Untuk mengimpor data pelatihan ke AutoML Tables, pengguna dapat mengikuti serangkaian langkah yang meliputi menyiapkan data, membuat set data, dan mengunggah data ke layanan AutoML Tables. AutoML Tables adalah layanan machine learning yang disediakan oleh Google Cloud yang memungkinkan pengguna membuat dan menerapkan model machine learning kustom tanpa memerlukan keahlian coding atau ilmu data yang ekstensif.
Langkah pertama dalam mengimpor data pelatihan adalah menyiapkan data dalam format yang kompatibel. Tabel AutoML mendukung berbagai format data seperti tabel CSV, JSONL, dan BigQuery. Penting untuk memastikan bahwa data diformat dan diatur dengan benar sebelum mengunggahnya ke AutoML Tables. Ini termasuk membersihkan data, menangani nilai yang hilang, dan menyandikan variabel kategori jika perlu.
Setelah data disiapkan, pengguna dapat membuat set data di UI Tabel AutoML. Kumpulan data adalah wadah untuk data pelatihan dan metadata terkait. Untuk membuat dataset, pengguna perlu memberikan nama dan memilih proyek serta lokasi tempat dataset akan disimpan. Penting untuk memilih proyek dan lokasi yang sesuai untuk memastikan privasi data dan kepatuhan terhadap persyaratan peraturan.
Setelah membuat dataset, pengguna dapat mengunggah data pelatihan. Di UI Tabel AutoML, terdapat opsi untuk mengimpor data dari berbagai sumber seperti Google Cloud Storage, BigQuery, atau langsung dari mesin lokal pengguna. Jika data disimpan di Google Cloud Storage atau BigQuery, pengguna cukup memberikan detail yang diperlukan seperti jalur file atau nama tabel. Jika data disimpan secara lokal, pengguna dapat menggunakan AutoML Tables UI untuk mengupload file data.
Selama proses impor data, AutoML Tables secara otomatis menganalisis data dan menyimpulkan jenis kolom dan statistik data. Ini membantu dalam memahami data dan membuat keputusan berdasarkan informasi selama proses pelatihan model. Pengguna dapat meninjau dan mengubah jenis kolom yang disimpulkan jika perlu.
Setelah data diimpor, pengguna dapat menjelajahi dan menganalisis data lebih lanjut menggunakan UI Tabel AutoML. UI menyediakan berbagai fitur seperti statistik data, visualisasi distribusi data, dan opsi pemisahan data. Fitur-fitur ini membantu pengguna mendapatkan wawasan tentang data dan membuat keputusan yang tepat selama proses pelatihan model.
Untuk mengimpor data pelatihan ke Tabel AutoML, pengguna perlu menyiapkan data dalam format yang kompatibel, membuat set data, dan mengunggah data menggunakan UI Tabel AutoML. Tabel AutoML mendukung berbagai format data dan menyediakan UI intuitif untuk eksplorasi dan analisis data. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, pengguna dapat mengimpor data pelatihan mereka secara efisien dan mulai membuat model pembelajaran mesin khusus menggunakan Tabel AutoML.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Tabel AutoML:
- Bagaimana cara pengguna menerapkan model mereka dan mendapatkan prediksi di Tabel AutoML?
- Opsi apa yang tersedia untuk menetapkan anggaran pelatihan di AutoML Tables?
- Informasi apa yang diberikan tab Analisis di Tabel AutoML?
- Apa saja jenis data berbeda yang dapat ditangani Tabel AutoML?