Puedes usar un conjunto de datos gestionado para proporcionar los datos de origen que se usan para entrenar modelos de AutoML y personalizados en Vertex AI. Se necesita un conjunto de datos gestionado para AutoML y es opcional para el entrenamiento personalizado.
Crear un conjunto de datos gestionado para modelos de AutoML
Puedes crear conjuntos de datos gestionados para entrenar modelos de AutoML mediante laGoogle Cloud consola o la API de Vertex AI. Las instrucciones para hacerlo varían ligeramente en función del tipo de datos y del objetivo del modelo. Empieza preparando tus datos de entrenamiento.
Imagen
Consulta cómo crear un conjunto de datos gestionado para los siguientes tipos de modelos de AutoML de imagen:
Tabular
Descubre cómo crear un conjunto de datos gestionado para los siguientes tipos de modelos de AutoML tabulares:
Vídeo
Consulta cómo crear un conjunto de datos gestionado para los siguientes tipos de modelos de AutoML Video:
- Modelos de reconocimiento de acciones de vídeo
- Modelos de clasificación de vídeos
- Modelos de seguimiento de objetos de vídeo
Crear un conjunto de datos gestionado para modelos con entrenamiento personalizado
Las instrucciones para crear un conjunto de datos gestionado para entrenar modelos personalizados son las mismas, independientemente del tipo de datos o del objetivo del modelo.
Para obtener más información, consulta el artículo sobre cómo usar conjuntos de datos gestionados.
Ver conjuntos de datos gestionados con Data Catalog
Data Catalog es un servicio de gestión de metadatos escalable y totalmente gestionado que proporciona una ubicación centralizada para buscar conjuntos de datos en proyectos y regiones.
Para obtener más información, consulta el artículo Usar Data Catalog para buscar recursos de modelos y conjuntos de datos.