AutoML Tables es una poderosa herramienta de aprendizaje automático proporcionada por Google Cloud que permite a los usuarios crear e implementar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de una gran experiencia en programación o ciencia de datos. Automatiza el proceso de ingeniería de características, selección de modelos, ajuste de hiperparámetros y evaluación de modelos, haciéndolo accesible a usuarios con diferentes niveles de conocimiento de aprendizaje automático.
Cuando se trata de tipos de datos, AutoML Tables puede manejar una amplia gama de tipos de datos estructurados. Los datos estructurados se refieren a datos que están organizados en un formato tabular, con filas que representan instancias o ejemplos y columnas que representan características o variables. AutoML Tables puede manejar tipos de datos numéricos y categóricos, lo que permite a los usuarios trabajar con diversos conjuntos de datos.
1. Datos numéricos: AutoML Tables admite varios tipos de datos numéricos, incluidos números enteros y de punto flotante. Estos tipos de datos son adecuados para representar valores numéricos continuos o discretos. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos de precios de viviendas, la columna de precios se representaría como un tipo de datos numérico.
2. Datos categóricos: AutoML Tables también admite tipos de datos categóricos, que representan valores discretos que pertenecen a categorías específicas. Los datos categóricos se pueden dividir en dos subtipos:
a. Datos nominales: Los datos nominales representan categorías que no tienen un orden o jerarquía inherente. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos de comentarios de los clientes, la columna de opinión podría tener categorías como "positivo", "neutral" y "negativo". AutoML Tables puede manejar tales datos categóricos nominales.
b. Datos ordinales: Los datos ordinales representan categorías que tienen un orden o jerarquía específicos. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos de calificaciones de películas, la columna de calificación podría tener categorías como "pobre", "regular", "buena" y "excelente". AutoML Tables puede manejar tales datos categóricos ordinales y tener en cuenta el orden de las categorías durante el entrenamiento del modelo.
3. Datos de texto: AutoML Tables también brinda soporte para datos de texto. Los datos de texto generalmente no están estructurados y requieren un procesamiento previo para convertirlos en un formato estructurado adecuado para el aprendizaje automático. AutoML Tables puede manejar datos de texto utilizando técnicas como la incrustación de texto o la representación de bolsa de palabras. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos de reseñas de clientes, el texto de la reseña se puede transformar en características numéricas mediante técnicas como incrustaciones de palabras, que luego AutoML Tables puede usar para el entrenamiento de modelos.
4. Datos de series temporales: AutoML Tables puede manejar datos de series temporales, que son datos recopilados durante una secuencia de intervalos de tiempo. Los datos de series de tiempo se encuentran comúnmente en varios dominios, como las finanzas, el pronóstico del tiempo y el análisis del mercado de valores. AutoML Tables puede manejar datos de series temporales mediante la incorporación de funciones relacionadas con el tiempo, como marcas de tiempo y variables retrasadas.
AutoML Tables puede manejar una amplia gama de tipos de datos estructurados, incluidos datos numéricos, categóricos (tanto nominales como ordinales), de texto y de series temporales. Esta versatilidad permite a los usuarios aprovechar el poder de AutoML Tables para un conjunto diverso de tareas de aprendizaje automático en varios dominios.
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