훈련 데이터를 AutoML Tables로 가져오기 위해 사용자는 데이터 준비, 데이터 세트 생성 및 AutoML Tables 서비스에 데이터 업로드와 관련된 일련의 단계를 따를 수 있습니다. AutoML Tables는 Google Cloud에서 제공하는 기계 학습 서비스로, 사용자가 광범위한 코딩이나 데이터 과학 전문 지식 없이도 커스텀 기계 학습 모델을 만들고 배포할 수 있도록 합니다.
교육 데이터를 가져오는 첫 번째 단계는 데이터를 호환 가능한 형식으로 준비하는 것입니다. AutoML Tables는 CSV, JSONL, BigQuery 테이블과 같은 다양한 데이터 형식을 지원합니다. 데이터를 AutoML Tables에 업로드하기 전에 데이터 형식이 올바르게 지정되고 구성되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터 정리, 누락된 값 처리, 필요한 경우 범주형 변수 인코딩이 포함됩니다.
데이터가 준비되면 사용자는 AutoML Tables UI에서 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 데이터 세트는 학습 데이터 및 관련 메타데이터의 컨테이너입니다. 데이터세트를 생성하려면 사용자는 이름을 제공하고 데이터세트가 저장될 프로젝트와 위치를 선택해야 합니다. 데이터 개인 정보 보호 및 규제 요구 사항 준수를 보장하려면 적절한 프로젝트와 위치를 선택하는 것이 중요합니다.
데이터 세트를 생성한 후 사용자는 학습 데이터를 업로드할 수 있습니다. AutoML Tables UI에는 Google Cloud Storage, BigQuery와 같은 다양한 소스에서 또는 사용자의 로컬 머신에서 직접 데이터를 가져올 수 있는 옵션이 있습니다. 데이터가 Google Cloud Storage 또는 BigQuery에 저장된 경우 사용자는 파일 경로 또는 테이블 이름과 같은 필요한 세부 정보를 제공하기만 하면 됩니다. 데이터가 로컬에 저장된 경우 사용자는 AutoML Tables UI를 사용하여 데이터 파일을 업로드할 수 있습니다.
데이터 가져오기 프로세스 중에 AutoML Tables는 자동으로 데이터를 분석하고 열 유형 및 데이터 통계를 추론합니다. 이는 모델 교육 프로세스 중에 데이터를 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 사용자는 필요한 경우 유추된 열 유형을 검토하고 수정할 수 있습니다.
데이터를 가져온 후 사용자는 AutoML Tables UI를 사용하여 데이터를 추가로 탐색하고 분석할 수 있습니다. UI는 데이터 통계, 데이터 분포 시각화, 데이터 분할 옵션과 같은 다양한 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 사용자가 모델 학습 프로세스 중에 데이터에 대한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
학습 데이터를 AutoML Tables로 가져오려면 사용자는 호환되는 형식으로 데이터를 준비하고, 데이터 세트를 만들고, AutoML Tables UI를 사용하여 데이터를 업로드해야 합니다. AutoML Tables는 다양한 데이터 형식을 지원하고 데이터 탐색 및 분석을 위한 직관적인 UI를 제공합니다. 이러한 단계에 따라 사용자는 학습 데이터를 효율적으로 가져오고 AutoML Tables를 사용하여 사용자 지정 기계 학습 모델 구축을 시작할 수 있습니다.
기타 최근 질문 및 답변 AutoML 테이블:
- 사용자는 어떻게 모델을 배포하고 AutoML Tables에서 예측을 얻을 수 있습니까?
- AutoML Tables에서 학습 예산을 설정하는 데 사용할 수 있는 옵션은 무엇인가요?
- 분석 탭은 AutoML Tables에서 어떤 정보를 제공하나요?
- AutoML Tables에서 처리할 수 있는 다양한 데이터 유형은 무엇인가요?
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