Możesz trenować, oceniać i wdrażać modele uczenia maszynowego na podstawie danych tabelarycznych za pomocą lasów decyzyjnych TensorFlow (TF-DF). Ten proces jest szybki, ponieważ TF-DF wymaga tylko niewielkiej ilości kodu i trenuje w kilka sekund. Ale jeśli Twoje dane znajdują się w arkuszu kalkulacyjnym, jaki jest najprostszy sposób wykorzystania danych w arkuszu kalkulacyjnym do trenowania modelu uczenia maszynowego i przewidywania danych?
Za pomocą Simple ML for Sheets możesz wykonywać większość prac związanych z ML bezpośrednio w Arkuszach Google. Z prostym ML:
- Nie musisz pisać żadnego kodu.
- Szkolenie jest uruchamiane lokalnie w Twojej przeglądarce w ciągu kilku sekund.
- Możesz eksportować modele generowane przez Simple ML do TensorFlow, Colab lub TF Serving.
Zaczynaj
- Pobierz dodatek Simple ML z platformy handlowej WorkPlace .
- Wypróbuj samouczek wprowadzający Simple ML for Sheets , aby w ciągu kilku minut korzystać z uczenia maszynowego w arkuszach kalkulacyjnych!
Spójrzmy
Na przykład poniższy rysunek przedstawia arkusz kalkulacyjny zawierający kopię zestawu danych Palmer Penguins . Każdy rząd reprezentuje pingwina. Zauważ, że brakuje niektórych wartości w kolumnie gatunek . Korzystając z dodatku Simple ML do Arkuszy Google, możesz wykorzystać systemy uczące się do przewidywania brakujących wartości.
"
Pod maską zadanie Przewidywanie braków danych trenuje model na wierszach zawierających wartości w danej kolumnie (w tym przypadku kolumnie gatunków ), a następnie używa tego modelu do przewidywania brakujących wartości. Nie musisz tworzyć ani dostrajać modelu ani konfigurować sposobu wykorzystania funkcji wejściowych przez model — Simple ML obsługuje to wszystko za Ciebie.
Co możesz zrobić z Simple ML?
Po włączeniu dodatku Simple ML w arkuszach Google możesz przewidywać brakujące wartości i identyfikować nieprawidłowe wartości w swoich danych. Simple ML tworzy nowe kolumny w arkuszu kalkulacyjnym, aby zawierały wartości, a także zaufanie do nowych wartości.
Aby wykonać te zadania, Simple ML tworzy model ML w tle i trenuje go na danych w arkuszu kalkulacyjnym. Model jest zapisywany w folderze o nazwie simple_ml_for_sheets w Twoim folderze na Dysku Google.
Możesz również wyszkolić model, wybierając kolumny danych, na których ma zostać wyszkolony model, i opcjonalnie wybierając algorytm szkoleniowy.
Po przeszkoleniu modelu można go używać do wykonywania zadań, w tym do przewidywania wszystkich wartości w określonej kolumnie
Możesz ocenić i zrozumieć model.
Możesz wyeksportować model, aby użyć go w Colab.
Możesz przeglądać szczegóły modelu oraz zmieniać nazwy i usuwać modele tworzone przez Simple ML.
Simple ML chroni Twoje dane
Simple ML zachowuje dane z arkusza kalkulacyjnego. Prosta ML nigdy nie nadpisuje istniejących danych, zamiast tego tworzy nowe kolumny pokazujące przewidywane wartości, jak również prawdopodobieństwo ufności prognozy. W ten sposób nie stracisz danych przez pomyłkę.
Operacje szkoleniowe Simple ML działają bezpośrednio w Twojej przeglądarce, co oznacza, że Twoje dane pozostają w całości w Arkuszu Google. Korzyści obejmują:
- Prywatność: zbiór danych i modele nie są wysyłane do stron trzecich poza Arkuszami Google (innymi niż Dysk Google).
- Responsywność: Szkolenie jest natychmiastowe (na małych zestawach danych).
- Brak limitu: ponieważ używasz swojej maszyny do szkolenia, możesz trenować dowolną liczbę modeli i tak długo, jak chcesz.
Simple ML trenuje modele na danych w arkuszu kalkulacyjnym
Simple ML pozwala wykorzystać moc ML w arkuszach kalkulacyjnych bez martwienia się o szczegóły. Musisz tylko martwić się o ogólny obraz - co zamierzasz zrobić z tymi przewidywaniami?
Jednak programistom, którzy wiedzą więcej na temat tworzenia i używania modeli ML, Simple ML zapewnia dostęp do modeli. Na przykład można ręcznie trenować, oceniać, stosować lub analizować model, a także wybrać algorytm uczący podczas tworzenia nowego modelu.
Kiedy używasz Simple ML do wykonywania zadań, takich jak przewidywanie brakujących wartości, generuje on model ML i zapisuje go na Twoim Dysku Google w folderze o nazwie simple_ml_for_sheets . Następnie możesz użyć tego modelu do przewidywania i analizowania innych danych. Na przykład możesz przesłać zapisany model do colabu, aby napisać i uruchomić kod, który go używa.
Dowiedz się więcej o korzystaniu z Simple ML for Sheets
Aby rozpocząć, zapoznaj się z wprowadzającym samouczkiem dotyczącym uczenia maszynowego dla Arkuszy .
Aby dowiedzieć się więcej o korzystaniu z Simple ML, zapoznaj się z dokumentacją Simple ML for Sheets .