Puoi utilizzare un set di dati gestito per fornire i dati di origine utilizzati per addestrare AutoML e modelli personalizzati su Vertex AI. Un account gestito è obbligatorio per AutoML ed è facoltativo per e addestramento personalizzato.
Creare un set di dati gestito per i modelli AutoML
Puoi creare set di dati gestiti per l'addestramento dei modelli AutoML utilizzando console Google Cloud o l'API Vertex AI. Le istruzioni su come eseguire questa operazione variano leggermente in base al tipo di dati e all'obiettivo del modello. Inizia con la preparazione per i dati di addestramento.
Immagine
Scopri come creare un set di dati gestito per i seguenti tipi di immagini Modelli AutoML:
Tabulare
Scopri come creare un set di dati gestito per i seguenti tipi di tabelle Modelli AutoML:
Testo
Scopri come creare un set di dati gestito per i seguenti tipi di testo Modelli AutoML:
- Modelli di classificazione del testo
- Modelli di estrazione delle entità di testo
- Modelli di analisi del sentiment del testo
Video
Scopri come creare un set di dati gestito per i seguenti tipi di video Modelli AutoML:
- Modelli di riconoscimento delle azioni video
- Modelli di classificazione di video
- Modelli di monitoraggio degli oggetti video
Crea un set di dati gestito per i modelli addestrati personalizzati
Le istruzioni su come creare un set di dati gestito per l'addestramento di modelli personalizzati sono le stesse, indipendentemente dal tipo di dati o dall'obiettivo del modello.
Per maggiori dettagli, vedi Utilizza set di dati gestiti.
Visualizza set di dati gestiti utilizzando il servizio Data Catalog di Dataplex
Data Catalog è un servizio di gestione dei metadati completamente gestito e scalabile all'interno di Dataplex che fornisce una posizione centralizzata per la ricerca di set di dati tra progetti e regioni.
Per maggiori dettagli, vedi Utilizza Data Catalog per cercare risorse di modelli e set di dati panoramica.