Katere vire ponuja Google za projekte strojnega učenja?
Google ponuja široko paleto virov za projekte strojnega učenja prek svojega ekosistema Google Cloud Platform (GCP). Ti viri so zasnovani za podporo razvijalcem in podatkovnim znanstvenikom pri učinkoviti in uspešni gradnji, usposabljanju in uvajanju modelov strojnega učenja. V tem odgovoru bomo raziskali različne vire, ki jih Google ponuja za projekte strojnega učenja.
Kaj je BigQuery ML in kako deluje?
BigQuery ML je zmogljivo orodje za strojno učenje (ML), ki ga ponuja Google Cloud Platform (GCP), ki uporabnikom omogoča gradnjo in uvajanje modelov strojnega učenja neposredno v BigQueryju, popolnoma upravljanem skladišču podatkov. Z BigQuery ML lahko uporabniki izkoristijo podatke, shranjene v BigQuery, za ustvarjanje in izvajanje modelov ML, ne da bi morali premakniti podatke
- Objavljeno v Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Osnovni koncepti GCP, BigQuery, Pregled izpita
Katera funkcija se uporablja za izdelavo napovedi z uporabo modela v BigQuery ML?
Funkcija, ki se uporablja za izdelavo napovedi z uporabo modela v BigQuery ML, se imenuje `ML.PREDICT`. BigQuery ML je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud Platform in uporabnikom omogoča izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja s standardnim SQL. S funkcijo `ML.PREDICT` lahko uporabniki uporabijo svoje usposobljene modele za nove podatke in ustvarijo napovedi.
Kako lahko preverite statistiko usposabljanja modela v BigQuery ML?
Če želite preveriti statistiko usposabljanja modela v BigQuery ML, lahko uporabite vgrajene funkcije in poglede, ki jih ponuja platforma. BigQuery ML je zmogljivo orodje, ki uporabnikom omogoča izvajanje nalog strojnega učenja z uporabo standardnega SQL, zaradi česar je dostopno in uporabniku prijazno za podatkovne analitike in znanstvenike. Ko enkrat trenirate a
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, BigQuery ML - strojno učenje s standardnim SQL, Pregled izpita
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. Ko uporabljate stavek CREATE MODEL, uporabniki
Katere tri vrste modelov strojnega učenja podpira BigQuery ML?
BigQuery ML je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud in uporabnikom omogoča izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja z uporabo standardnega SQL v BigQuery. Zagotavlja brezhibno integracijo zmožnosti strojnega učenja v okolju BigQuery, s čimer odpravlja potrebo po premikanju podatkov ali kompleksni predprocesiranju podatkov. Pri delu z BigQuery ML obstajajo