آٹو ایم ایل ٹیبلز میں تربیتی ڈیٹا درآمد کرنے کے لیے، صارفین کئی مراحل کی پیروی کر سکتے ہیں جن میں ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا سیٹ بنانا، اور ڈیٹا کو آٹو ایم ایل ٹیبلز سروس پر اپ لوڈ کرنا شامل ہے۔ AutoML Tables ایک مشین لرننگ سروس ہے جو گوگل کلاؤڈ کے ذریعے فراہم کی گئی ہے جو صارفین کو وسیع کوڈنگ یا ڈیٹا سائنس کی مہارت کی ضرورت کے بغیر حسب ضرورت مشین لرننگ ماڈلز بنانے اور تعینات کرنے کے قابل بناتی ہے۔
تربیتی ڈیٹا درآمد کرنے کا پہلا قدم یہ ہے کہ ڈیٹا کو ہم آہنگ فارمیٹ میں تیار کیا جائے۔ AutoML Tables مختلف ڈیٹا فارمیٹس جیسے CSV، JSONL، اور BigQuery ٹیبلز کو سپورٹ کرتی ہے۔ آٹو ایم ایل ٹیبلز پر اپ لوڈ کرنے سے پہلے یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ ڈیٹا کو مناسب طریقے سے فارمیٹ اور منظم کیا گیا ہے۔ اس میں ڈیٹا کو صاف کرنا، گمشدہ اقدار کو ہینڈل کرنا، اور اگر ضروری ہو تو واضح متغیرات کو انکوڈنگ کرنا شامل ہے۔
ڈیٹا تیار ہونے کے بعد، صارفین AutoML Tables UI میں ڈیٹا سیٹ بنا سکتے ہیں۔ ڈیٹاسیٹ تربیتی ڈیٹا اور متعلقہ میٹا ڈیٹا کے لیے ایک کنٹینر ہے۔ ڈیٹاسیٹ بنانے کے لیے، صارفین کو ایک نام فراہم کرنا ہوگا اور پروجیکٹ اور مقام کا انتخاب کرنا ہوگا جہاں ڈیٹاسیٹ اسٹور کیا جائے گا۔ ڈیٹا کی رازداری اور ریگولیٹری تقاضوں کی تعمیل کو یقینی بنانے کے لیے مناسب پروجیکٹ اور مقام کا انتخاب کرنا ضروری ہے۔
ڈیٹا سیٹ بنانے کے بعد، صارف ٹریننگ ڈیٹا اپ لوڈ کر سکتے ہیں۔ AutoML Tables UI میں، مختلف ذرائع سے ڈیٹا درآمد کرنے کا اختیار ہے جیسے کہ Google Cloud Storage، BigQuery، یا براہ راست صارف کی مقامی مشین سے۔ اگر ڈیٹا کو Google Cloud Storage یا BigQuery میں محفوظ کیا جاتا ہے، تو صارفین آسانی سے ضروری تفصیلات فراہم کر سکتے ہیں جیسے کہ فائل پاتھ یا ٹیبل کا نام۔ اگر ڈیٹا مقامی طور پر ذخیرہ کیا جاتا ہے، تو صارف ڈیٹا فائل کو اپ لوڈ کرنے کے لیے AutoML Tables UI کا استعمال کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا کی درآمد کے عمل کے دوران، AutoML Tables خود بخود ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہے اور کالم کی اقسام اور ڈیٹا کے اعداد و شمار کا اندازہ لگاتی ہے۔ اس سے ماڈل ٹریننگ کے عمل کے دوران ڈیٹا کو سمجھنے اور باخبر فیصلے کرنے میں مدد ملتی ہے۔ اگر ضرورت ہو تو صارف قیاس شدہ کالم کی اقسام کا جائزہ لے سکتے ہیں اور ان میں ترمیم کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا درآمد کرنے کے بعد، صارفین AutoML Tables UI کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو مزید دریافت اور تجزیہ کر سکتے ہیں۔ UI مختلف خصوصیات فراہم کرتا ہے جیسے ڈیٹا کے اعدادوشمار، ڈیٹا کی تقسیم کا تصور، اور ڈیٹا تقسیم کرنے کے اختیارات۔ یہ خصوصیات صارفین کو ڈیٹا کی بصیرت حاصل کرنے اور ماڈل ٹریننگ کے عمل کے دوران باخبر فیصلے کرنے میں مدد کرتی ہیں۔
آٹو ایم ایل ٹیبلز میں تربیتی ڈیٹا درآمد کرنے کے لیے، صارفین کو ڈیٹا کو مطابقت پذیر فارمیٹ میں تیار کرنے، ڈیٹا سیٹ بنانے، اور آٹو ایم ایل ٹیبلز UI کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو اپ لوڈ کرنے کی ضرورت ہے۔ آٹو ایم ایل ٹیبلز مختلف ڈیٹا فارمیٹس کو سپورٹ کرتا ہے اور ڈیٹا کی تلاش اور تجزیہ کے لیے ایک بدیہی UI فراہم کرتا ہے۔ ان اقدامات پر عمل کر کے، صارف اپنا تربیتی ڈیٹا مؤثر طریقے سے درآمد کر سکتے ہیں اور آٹو ایم ایل ٹیبلز کا استعمال کرتے ہوئے حسب ضرورت مشین لرننگ ماڈل بنانا شروع کر سکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات آٹو ایم ایل میزیں:
- صارفین اپنے ماڈل کو کیسے تعینات کر سکتے ہیں اور آٹو ایم ایل ٹیبلز میں پیشین گوئیاں کیسے حاصل کر سکتے ہیں؟
- آٹو ایم ایل ٹیبلز میں تربیتی بجٹ ترتیب دینے کے لیے کون سے اختیارات دستیاب ہیں؟
- آٹو ایم ایل ٹیبلز میں تجزیہ ٹیب کیا معلومات فراہم کرتا ہے؟
- ڈیٹا کی مختلف اقسام کون سی ہیں جو آٹو ایم ایل ٹیبلز سنبھال سکتی ہیں؟