AutoML Tables에서 처리할 수 있는 다양한 데이터 유형은 무엇인가요?

/ / 에 게시됨 인공지능 , EITC/AI/GCML Google Cloud 머신 러닝, 기계 학습의 전문성, AutoML 테이블, 심사 검토

AutoML Tables는 Google Cloud에서 제공하는 강력한 기계 학습 도구로, 사용자는 광범위한 프로그래밍이나 데이터 과학 전문 지식 없이도 기계 학습 모델을 빌드하고 배포할 수 있습니다. 기능 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 평가 프로세스를 자동화하여 다양한 수준의 기계 학습 지식을 가진 사용자가 액세스할 수 있도록 합니다.

데이터 유형과 관련하여 AutoML Tables는 광범위한 구조화된 데이터 유형을 처리할 수 있습니다. 구조화된 데이터는 인스턴스 또는 예를 나타내는 행과 기능 또는 변수를 나타내는 열이 있는 테이블 형식으로 구성된 데이터를 나타냅니다. AutoML Tables는 숫자 데이터 유형과 범주 데이터 유형을 모두 처리할 수 있으므로 사용자가 다양한 데이터 세트로 작업할 수 있습니다.

1. 숫자 데이터: AutoML Tables는 정수 및 부동 소수점 숫자를 비롯한 다양한 숫자 데이터 유형을 지원합니다. 이러한 데이터 유형은 연속 또는 불연속 숫자 값을 나타내는 데 적합합니다. 예를 들어 주택 가격 데이터 세트가 있는 경우 가격 열은 숫자 데이터 유형으로 표시됩니다.

2. 범주형 데이터: AutoML Tables는 특정 범주에 속하는 개별 값을 나타내는 범주형 데이터 유형도 지원합니다. 범주형 데이터는 두 가지 하위 유형으로 더 나눌 수 있습니다.

ㅏ. 명목 데이터: 명목 데이터는 고유한 순서나 계층 구조가 없는 범주를 나타냅니다. 예를 들어 고객 피드백 데이터 세트가 있는 경우 감정 열에는 "긍정적", "중립적" 및 "부정적"과 같은 범주가 있을 수 있습니다. AutoML Tables는 이러한 명목 범주 데이터를 처리할 수 있습니다.

비. 서수 데이터: 서수 데이터는 특정 순서 또는 계층이 있는 범주를 나타냅니다. 예를 들어 영화 등급 데이터 세트가 있는 경우 등급 열에는 "나쁨", "보통", "좋음" 및 "우수함"과 같은 범주가 있을 수 있습니다. AutoML Tables는 이러한 서수 범주형 데이터를 처리하고 모델 학습 중에 범주 순서를 고려할 수 있습니다.

3. 텍스트 데이터: AutoML Tables는 텍스트 데이터도 지원합니다. 텍스트 데이터는 일반적으로 구조화되지 않았으며 기계 학습에 적합한 구조화된 형식으로 변환하기 위해 사전 처리가 필요합니다. AutoML Tables는 텍스트 포함 또는 단어 모음 표현과 같은 기술을 활용하여 텍스트 데이터를 처리할 수 있습니다. 예를 들어 고객 리뷰 데이터 세트가 있는 경우 리뷰 텍스트는 단어 임베딩과 같은 기술을 사용하여 숫자 기능으로 변환할 수 있으며, 그런 다음 AutoML Tables에서 모델 학습에 사용할 수 있습니다.

4. 시계열 데이터: AutoML Tables는 일련의 시간 간격에 걸쳐 수집된 데이터인 시계열 데이터를 처리할 수 있습니다. 시계열 데이터는 금융, 일기 예보 및 주식 시장 분석과 같은 다양한 영역에서 일반적으로 접하게 됩니다. AutoML Tables는 타임스탬프 및 지연 변수와 같은 시간 관련 기능을 통합하여 시계열 데이터를 처리할 수 있습니다.

AutoML Tables는 숫자, 범주(명목 및 순서 모두), 텍스트 및 시계열 데이터를 포함하여 광범위한 구조화된 데이터 유형을 처리할 수 있습니다. 이러한 다재다능함을 통해 사용자는 AutoML Tables의 기능을 다양한 도메인에서 다양한 기계 학습 작업 집합에 활용할 수 있습니다.

기타 최근 질문 및 답변 AutoML 테이블:

더 많은 질문과 답변:

아래의 태그 : , , , , ,