Kaj je namen izjave za ustvarjanje modela v BigQuery ML?
Namen izjave CREATE MODEL v BigQuery ML je ustvariti model strojnega učenja z uporabo standardnega SQL v platformi BigQuery Google Cloud. Ta izjava uporabnikom omogoča usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja brez potrebe po zapletenem kodiranju ali uporabi zunanjih orodij.
Pri uporabi stavka CREATE MODEL lahko uporabniki določijo vrsto modela, ki ga želijo ustvariti, kot je linearna regresija, logistična regresija, k-means združevanje ali globoke nevronske mreže. Ta prilagodljivost omogoča uporabnikom, da izberejo najprimernejši model za svoj specifični primer uporabe.
Stavek CREATE MODEL uporabnikom omogoča tudi definiranje vhodnih podatkov za usposabljanje modela. To lahko storite tako, da določite tabelo BigQuery, ki vsebuje podatke o usposabljanju ter funkcije in oznake, ki bodo uporabljene v modelu. Značilnosti so vhodne spremenljivke, ki jih bo model uporabil za napovedi, medtem ko so oznake ciljne spremenljivke, ki jih bo model poskušal predvideti.
Ko je model ustvarjen, ga lahko uporabniki učijo z izvedbo stavka CREATE MODEL. Med postopkom usposabljanja se model uči iz vhodnih podatkov in prilagodi svoje notranje parametre, da zmanjša razliko med predvidenimi izhodi in dejanskimi oznakami. Proces usposabljanja običajno večkrat ponovi podatke, da izboljša natančnost modela.
Po usposabljanju lahko model uporabite za napovedovanje z uporabo funkcije ML.PREDICT v BigQueryju. Ta funkcija vzame naučeni model in nove vhodne podatke kot parametre ter vrne predvidene rezultate na podlagi naučenih vzorcev iz podatkov o usposabljanju.
Namen izjave CREATE MODEL v BigQuery ML je ustvariti in usposobiti modele strojnega učenja z uporabo standardnega SQL v platformi BigQuery Google Cloud. Ta izjava zagotavlja uporabniku prijazen in učinkovit način za izkoriščanje zmogljivosti strojnega učenja brez potrebe po zunanjih orodjih ali obsežnem kodiranju.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredek v strojnem učenju:
- Ko je jedro razcepljeno s podatki in je izvirnik zaseben, ali je lahko razcepljeno javno in če je tako, ne gre za kršitev zasebnosti?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
- Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
- Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
- Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
- Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
- Ali lahko CMLE bere podatke iz shrambe Google Cloud in za sklepanje uporabi določen usposobljen model?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju