অটোএমএল টেবিলে প্রশিক্ষণের ডেটা আমদানি করতে, ব্যবহারকারীরা একাধিক ধাপ অনুসরণ করতে পারেন যার মধ্যে ডেটা প্রস্তুত করা, একটি ডেটাসেট তৈরি করা এবং অটোএমএল টেবিল পরিষেবাতে ডেটা আপলোড করা জড়িত। AutoML Tables হল Google ক্লাউড দ্বারা প্রদত্ত একটি মেশিন লার্নিং পরিষেবা যা ব্যবহারকারীদের ব্যাপক কোডিং বা ডেটা বিজ্ঞানের দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই কাস্টম মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে৷
প্রশিক্ষণ ডেটা আমদানির প্রথম ধাপ হল একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ বিন্যাসে ডেটা প্রস্তুত করা। AutoML টেবিল CSV, JSONL, এবং BigQuery টেবিলের মতো বিভিন্ন ডেটা ফরম্যাট সমর্থন করে। অটোএমএল টেবিলে আপলোড করার আগে ডেটা সঠিকভাবে ফরম্যাট এবং সংগঠিত হয়েছে তা নিশ্চিত করা গুরুত্বপূর্ণ। এর মধ্যে রয়েছে ডেটা পরিষ্কার করা, অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করা এবং প্রয়োজনে শ্রেণীগত ভেরিয়েবল এনকোড করা।
একবার ডেটা প্রস্তুত হয়ে গেলে, ব্যবহারকারীরা AutoML টেবিল UI এ একটি ডেটাসেট তৈরি করতে পারে। একটি ডেটাসেট প্রশিক্ষণের ডেটা এবং সংশ্লিষ্ট মেটাডেটার জন্য একটি ধারক। একটি ডেটাসেট তৈরি করতে, ব্যবহারকারীদের একটি নাম প্রদান করতে হবে এবং প্রকল্প এবং অবস্থান নির্বাচন করতে হবে যেখানে ডেটাসেট সংরক্ষণ করা হবে। ডেটা গোপনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তার সাথে সম্মতি নিশ্চিত করতে উপযুক্ত প্রকল্প এবং অবস্থান বেছে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
ডেটাসেট তৈরি করার পরে, ব্যবহারকারীরা প্রশিক্ষণ ডেটা আপলোড করতে পারেন। AutoML টেবিল UI-তে, Google ক্লাউড স্টোরেজ, BigQuery বা সরাসরি ব্যবহারকারীর স্থানীয় মেশিন থেকে বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা আমদানি করার বিকল্প রয়েছে৷ যদি ডেটা Google ক্লাউড স্টোরেজ বা BigQuery-এ সংরক্ষিত থাকে, ব্যবহারকারীরা কেবল প্রয়োজনীয় বিবরণ যেমন ফাইল পাথ বা টেবিলের নাম প্রদান করতে পারেন। যদি ডেটা স্থানীয়ভাবে সংরক্ষণ করা হয়, ব্যবহারকারীরা ডেটা ফাইল আপলোড করতে AutoML টেবিল UI ব্যবহার করতে পারেন।
ডেটা আমদানি প্রক্রিয়া চলাকালীন, অটোএমএল টেবিলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং কলামের প্রকার এবং ডেটা পরিসংখ্যান অনুমান করে। এটি মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন ডেটা বুঝতে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। ব্যবহারকারীরা প্রয়োজনে অনুমানকৃত কলামের ধরন পর্যালোচনা এবং সংশোধন করতে পারেন।
ডেটা আমদানি করার পরে, ব্যবহারকারীরা অটোএমএল টেবিল UI ব্যবহার করে ডেটা আরও অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণ করতে পারে। UI বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য যেমন ডেটা পরিসংখ্যান, ডেটা বিতরণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ডেটা বিভাজন বিকল্প সরবরাহ করে। এই বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহারকারীদের ডেটা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি পেতে এবং মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।
AutoML টেবিলে প্রশিক্ষণ ডেটা আমদানি করতে, ব্যবহারকারীদের একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ বিন্যাসে ডেটা প্রস্তুত করতে হবে, একটি ডেটাসেট তৈরি করতে হবে এবং AutoML টেবিল UI ব্যবহার করে ডেটা আপলোড করতে হবে। অটোএমএল টেবিল বিভিন্ন ডেটা ফরম্যাট সমর্থন করে এবং ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি স্বজ্ঞাত UI প্রদান করে। এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে, ব্যবহারকারীরা দক্ষতার সাথে তাদের প্রশিক্ষণ ডেটা আমদানি করতে পারে এবং AutoML টেবিল ব্যবহার করে কাস্টম মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা শুরু করতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর অটোমেল টেবিলগুলি:
- কিভাবে ব্যবহারকারীরা তাদের মডেল স্থাপন করতে পারেন এবং অটোএমএল টেবিলে ভবিষ্যদ্বাণী পেতে পারেন?
- অটোএমএল টেবিলে একটি প্রশিক্ষণ বাজেট সেট করার জন্য কি বিকল্প পাওয়া যায়?
- অটোএমএল টেবিলে বিশ্লেষণ ট্যাব কোন তথ্য প্রদান করে?
- অটোএমএল টেবিলগুলি হ্যান্ডেল করতে পারে এমন বিভিন্ন ডেটা প্রকারগুলি কী কী?