Dados de texto do Hello

A partir de 15 de setembro de 2024, só será possível personalizar a classificação, a extração de entidades, e os objetivos de análise de sentimento por meio da migração para os comandos e os ajustes do Vertex AI Gemini. O treinamento ou atualização de modelos do AutoML na Vertex AI para classificação de texto, extração de entidades e objetivos de análise de sentimento não estarão mais disponíveis. É possível continuar usando os modelos de AutoML Text na Vertex AI até 15 de junho de 2025. Para uma comparação entre o AutoML Text e o Gemini, consulte Gemini para usuários de texto do AutoML. Para mais informações sobre como o Gemini oferece uma experiência do usuário aprimorada com recursos aprimorados de comandos, consulte Introdução aos ajustes. Para começar a ajustar, consulte Ajuste de modelos de texto do Gemini

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Neste tutorial, apresentamos as etapas necessárias para treinar e receber previsões do seu modelo de classificação de texto no console do Google Cloud.

Neste tutorial, você treinará um modelo do AutoML usando uma coleção de "momentos felizes" gerados por crowdsourcing do conjunto de dados de código aberto HappyDB do Kaggle. O modelo resultante classifica os momentos felizes em categorias que refletem as causas da felicidade.

Observação: os dados são disponibilizados por meio de uma licença Creative Commons CCO: domínio público.

Para concluir este tutorial, siga as instruções nas páginas a seguir ou use o tutorial no console, que é semelhante no console do Google Cloud.

Páginas de tutoriais

Este tutorial tem várias páginas:

1. Como configurar o projeto.
2. Como criar um conjunto de dados de classificação de texto.
3. Como treinar um modelo do AutoML de classificação de textos.
4. Como implantar o modelo para previsões em lote.
5. Como limpar o projeto.

Tutorial no console

Esses dois tutoriais estão disponíveis no console do Google Cloud.

Parte 1

Na Parte 1 do tutorial no console, você aprenderá a criar um modelo de classificação de texto usando a tecnologia AutoML do Google.

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Para seguir as instruções passo a passo desta tarefa diretamente no console do Google Cloud, clique em Orientações:

Orientações

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Parte 2

Este é o segundo tutorial sobre como criar um modelo de classificação de texto do AutoML. Para continuar, você precisará do modelo treinado na Parte 1.

• Tutorial de acompanhamento (opcional)

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  Para seguir as instruções passo a passo desta tarefa diretamente no console do Google Cloud, clique em Orientação:

  Orientações

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