השתמש בנתוני הגיליון האלקטרוני שלך כדי לאמן מודלים של ML

אתה יכול לאמן, להעריך ולפרוס מודלים של למידת מכונה מנתונים טבלאיים באמצעות TensorFlow Decision Forests (TF-DF). תהליך זה מהיר מכיוון ש-TF-DF דורש רק כמות קטנה של קוד ומתאמן בשניות. אבל אם הנתונים שלך נמצאים בגיליון אלקטרוני, מהי הדרך הפשוטה ביותר להשתמש בנתונים בגיליון האלקטרוני שלך כדי לאמן מודל למידת מכונה ולבצע תחזיות על הנתונים?

לוגו ML פשוט

אתה יכול להשתמש ב- Simple ML for Sheets כדי לבצע את רוב עבודת ה-ML שלך ישירות ב-Google Sheets. עם Simple ML:

  1. אתה לא צריך לכתוב שום קוד.
  2. האימון פועל באופן מקומי בדפדפן שלך תוך מספר שניות.
  3. אתה יכול לייצא את הדגמים ש-Simple ML מייצר ל- TensorFlow, Colab או TF Serving.

Simple ML משתמש באותו קוד כמו TensorFlow Decision Forests כדי להכשיר את הדגמים שלך, כך שאינך מוותר על איכות למען נוחות השימוש.

להתחיל

בואו נסתכל

לדוגמה, האיור הבא מציג גיליון אלקטרוני המכיל עותק של מערך הנתונים של Palmer Penguins . כל שורה מייצגת פינגווין. שימו לב שחלק מהערכים של עמודת המינים חסרים. באמצעות התוסף Simple ML עבור Google Sheets, אתה יכול להשתמש בלמידת מכונה כדי לחזות את הערכים החסרים.

ML פשוט מנבא מינים חסרים "

מתחת למכסה המנוע, המשימה Predict Missing Values ​​מאמנת מודל בשורות המכילות ערכים בעמודה הנתונה (במקרה זה, עמודת המינים ), ולאחר מכן משתמשת במודל זה כדי לחזות את הערכים החסרים. אינך צריך ליצור או לכוונן מודל, ואתה גם לא צריך להגדיר כיצד תכונות הקלט נצרכות על ידי הדגם - Simple ML מטפל בכל זה עבורך.

מה אתה יכול לעשות עם Simple ML?

לאחר הפעלת התוסף Simple ML ב-Google Sheets, תוכל לחזות ערכים חסרים ולזהות ערכים חריגים בנתונים שלך. Simple ML יוצר עמודות חדשות בגיליון האלקטרוני שלך כדי להכיל את הערכים וגם את האמון בערכים החדשים.

כדי להשלים את המשימות הללו, Simple ML יוצר מודל ML ברקע ומאמן אותו על הנתונים בגיליון האלקטרוני שלך. הדגם נשמר בתיקייה בשם simple_ml_for_sheets בתיקיית Google Drive שלך.

אתה יכול גם לאמן מודל על ידי בחירה באילו עמודות נתונים לאמן את המודל, ובאופן אופציונלי בחירת אלגוריתם אימון.

לאחר הכשרה של מודל, אתה יכול להשתמש בו כדי לבצע משימות כולל חיזוי כל הערכים בעמודה שצוינה

אתה יכול להעריך ולהבין את המודל.

אתה יכול לייצא את המודל כדי להשתמש בו ב-Colab.

אתה יכול להציג פרטים של מודל, ולשנות שם ולמחוק את המודלים ש-Simple ML יוצר.

Simple ML שומר על הנתונים שלך בטוחים

Simple ML שומר על נתוני הגיליון האלקטרוני שלך. Simple ML לעולם אינו מחליף את הנתונים הקיימים, במקום זאת הוא יוצר עמודות חדשות המציגות את הערכים החזויים כמו גם הסתברות ביטחון של החיזוי. בדרך זו, לא תאבד נתונים בטעות.

כל פעולות ההדרכה של Simple ML פועלות ישירות בדפדפן שלך, מה שאומר שהנתונים שלך נשארים במלואם ב-Google Sheet שלך. ההטבות כוללות:

  • פרטיות: מערך הנתונים והדגמים אינם נשלחים לצד שלישי מחוץ ל-Google Sheets (מלבד Google Drive).
  • היענות: האימון הוא מיידי (על מערכי נתונים קטנים).
  • ללא הגבלת מכסה: מכיוון שאתה משתמש במכונה שלך לאימון, אתה יכול לאמן כמה דגמים ולאורך זמן שתרצה.

Simple ML מאמן מודלים לפי הנתונים בגיליון האלקטרוני שלך

Simple ML מאפשר לך להשתמש בעוצמה של ML בגיליונות האלקטרוניים שלך מבלי שתצטרך לדאוג לפרטים. אתה רק צריך לדאוג לתמונה הגדולה - מה אתה הולך לעשות עם התחזיות האלה?

עם זאת, למפתחים שיודעים יותר על פיתוח ושימוש במודלים של ML, Simple ML נותן לך גישה למודלים שלך. לדוגמה, ניתן לאמן, להעריך, ליישם או לנתח מודל באופן ידני, ותוכל לבחור אלגוריתם אימון בעת ​​יצירת מודל חדש.

כאשר אתה משתמש ב-Simple ML לביצוע משימות כגון חיזוי ערכים חסרים, הוא יוצר מודל ML ושומר אותו ב-Google Drive שלך ​​בתיקייה בשם simple_ml_for_sheets . לאחר מכן תוכל להשתמש במודל זה כדי ליצור תחזיות ולנתח נתונים אחרים. לדוגמה, אתה יכול להעלות את המודל השמור בקולאב כדי לכתוב ולהריץ קוד שמשתמש בו.

למידע נוסף על השימוש ב-Simple ML for Sheets

כדי להתחיל, עיין במדריך המבוא של ML for Sheets .

למידע נוסף על אופן השימוש ב-Simple ML, עיין בתיעוד של Simple ML for Sheets .