శిక్షణ డేటాను AutoML పట్టికలలోకి దిగుమతి చేయడానికి, వినియోగదారులు డేటాను సిద్ధం చేయడం, డేటాసెట్ను సృష్టించడం మరియు డేటాను AutoML టేబుల్ల సేవకు అప్లోడ్ చేయడం వంటి దశల శ్రేణిని అనుసరించవచ్చు. AutoML టేబుల్స్ అనేది Google క్లౌడ్ అందించిన మెషీన్ లెర్నింగ్ సేవ, ఇది వినియోగదారులకు విస్తృతమైన కోడింగ్ లేదా డేటా సైన్స్ నైపుణ్యం అవసరం లేకుండా కస్టమ్ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
శిక్షణ డేటాను దిగుమతి చేయడంలో మొదటి దశ డేటాను అనుకూల ఆకృతిలో సిద్ధం చేయడం. AutoML పట్టికలు CSV, JSONL మరియు BigQuery పట్టికలు వంటి వివిధ డేటా ఫార్మాట్లకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఆటోఎంఎల్ టేబుల్లకు అప్లోడ్ చేయడానికి ముందు డేటా సరిగ్గా ఫార్మాట్ చేయబడిందని మరియు నిర్వహించబడిందని నిర్ధారించుకోవడం ముఖ్యం. ఇందులో డేటాను శుభ్రపరచడం, తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడం మరియు అవసరమైతే వర్గీకరణ వేరియబుల్లను ఎన్కోడింగ్ చేయడం వంటివి ఉంటాయి.
డేటా సిద్ధమైన తర్వాత, వినియోగదారులు AutoML టేబుల్స్ UIలో డేటాసెట్ను సృష్టించవచ్చు. డేటాసెట్ అనేది శిక్షణ డేటా మరియు అనుబంధిత మెటాడేటా కోసం ఒక కంటైనర్. డేటాసెట్ను సృష్టించడానికి, వినియోగదారులు పేరును అందించాలి మరియు డేటాసెట్ నిల్వ చేయబడే ప్రాజెక్ట్ మరియు స్థానాన్ని ఎంచుకోవాలి. డేటా గోప్యత మరియు నియంత్రణ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసేందుకు తగిన ప్రాజెక్ట్ మరియు స్థానాన్ని ఎంచుకోవడం ముఖ్యం.
డేటాసెట్ను సృష్టించిన తర్వాత, వినియోగదారులు శిక్షణ డేటాను అప్లోడ్ చేయవచ్చు. AutoML టేబుల్స్ UIలో, Google Cloud Storage, BigQuery వంటి విభిన్న మూలాధారాల నుండి లేదా నేరుగా వినియోగదారు స్థానిక మెషీన్ నుండి డేటాను దిగుమతి చేసుకునే ఎంపిక ఉంది. డేటా Google Cloud Storage లేదా BigQueryలో నిల్వ చేయబడితే, వినియోగదారులు ఫైల్ పాత్ లేదా టేబుల్ పేరు వంటి అవసరమైన వివరాలను అందించగలరు. డేటా స్థానికంగా నిల్వ చేయబడితే, డేటా ఫైల్ను అప్లోడ్ చేయడానికి వినియోగదారులు AutoML టేబుల్స్ UIని ఉపయోగించవచ్చు.
డేటా దిగుమతి ప్రక్రియ సమయంలో, AutoML పట్టికలు స్వయంచాలకంగా డేటాను విశ్లేషిస్తుంది మరియు కాలమ్ రకాలు మరియు డేటా గణాంకాలను అంచనా వేస్తుంది. మోడల్ శిక్షణ ప్రక్రియలో డేటాను అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు సమాచారంతో నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో ఇది సహాయపడుతుంది. అవసరమైతే వినియోగదారులు ఊహించిన నిలువు వరుస రకాలను సమీక్షించవచ్చు మరియు సవరించవచ్చు.
డేటా దిగుమతి అయిన తర్వాత, వినియోగదారులు AutoML టేబుల్స్ UIని ఉపయోగించి డేటాను మరింత అన్వేషించవచ్చు మరియు విశ్లేషించవచ్చు. UI డేటా స్టాటిస్టిక్స్, డేటా డిస్ట్రిబ్యూషన్ విజువలైజేషన్ మరియు డేటా స్ప్లిటింగ్ ఆప్షన్ల వంటి వివిధ లక్షణాలను అందిస్తుంది. ఈ ఫీచర్లు వినియోగదారులకు డేటాపై అంతర్దృష్టులను పొందడంలో సహాయపడతాయి మరియు మోడల్ శిక్షణ ప్రక్రియ సమయంలో సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడతాయి.
శిక్షణ డేటాను AutoML పట్టికలలోకి దిగుమతి చేయడానికి, వినియోగదారులు అనుకూల ఆకృతిలో డేటాను సిద్ధం చేయాలి, డేటాసెట్ను సృష్టించాలి మరియు AutoML టేబుల్స్ UIని ఉపయోగించి డేటాను అప్లోడ్ చేయాలి. AutoML పట్టికలు వివిధ డేటా ఫార్మాట్లకు మద్దతునిస్తాయి మరియు డేటా అన్వేషణ మరియు విశ్లేషణ కోసం ఒక సహజమైన UIని అందిస్తాయి. ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా, వినియోగదారులు తమ శిక్షణ డేటాను సమర్ధవంతంగా దిగుమతి చేసుకోవచ్చు మరియు AutoML పట్టికలను ఉపయోగించి అనుకూల యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడం ప్రారంభించవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు ఆటోఎంఎల్ టేబుల్స్:
- వినియోగదారులు వారి మోడల్ని ఎలా ఉపయోగించగలరు మరియు AutoML పట్టికలలో అంచనాలను ఎలా పొందవచ్చు?
- AutoML పట్టికలలో శిక్షణ బడ్జెట్ను సెట్ చేయడానికి ఏ ఎంపికలు అందుబాటులో ఉన్నాయి?
- AutoML పట్టికలలో విశ్లేషణ ట్యాబ్ ఏ సమాచారాన్ని అందిస్తుంది?
- AutoML పట్టికలు నిర్వహించగల విభిన్న డేటా రకాలు ఏమిటి?