэгчид өгөгдөл бэлтгэх, өгөгдлийн багц үүсгэх, AutoML Хүснэгтийн үйлчилгээнд өгөгдлийг байршуулах зэрэг хэд хэдэн алхмуудыг дагаж болно. AutoML Хүснэгтүүд нь Google Cloud-аас олгодог машин сургалтын үйлчилгээ бөгөөд хэрэглэгчдэд кодчилол, өгөгдлийн шинжлэх ухааны нарийн мэдлэг шаардалгүйгээр тусгай машин сургалтын загвар үүсгэж, ашиглах боломжийг олгодог.
Сургалтын өгөгдлийг импортлох эхний алхам бол өгөгдлийг тохирох форматаар бэлтгэх явдал юм. AutoML Хүснэгтүүд нь CSV, JSONL, BigQuery хүснэгт зэрэг янз бүрийн өгөгдлийн форматыг дэмждэг. Өгөгдлийг AutoML Хүснэгтэд байршуулахаас өмнө зөв форматлаж, зохион байгуулалттай эсэхийг шалгах нь чухал юм. Үүнд өгөгдлийг цэвэрлэх, дутуу утгыг боловсруулах, шаардлагатай бол категорийн хувьсагчдыг кодлох зэрэг орно.
Мэдээллийг бэлтгэсний дараа хэрэглэгчид AutoML Хүснэгтийн UI дээр өгөгдлийн багц үүсгэх боломжтой. Датасет нь сургалтын өгөгдөл болон холбогдох мета өгөгдлийн агуулах юм. Мэдээллийн багц үүсгэхийн тулд хэрэглэгчид нэр өгч, өгөгдлийн багцыг хадгалах төсөл, байршлыг сонгох шаардлагатай. Өгөгдлийн нууцлал, зохицуулалтын шаардлагыг хангахын тулд зохих төсөл, байршлыг сонгох нь чухал юм.
Датасет үүсгэсний дараа хэрэглэгчид сургалтын өгөгдлийг байршуулах боломжтой. AutoML Хүснэгтийн UI-д Google Cloud Storage, BigQuery гэх мэт өөр өөр эх сурвалжаас эсвэл хэрэглэгчийн дотоод машинаас шууд мэдээлэл импортлох сонголт байдаг. Хэрэв өгөгдөл Google Cloud Storage эсвэл BigQuery-д хадгалагдсан бол хэрэглэгчид файлын зам эсвэл хүснэгтийн нэр гэх мэт шаардлагатай мэдээллийг өгөх боломжтой. Хэрэв өгөгдөл дотооддоо хадгалагдсан бол хэрэглэгчид AutoML Хүснэгтийн UI ашиглан өгөгдлийн файлыг байршуулах боломжтой.
Өгөгдөл импортлох явцад AutoML Хүснэгтүүд өгөгдөлд автоматаар дүн шинжилгээ хийж, баганын төрөл болон өгөгдлийн статистикийг гаргадаг. Энэ нь загварыг сургах явцад өгөгдлийг ойлгох, үндэслэлтэй шийдвэр гаргахад тусалдаг. Шаардлагатай бол хэрэглэгчид таамагласан баганын төрлийг хянаж, өөрчлөх боломжтой.
Өгөгдөл импортлогдсоны дараа хэрэглэгчид AutoML Хүснэгтийн UI ашиглан өгөгдлийг судалж, дүн шинжилгээ хийх боломжтой. UI нь өгөгдлийн статистик, өгөгдөл түгээх дүрслэл, өгөгдлийг хуваах сонголтууд гэх мэт төрөл бүрийн функцуудыг хангадаг. Эдгээр функцууд нь загварчлалын сургалтын явцад хэрэглэгчдэд өгөгдөлтэй танилцаж, мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад тусалдаг.
Сургалтын өгөгдлийг AutoML Хүснэгт рүү импортлохын тулд хэрэглэгчид өгөгдлийг тохирох форматаар бэлтгэж, мэдээллийн багц үүсгэж, AutoML Хүснэгтийн UI ашиглан өгөгдлийг байршуулах шаардлагатай. AutoML Хүснэгтүүд нь янз бүрийн өгөгдлийн форматыг дэмждэг бөгөөд өгөгдөл хайх, дүн шинжилгээ хийхэд хялбар UI-ээр хангадаг. Эдгээр алхмуудыг дагаснаар хэрэглэгчид сургалтын мэдээллээ үр ашигтайгаар импортлож, AutoML Хүснэгтүүдийг ашиглан тусгай машин сургалтын загваруудыг бүтээж эхлэх боломжтой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт AutoML хүснэгтүүд:
- AutoML Хүснэгтүүд яагаад зогссон ба тэдгээрийг юу амжилттай болгосон бэ?
- Хэрэглэгчид хэрхэн загвараа байршуулж, AutoML Хүснэгтэнд таамаглалыг авах боломжтой вэ?
- AutoML Хүснэгтэд сургалтын төсөв тохируулах ямар сонголтууд байдаг вэ?
- AutoML Хүснэгтэнд дүн шинжилгээ хийх таб ямар мэдээлэл өгдөг вэ?
- AutoML Хүснэгтүүд ажиллах боломжтой өөр өөр өгөгдлийн төрлүүд юу вэ?