Apa macem-macem jinis data sing bisa ditangani Tabel AutoML?
AutoML Tables minangka alat pembelajaran mesin sing kuat sing diwenehake dening Google Cloud sing ngidini pangguna nggawe lan nyebarake model pembelajaran mesin tanpa mbutuhake keahlian pemrograman utawa ilmu data sing ekstensif. Iki ngotomatisasi proses rekayasa fitur, pilihan model, tuning hiperparameter, lan evaluasi model, saengga bisa diakses pangguna kanthi tingkat pengetahuan machine learning sing beda-beda.
Nalika nerangake jinis data, AutoML Tables bisa nangani sawetara saka sudhut jinis data kabentuk. Data terstruktur nuduhake data sing disusun ing format tabular, kanthi baris sing makili conto utawa conto lan kolom sing makili fitur utawa variabel. Tabel AutoML bisa nangani jinis data numerik lan kategoris, supaya pangguna bisa nggarap macem-macem set data.
1. Data Numerik: Tabel AutoML ndhukung macem-macem jinis data numerik, kalebu integer lan nomer floating-point. Jinis data iki cocog kanggo makili angka numerik sing terus-terusan utawa diskrèt. Contone, yen kita duwe set data rega omah, kolom rega bakal dituduhake minangka jinis data numerik.
2. Data Kategori: Tabel AutoML uga ndhukung jinis data kategoris, sing makili nilai diskrèt sing ana ing kategori tartamtu. Data kategoris bisa dipérang dadi rong subtipe:
a. Data Nominal: Data nominal nggambarake kategori sing ora ana urutan utawa hierarki. Contone, yen kita duwe dataset umpan balik pelanggan, kolom sentimen bisa duwe kategori kaya "positif," "netral," lan "negatif." AutoML Tables bisa nangani data kategori nominal kuwi.
b. Data Ordinal: Data ordinal nggambarake kategori sing nduweni urutan utawa hierarki tartamtu. Contone, yen kita duwe set data rating film, kolom rating bisa duwe kategori kaya "miskin," "adil," "apik," lan "apik banget." Tabel AutoML bisa nangani data kategori ordinal kasebut lan njupuk urutan kategori sajrone latihan model.
3. Data Teks: Tabel AutoML uga nyedhiyakake dhukungan kanggo data teks. Data teks biasane ora terstruktur lan mbutuhake preprocessing kanggo ngowahi dadi format terstruktur sing cocog kanggo machine learning. Tabel AutoML bisa nangani data teks kanthi nggunakake teknik kayata embedding teks utawa representasi bag-of-words. Contone, yen kita duwe set data review pelanggan, teks review bisa diowahi dadi fitur numerik nggunakake teknik kaya embeddings tembung, sing banjur bisa digunakake dening AutoML Tables kanggo latihan model.
4. Time Series Data: AutoML Tables bisa nangani data seri wektu, kang data diklumpukake liwat urutan interval wektu. Data seri wektu umume ditemokake ing macem-macem domain kayata keuangan, prakiraan cuaca, lan analisis pasar saham. Tabel AutoML bisa nangani data seri wektu kanthi nggabungake fitur sing gegandhengan karo wektu kayata cap wektu lan variabel lagged.
Tabel AutoML bisa nangani macem-macem jinis data terstruktur, kalebu data numerik, kategoris (nominal lan ordinal), teks, lan data seri wektu. Versatility iki ngidini pangguna nggunakake kekuwatan AutoML Tables kanggo macem-macem tugas machine learning ing macem-macem domain.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Tabel AutoML:
- Kepiye carane bisa transisi antarane tabel Vertex AI lan AutoML?
- Napa Tabel AutoML dihentikan lan apa sing bisa ditindakake?
- Kepiye pangguna bisa masang model lan entuk prediksi ing Tabel AutoML?
- Opsi apa sing kasedhiya kanggo nyetel anggaran latihan ing Tabel AutoML?
- Informasi apa sing diwenehake tab Analisis ing Tabel AutoML?
- Kepiye pangguna bisa ngimpor data latihan menyang Tabel AutoML?