Az AutoML Tables a Google Cloud AI egy specifikus szolgáltatása, amely lehetővé teszi a felhasználóknak, hogy gépi tanulási modelljeiket strukturált adatokra alkalmazzák. Ez az eszköz kifejezetten a táblázatokban tárolt adatokhoz lett tervezve, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyedén készítsenek előrejelző modellt a meglévő adathalmazból.
Az AutoML Tables folyamatát a következő lépések alkotják:
- Adatok feltöltése és vizsgálata: Az AutoML Tables kezdetben lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy feltöltsék a strukturált adatokat. A felhasználók feltölthetik a táblázatokat CSV vagy BigQuery adatforrásokból, majd az eszköz automatikusan vizsgálja és elemzi az adatokat. Ez magában foglalja az oszlopok típusának meghatározását és a hiányzó adatok kezelését.
- Modellkészítés: Miután az adatokat feltöltötték és elemezték, az AutoML Tables automatikusan elkezdi a gépi tanulási modell készítését. Az eszköz különböző algoritmusokat és technikákat alkalmaz, például döntési fákat, random forestet és neurális hálózatokat, hogy megtalálja a legjobb modellt a meglévő adathalmazhoz. Emellett az AutoML Tables automatikusan optimalizálja a modellt a legjobb teljesítmény érdekében, például a pontosság, a hatékonyság és az általánosíthatóság szempontjából.
- Modell finomítása: Az AutoML Tables lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy finomítsák a modellt a saját igényeikhez és céljaikhoz. A felhasználók beállíthatják a kívánt célváltozót, az optimálisítási metrikákat és más specifikus beállításokat a modell finomításához. Az eszköz lehetővé teszi továbbá a validációs és teszthalmazok használatát a modell teljesítményének értékeléséhez.
- Modell kiértékelése és előrejelzések generálása: Miután a modell készen áll, az AutoML Tables lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kiértékeljék a modell teljesítményét és előrejelzéseket generáljanak. Az eszköz számos vizualizációs eszközt és metrikát kínál a modell értékeléséhez, például a pontosság, a recall és a precision. Emellett a felhasználók generálhatnak előrejelzéseket a modell segítségével új adatokra.
Az AutoML Tables használata nagyban megkönnyíti a strukturált adatokon alapuló gépi tanulási alkalmazások kifejlesztését. A felhasználóbarát felület és az automatikus modellkészítési folyamat lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a kevésbé jártasak is hatékonyan felhasználják a gépi tanulás erejét a táblázatokban tárolt adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
Az AutoML Tables szolgáltatás gyakorlati példán keresztül:
Vegyük például egy fiktív vállalatot, amely banki tranzakciós adatokat kezel. Az AutoML Tables segítségével a vállalat könnyedén létrehozhat egyedi gépi tanulási modelleket, amelyek segítenek az ügyfelek csalásra utaló tranzakcióinak azonosításában.
- Adatok előkészítése: A vállalat először összegyűjti és előkészíti a tranzakciós adatokat. Ez lehetővé teszi az AutoML Tables számára, hogy megismerje a tranzakciók jellemzőit és azok kapcsolatát a csalási tevékenységekkel. A tranzakciókat tartalmazó adathalmazban szerepelnek az ügyfélnevek, az összegek, az időbélyegek és egyéb releváns információk.
- Adatfeltöltés az AutoML Tables-be: Az előkészített adatokat feltöltik az AutoML Tables-be, amely egy speciálisan erre a célra kifejlesztett táblázatkezelő szolgáltatás. Az AutoML Tables automatikusan feldolgozza az adatokat, kinyerve a tulajdonságokat és a címkéket, amelyek az esetünkben lehetnek például „csalás” vagy „nem csalás”.
- Modellkészítés és tanítás: Miután az adatokat feltöltötték, az AutoML Tables automatikusan létrehozza a gépi tanulási modellt a tranzakciók csalásra vonatkozó azonosítására. Az eszköz különböző algoritmusokat alkalmaz, például a döntési fákat vagy a gradient boostingot, hogy megtanulja a tranzakciók jellemzőit és azok összefüggéseit a csalási esetekkel.
- Modell kiértékelése és finomítás: Az AutoML Tables lehetőséget nyújt a modell teljesítményének kiértékelésére és finomítására. A felhasználók validációs adathalmazokat használhatnak a modell pontosságának és megbízhatóságának értékeléséhez. Emellett a felhasználók finomhangolhatják a modellt, például a hiperparaméterek beállításával, hogy növeljék a modell pontosságát és hatékonyságát.
- Modell alkalmazása: Miután a modell elkészült és finomítva lett, a vállalat képes lesz alkalmazni azt a gyakorlatban. Amikor új tranzakció érkezik, az AutoML Tables modellje automatikusan értékeli