トレーニング データを AutoML Tables にインポートするには、データの準備、データセットの作成、AutoML Tables サービスへのデータのアップロードを含む一連の手順を実行できます。 AutoML Tables は、Google Cloud が提供する機械学習サービスで、ユーザーはコーディングやデータ サイエンスの広範な専門知識を必要とせずにカスタム機械学習モデルを作成してデプロイできます。
トレーニング データをインポートする最初のステップは、データを互換性のある形式で準備することです。 AutoML Tables は、CSV、JSONL、BigQuery テーブルなどのさまざまなデータ形式をサポートしています。 データを AutoML Tables にアップロードする前に、データが適切にフォーマットされ、編成されていることを確認することが重要です。 これには、データのクリーニング、欠損値の処理、必要に応じてカテゴリ変数のエンコードが含まれます。
データの準備が完了すると、ユーザーは AutoML Tables UI でデータセットを作成できます。 データセットは、トレーニング データおよび関連するメタデータのコンテナーです。 データセットを作成するには、ユーザーは名前を指定し、プロジェクトとデータセットを保存する場所を選択する必要があります。 データのプライバシーと規制要件の遵守を確保するには、適切なプロジェクトと場所を選択することが重要です。
データセットを作成した後、ユーザーはトレーニング データをアップロードできます。 AutoML Tables UI には、Google Cloud Storage、BigQuery などのさまざまなソースから、またはユーザーのローカル マシンから直接データをインポートするオプションがあります。 データが Google Cloud Storage または BigQuery に保存されている場合、ユーザーはファイル パスやテーブル名などの必要な詳細を指定するだけで済みます。 データがローカルに保存されている場合、ユーザーは AutoML Tables UI を使用してデータ ファイルをアップロードできます。
データのインポート プロセス中に、AutoML Tables は自動的にデータを分析し、列のタイプとデータ統計を推測します。 これは、モデルのトレーニング プロセス中にデータを理解し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 ユーザーは、必要に応じて、推論された列タイプを確認および変更できます。
データがインポートされた後、ユーザーは AutoML Tables UI を使用してデータをさらに探索および分析できます。 UI は、データ統計、データ分布の視覚化、データ分割オプションなどのさまざまな機能を提供します。 これらの機能は、ユーザーがモデルのトレーニング プロセス中にデータに関する洞察を取得し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
トレーニング データを AutoML Tables にインポートするには、ユーザーは互換性のある形式でデータを準備し、データセットを作成し、AutoML Tables UI を使用してデータをアップロードする必要があります。 AutoML Tables はさまざまなデータ形式をサポートし、データの探索と分析のための直感的な UI を提供します。 これらの手順に従うことで、ユーザーはトレーニング データを効率的にインポートし、AutoML Tables を使用してカスタム機械学習モデルの構築を開始できます。
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