AutoML तालिकाहरूमा प्रशिक्षण डेटा आयात गर्न, प्रयोगकर्ताहरूले डेटा तयार गर्ने, डेटासेट सिर्जना गर्ने, र AutoML तालिकाहरू सेवामा डाटा अपलोड गर्ने चरणहरूको श्रृंखला पछ्याउन सक्छन्। AutoML Tables Google Cloud द्वारा प्रदान गरिएको मेसिन लर्निङ सेवा हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई व्यापक कोडिङ वा डेटा विज्ञान विशेषज्ञताको आवश्यकता बिना नै अनुकूलन मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिर्जना गर्न र प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँछ।
तालिम डेटा आयात गर्ने पहिलो चरण भनेको उपयुक्त ढाँचामा डाटा तयार गर्नु हो। AutoML तालिकाहरूले CSV, JSONL, र BigQuery तालिकाहरू जस्ता विभिन्न डेटा ढाँचाहरूलाई समर्थन गर्दछ। यो AutoML तालिकाहरूमा अपलोड गर्नु अघि डाटा ठीकसँग ढाँचा र व्यवस्थित गरिएको छ भनेर सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यसमा डाटा सफा गर्ने, छुटेका मानहरू ह्यान्डल गर्ने, र आवश्यक भएमा वर्गीय चरहरू सङ्केतन गर्ने समावेश छ।
डेटा तयार भएपछि, प्रयोगकर्ताहरूले AutoML टेबल्स UI मा डेटासेट सिर्जना गर्न सक्छन्। डेटासेट प्रशिक्षण डेटा र सम्बन्धित मेटाडेटाको लागि कन्टेनर हो। डेटासेट सिर्जना गर्न, प्रयोगकर्ताहरूले नाम प्रदान गर्न र डेटासेट भण्डारण गरिने परियोजना र स्थान चयन गर्न आवश्यक छ। डेटा गोपनीयता र नियामक आवश्यकताहरूको अनुपालन सुनिश्चित गर्न उपयुक्त परियोजना र स्थान छनौट गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
डाटासेट सिर्जना गरेपछि, प्रयोगकर्ताहरूले प्रशिक्षण डेटा अपलोड गर्न सक्छन्। AutoML Tables UI मा, Google Cloud Storage, BigQuery, वा सिधै प्रयोगकर्ताको स्थानीय मेसिनबाट विभिन्न स्रोतहरूबाट डेटा आयात गर्ने विकल्प छ। यदि डेटा Google क्लाउड भण्डारण वा BigQuery मा भण्डारण गरिएको छ भने, प्रयोगकर्ताहरूले आवश्यक विवरणहरू प्रदान गर्न सक्छन् जस्तै फाइल मार्ग वा तालिका नाम। यदि डाटा स्थानीय रूपमा भण्डारण गरिएको छ भने, प्रयोगकर्ताहरूले डाटा फाइल अपलोड गर्न AutoML टेबल्स UI प्रयोग गर्न सक्छन्।
डाटा आयात प्रक्रियाको बखत, AutoML तालिकाहरूले स्वचालित रूपमा डाटा विश्लेषण गर्दछ र स्तम्भ प्रकारहरू र डाटा तथ्याङ्कहरू अनुमान गर्दछ। यसले डेटा बुझ्न र मोडेल प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा सूचित निर्णयहरू गर्न मद्दत गर्दछ। यदि आवश्यक भएमा प्रयोगकर्ताहरूले अनुमानित स्तम्भ प्रकारहरूको समीक्षा र परिमार्जन गर्न सक्छन्।
डाटा आयात गरिसकेपछि, प्रयोगकर्ताहरूले AutoML टेबल्स UI प्रयोग गरेर डाटालाई थप अन्वेषण र विश्लेषण गर्न सक्छन्। UI ले विभिन्न सुविधाहरू प्रदान गर्दछ जस्तै डेटा तथ्याङ्क, डेटा वितरण दृश्य, र डेटा विभाजन विकल्पहरू। यी सुविधाहरूले प्रयोगकर्ताहरूलाई डेटामा अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न र मोडेल प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा सूचित निर्णयहरू लिन मद्दत गर्दछ।
AutoML तालिकाहरूमा प्रशिक्षण डेटा आयात गर्न, प्रयोगकर्ताहरूले उपयुक्त ढाँचामा डेटा तयार गर्न, डेटासेट सिर्जना गर्न, र AutoML तालिकाहरू UI प्रयोग गरेर डेटा अपलोड गर्न आवश्यक छ। AutoML तालिकाहरूले विभिन्न डेटा ढाँचाहरूलाई समर्थन गर्दछ र डेटा अन्वेषण र विश्लेषणको लागि एक सहज UI प्रदान गर्दछ। यी चरणहरू पछ्याएर, प्रयोगकर्ताहरूले कुशलतापूर्वक आफ्नो प्रशिक्षण डेटा आयात गर्न सक्छन् र AutoML तालिकाहरू प्रयोग गरेर अनुकूलन मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्न सुरु गर्न सक्छन्।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा AutoML तालिकाहरू:
- प्रयोगकर्ताहरूले कसरी आफ्नो मोडेल प्रयोग गर्न सक्छन् र AutoML तालिकाहरूमा भविष्यवाणीहरू प्राप्त गर्न सक्छन्?
- AutoML तालिकाहरूमा प्रशिक्षण बजेट सेट गर्न के विकल्पहरू उपलब्ध छन्?
- AutoML तालिकाहरूमा विश्लेषण ट्याबले के जानकारी प्रदान गर्दछ?
- AutoML तालिकाहरूले ह्यान्डल गर्न सक्ने विभिन्न डेटा प्रकारहरू के हुन्?