Puoi usare un set di dati gestito per fornire i dati di origine usati per addestrare AutoML e modelli personalizzati su Vertex AI. Un set di dati gestito è obbligatorio per AutoML ed è facoltativo per l'addestramento personalizzato.
crea un set di dati gestito per i modelli AutoML
Puoi creare set di dati gestiti per l'addestramento di modelli AutoML utilizzando la 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 preparando i dati di addestramento.
Immagine
Scopri come creare un set di dati gestito per i seguenti tipi di modelli AutoML immagine:
Tabulari
Scopri come creare un set di dati gestito per i seguenti tipi di modelli AutoML tabulari:
Testo
Scopri come creare un set di dati gestito per i seguenti tipi di modelli di testo 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 modelli video AutoML:
- Modelli di riconoscimento di azioni nei video
- Modelli di classificazione di video
- Modelli di monitoraggio degli oggetti video
Creazione di 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, consulta Utilizzare set di dati gestiti.
Visualizza i 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 in progetti e regioni.
Per maggiori dettagli, consulta la panoramica su come utilizzare Data Catalog per cercare risorse del modello e del set di dati.