د ډیټا مختلف ډولونه کوم دي چې د آټو ایم ایل میزونه اداره کولی شي؟
آټو ایم ایل میزونه د ماشین زده کړې یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ لخوا چمتو شوي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د پراخه برنامې یا ډیټا ساینس تخصص ته اړتیا پرته د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته او ځای په ځای کړي. دا د فیچر انجینرۍ ، ماډل انتخاب ، هایپرپرامیټر ټونینګ ، او ماډل ارزونې پروسه اتومات کوي ، دا د ماشین زده کړې مختلف کچو سره کاروونکو ته د لاسرسي وړ کوي.
کله چې دا د ډیټا ډولونو ته راځي ، د آټو ایم ایل میزونه کولی شي د جوړښت شوي ډیټا ډولونو پراخه لړۍ اداره کړي. جوړښت شوي ډاټا هغه معلوماتو ته اشاره کوي چې په جدول کې تنظیم شوي، د قطارونو سره د مثالونو یا مثالونو استازیتوب کوي او کالمونه چې ځانګړتیاوې یا تغیرات استازیتوب کوي. د آټو ایم ایل جدولونه کولی شي دواړه عددي او کټګوري ډیټا ډولونه اداره کړي ، کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د متنوع ډیټاسیټونو سره کار وکړي.
1. عددي معلومات: AutoML جدولونه د عددي ډیټا مختلف ډولونو ملاتړ کوي ، پشمول د انټیجرونو او فلوټینګ پوائنټ شمیرو. د دې معلوماتو ډولونه د دوامداره یا جلا عددي ارزښتونو نمایندګۍ لپاره مناسب دي. د مثال په توګه، که موږ د کور قیمتونو ډیټاسیټ ولرو، د قیمت کالم به د عددي ډیټا ډول په توګه وښودل شي.
2. کټګوري ډاټا: د AutoML جدولونه د کټګوري ډیټا ډولونو ملاتړ کوي، کوم چې د متفاوت ارزښتونو استازیتوب کوي چې په ځانګړو کټګوریو کې راځي. کټګوري ډاټا نور په دوه فرعي ډولونو ویشل کیدی شي:
a. نومونې ډاټا: نومول شوي ډاټا هغه کټګورۍ استازیتوب کوي چې هیڅ ډول ترتیب یا درجه بندي نلري. د مثال په توګه، که موږ د پیرودونکي فیډبیک ډیټاسیټ ولرو، د احساساتو کالم کیدای شي کټګورۍ ولري لکه "مثبت،" "بې طرفه،" او "منفي." د آټو ایم ایل میزونه کولی شي دا ډول نومول شوي کټګوري ډاټا اداره کړي.
ب. Ordinal Data: Ordinal data د هغو کټګوریو استازیتوب کوي چې یو ځانګړی ترتیب یا درجه بندي لري. د مثال په توګه، که موږ د فلم درجه بندي ډیټاسیټ ولرو، د درجه بندي کالم کیدای شي کټګورۍ ولري لکه "خراب،" "عادلانه،" "ښه،" او "غوره." د آټو ایم ایل میزونه کولی شي دا ډول منظم کټګوري ډیټا اداره کړي او د ماډل روزنې پرمهال د کټګوریو ترتیب په پام کې ونیسي.
3. د متن ډیټا: د آټو ایم ایل میزونه د متن ډیټا لپاره هم ملاتړ چمتو کوي. د متن ډاټا معمولا غیر منظم وي او د ماشین زده کړې لپاره مناسب جوړښت شوي بڼه کې د بدلولو لپاره مخکې پروسس کولو ته اړتیا لري. د آټو ایم ایل میزونه کولی شي د متن ډیټا د تخنیکونو په کارولو سره اداره کړي لکه د متن سرایت یا د کلمو د کڅوړې نمایش. د مثال په توګه، که موږ د پیرودونکو بیاکتنو ډیټاسیټ ولرو، د بیاکتنې متن کولی شي په شمیري ځانګړتیاو بدل شي لکه تخنیکونه لکه د کلمو ایمبیډینګونو په کارولو سره، چې بیا د ماډل روزنې لپاره د AutoML میزونو لخوا کارول کیدی شي.
4. د وخت لړۍ ډیټا: د آټو ایم ایل میزونه کولی شي د وخت لړۍ ډیټا اداره کړي ، کوم چې د وخت وقفو په ترتیب سره راټول شوي معلومات دي. د وخت لړۍ ډاټا معمولا په مختلفو ډومینونو کې لیدل کیږي لکه مالیه، د هوا وړاندوینه، او د سټاک بازار تحلیل. د آټو ایم ایل میزونه کولی شي د وخت پورې اړوند ځانګړتیاو لکه د وخت سټیمپونو او وروسته پاتې متغیرونو شاملولو سره د وخت لړۍ ډیټا اداره کړي.
د آټو ایم ایل جدولونه کولی شي د جوړښت شوي ډیټا ډولونو پراخه لړۍ اداره کړي ، پشمول عددي ، کټګوري (دواړه نومي او منظم) ، متن ، او د وخت لړۍ ډیټا. دا استقامت کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په مختلفو ډومینونو کې د ماشین زده کړې د مختلف سیټ لپاره د AutoML میزونو ځواک څخه ګټه پورته کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د AutoML میزونه:
- ولې د آټو ایم ایل جدولونه بند شول او څه شی یې بریالي کوي؟
- 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؟
- څنګه کاروونکي کولی شي خپل د روزنې ډیټا په AutoML جدولونو کې وارد کړي؟