ऑटोएमएल टेबल्स में प्रशिक्षण डेटा आयात करने के लिए, उपयोगकर्ता चरणों की एक श्रृंखला का पालन कर सकते हैं जिसमें डेटा तैयार करना, डेटासेट बनाना और डेटा को ऑटोएमएल टेबल्स सेवा पर अपलोड करना शामिल है। ऑटोएमएल टेबल्स Google क्लाउड द्वारा प्रदान की गई एक मशीन लर्निंग सेवा है जो उपयोगकर्ताओं को व्यापक कोडिंग या डेटा विज्ञान विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाती है।
प्रशिक्षण डेटा आयात करने में पहला कदम डेटा को एक संगत प्रारूप में तैयार करना है। ऑटोएमएल टेबल्स सीएसवी, जेएसओएनएल और बिगक्वेरी टेबल जैसे विभिन्न डेटा प्रारूपों का समर्थन करता है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि डेटा को ऑटोएमएल टेबल्स पर अपलोड करने से पहले ठीक से स्वरूपित और व्यवस्थित किया गया है। इसमें डेटा को साफ करना, गायब मानों को संभालना और यदि आवश्यक हो तो श्रेणीबद्ध चर को एन्कोड करना शामिल है।
एक बार डेटा तैयार हो जाने के बाद, उपयोगकर्ता ऑटोएमएल टेबल्स यूआई में एक डेटासेट बना सकते हैं। डेटासेट प्रशिक्षण डेटा और संबंधित मेटाडेटा के लिए एक कंटेनर है। डेटासेट बनाने के लिए, उपयोगकर्ताओं को एक नाम प्रदान करना होगा और उस प्रोजेक्ट और स्थान का चयन करना होगा जहां डेटासेट संग्रहीत किया जाएगा। डेटा गोपनीयता और नियामक आवश्यकताओं का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए उचित परियोजना और स्थान चुनना महत्वपूर्ण है।
डेटासेट बनाने के बाद, उपयोगकर्ता प्रशिक्षण डेटा अपलोड कर सकते हैं। ऑटोएमएल टेबल्स यूआई में, विभिन्न स्रोतों जैसे Google क्लाउड स्टोरेज, बिगक्वेरी, या सीधे उपयोगकर्ता की स्थानीय मशीन से डेटा आयात करने का विकल्प होता है। यदि डेटा Google क्लाउड स्टोरेज या BigQuery में संग्रहीत है, तो उपयोगकर्ता केवल फ़ाइल पथ या तालिका नाम जैसे आवश्यक विवरण प्रदान कर सकते हैं। यदि डेटा स्थानीय रूप से संग्रहीत किया जाता है, तो उपयोगकर्ता डेटा फ़ाइल अपलोड करने के लिए ऑटोएमएल टेबल्स यूआई का उपयोग कर सकते हैं।
डेटा आयात प्रक्रिया के दौरान, ऑटोएमएल टेबल्स स्वचालित रूप से डेटा का विश्लेषण करती है और कॉलम प्रकार और डेटा आंकड़ों का अनुमान लगाती है। यह मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान डेटा को समझने और सूचित निर्णय लेने में मदद करता है। यदि आवश्यक हो तो उपयोगकर्ता अनुमानित कॉलम प्रकारों की समीक्षा और संशोधन कर सकते हैं।
डेटा आयात होने के बाद, उपयोगकर्ता ऑटोएमएल टेबल्स यूआई का उपयोग करके डेटा का और अधिक अन्वेषण और विश्लेषण कर सकते हैं। यूआई डेटा आँकड़े, डेटा वितरण विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा विभाजन विकल्प जैसी विभिन्न सुविधाएँ प्रदान करता है। ये सुविधाएँ उपयोगकर्ताओं को मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और सूचित निर्णय लेने में मदद करती हैं।
ऑटोएमएल टेबल्स में प्रशिक्षण डेटा आयात करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को डेटा को एक संगत प्रारूप में तैयार करना होगा, एक डेटासेट बनाना होगा और ऑटोएमएल टेबल्स यूआई का उपयोग करके डेटा अपलोड करना होगा। ऑटोएमएल टेबल्स विभिन्न डेटा प्रारूपों का समर्थन करता है और डेटा अन्वेषण और विश्लेषण के लिए एक सहज यूआई प्रदान करता है। इन चरणों का पालन करके, उपयोगकर्ता कुशलतापूर्वक अपने प्रशिक्षण डेटा को आयात कर सकते हैं और ऑटोएमएल टेबल्स का उपयोग करके कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल बनाना शुरू कर सकते हैं।
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