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Sie können ein verwaltetes Dataset verwenden, um die Quelldaten zum Trainieren von AutoML- und benutzerdefinierten Modellen in Vertex AI bereitzustellen. Ein verwaltetes Dataset ist für AutoML erforderlich und für das benutzerdefinierte Training optional.
Verwaltetes Dataset für AutoML-Modelle erstellen
Sie können verwaltete Datasets zum Trainieren von AutoML-Modellen mithilfe derGoogle Cloud Console oder der Vertex AI API erstellen. Die Anleitung dazu variiert je nach Datentyp und Modellziel geringfügig. Beginnen Sie mit dem Vorbereiten Ihrer Trainingsdaten.
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Erfahren Sie, wie Sie ein verwaltetes Dataset für die folgenden Arten von AutoML-Modellen für Bilder erstellen:
Data Catalog ist ein vollständig verwalteter, skalierbarer Dienst zur Metadatenverwaltung, ein zentraler Ort für die projekt- und regionenübergreifende Suche nach Datasets.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-18 (UTC)."],[],[],null,["# Overview of creating managed datasets on Vertex AI\n\nYou can use a managed dataset to provide the source data used\nto train AutoML and custom models on Vertex AI. A managed\ndataset is required for AutoML and is optional for\ncustom training.\n\nCreate a managed dataset for AutoML models\n------------------------------------------\n\nYou can create managed datasets for training AutoML models by using the\nGoogle Cloud console or the Vertex AI API. The instructions for how to do this\nslightly vary based on your data type and model objective. Start by preparing\nyour training data.\n\n### Image\n\nLearn how to create a managed dataset for the following types of image\nAutoML models:\n\n- [Image classification models](/vertex-ai/docs/image-data/classification/prepare-data)\n- [Image object detection models](/vertex-ai/docs/image-data/object-detection/prepare-data)\n\n### Tabular\n\nLearn how to create a managed dataset for the following types of tabular\nAutoML models:\n\n- [Tabular classification and regression models](/vertex-ai/docs/tabular-data/classification-regression/prepare-data)\n- [Tabular forecasting models](/vertex-ai/docs/tabular-data/forecasting/prepare-data)\n\n### Video\n\nLearn how to create a managed dataset for the following types of video\nAutoML models:\n\n- [Video action recognition models](/vertex-ai/docs/video-data/action-recognition/prepare-data)\n- [Video classification models](/vertex-ai/docs/video-data/classification/prepare-data)\n- [Video object tracking models](/vertex-ai/docs/video-data/object-tracking/prepare-data)\n\nCreate a managed dataset for custom trained models\n--------------------------------------------------\n\nThe instructions on how to create a managed dataset for training custom models\nare the same, regardless of your data type or model objective.\n\nFor details, see\n[Use managed datasets](/vertex-ai/docs/training/using-managed-datasets).\n\nView managed datasets using Data Catalog\n----------------------------------------\n\nData Catalog is a fully managed, scalable metadata management service\nthat provides a centralized location to search for datasets\nacross projects and regions.\n\nFor details, see\n[Use Data Catalog to search for model and dataset resources](/vertex-ai/docs/model-registry/model-data-catalog)\noverview."]]
