د آټو ایم ایل جدولونو کې د روزنې ډیټا واردولو لپاره ، کارونکي کولی شي یو لړ مرحلې تعقیب کړي چې پکې د ډیټا چمتو کول ، د ډیټا سیټ رامینځته کول او د آټو ایم ایل میزونو خدمت ته ډیټا اپلوډ کول شامل دي. آټو ایم ایل میزونه د ماشین زده کړې خدمت دی چې د ګوګل کلاوډ لخوا چمتو شوی چې کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د پراخه کوډ کولو یا ډیټا ساینس تخصص ته اړتیا پرته د دودیز ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته او ځای په ځای کړي.
د روزنې ډیټا واردولو لومړی ګام دا دی چې ډاټا په مناسب شکل کې چمتو کړئ. د آټو ایم ایل میزونه د مختلف ډیټا فارمیټونو ملاتړ کوي لکه CSV، JSONL، او BigQuery جدولونه. دا مهمه ده چې ډاډ ترلاسه شي چې ډاټا په سمه توګه فارمیټ شوي او تنظیم شوي مخکې له دې چې دا AutoML میزونو ته پورته شي. پدې کې د معلوماتو پاکول، د ورک شوي ارزښتونو اداره کول، او د اړتیا په صورت کې د کټګوري متغیرونو کوډ کول شامل دي.
یوځل چې ډاټا چمتو شي، کاروونکي کولی شي د AutoML میزونو UI کې ډیټاسیټ رامینځته کړي. ډیټاسیټ د روزنې ډیټا او اړوند میټاډاټا لپاره یو کانټینر دی. د ډیټاسیټ رامینځته کولو لپاره ، کارونکي اړتیا لري یو نوم چمتو کړي او پروژه او ځای غوره کړي چیرې چې ډیټاسیټ به زیرمه شي. دا مهمه ده چې مناسبه پروژه او ځای غوره کړئ ترڅو د معلوماتو محرمیت او د تنظیمي اړتیاو سره موافقت ډاډمن شي.
د ډیټاسیټ رامینځته کولو وروسته ، کارونکي کولی شي د روزنې ډیټا اپلوډ کړي. په AutoML Tables UI کې، د مختلفو سرچینو لکه د ګوګل کلاوډ ذخیره، BigQuery، یا مستقیم د کاروونکي محلي ماشین څخه ډاټا واردولو اختیار شتون لري. که معلومات په ګوګل کلاوډ ذخیره یا BigQuery کې زیرمه شوي وي، کاروونکي کولی شي په ساده ډول اړین توضیحات چمتو کړي لکه د فایل لاره یا د میز نوم. که چیرې ډاټا په ځایی توګه زیرمه شي، کاروونکي کولی شي د ډیټا فایل اپلوډ کولو لپاره د AutoML میزونو UI وکاروي.
د ډیټا واردولو پروسې په جریان کې، آټو ایم ایل میزونه په اوتومات ډول ډیټا تحلیلوي او د کالم ډولونه او د معلوماتو احصایې په ګوته کوي. دا د ماډل روزنې پروسې په جریان کې د معلوماتو په پوهیدو او باخبره پریکړې کولو کې مرسته کوي. کاروونکي کولی شي د اړتیا په صورت کې د اټکل شوي کالم ډولونه بیاکتنه او تعدیل کړي.
وروسته له دې چې ډاټا وارد شي، کاروونکي کولی شي د AutoML میزونو UI په کارولو سره ډاټا نور هم وپلټي او تحلیل کړي. UI مختلف ب featuresې وړاندې کوي لکه د ډیټا احصایې ، د ډیټا توزیع لید ، او د ډیټا ویشلو اختیارونه. دا ځانګړتیاوې د کاروونکو سره مرسته کوي چې ډاټا ته بصیرت ترلاسه کړي او د ماډل روزنې پروسې په جریان کې باخبره پریکړې وکړي.
په AutoML میزونو کې د روزنې ډیټا واردولو لپاره، کاروونکي اړتیا لري چې ډاټا په مناسب شکل کې چمتو کړي، ډیټاسیټ رامینځته کړي، او د AutoML میزونو UI په کارولو سره ډاټا اپلوډ کړي. د آټو ایم ایل میزونه د مختلف ډیټا فارمیټونو ملاتړ کوي او د ډیټا سپړنې او تحلیل لپاره هوښیار UI چمتو کوي. د دې ګامونو په تعقیب، کاروونکي کولی شي په اغیزمنه توګه د دوی د روزنې ډاټا وارد کړي او د AutoML میزونو په کارولو سره د دودیز ماشین زده کړې موډلونو جوړول پیل کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د AutoML میزونه:
- څنګه کولی شي کاروونکي خپل ماډل ځای په ځای کړي او په AutoML جدولونو کې وړاندوینې ترلاسه کړي؟
- په AutoML جدولونو کې د روزنې بودیجې ترتیب کولو لپاره کوم اختیارونه شتون لري؟
- په AutoML جدولونو کې د تحلیل ټب کوم معلومات چمتو کوي؟
- د ډیټا مختلف ډولونه کوم دي چې د آټو ایم ایل میزونه اداره کولی شي؟