Koja je svrha izjave za stvaranje modela u BigQuery ML-u?
Svrha izjave CREATE MODEL u BigQuery ML-u je stvaranje modela strojnog učenja pomoću standardnog SQL-a u platformi BigQuery Google Clouda. Ova izjava omogućuje korisnicima obuku i implementaciju modela strojnog učenja bez potrebe za složenim kodiranjem ili upotrebom vanjskih alata.
Kada koristite naredbu CREATE MODEL, korisnici mogu odrediti vrstu modela koju žele stvoriti, kao što je linearna regresija, logistička regresija, k-means klasteriranje ili duboke neuronske mreže. Ova fleksibilnost omogućuje korisnicima odabir najprikladnijeg modela za njihov specifični slučaj upotrebe.
Naredba CREATE MODEL također omogućuje korisnicima da definiraju ulazne podatke za obuku modela. To se može učiniti određivanjem tablice BigQuery koja sadrži podatke o obuci, kao i značajke i oznake koje će se koristiti u modelu. Značajke su ulazne varijable koje će model koristiti za izradu predviđanja, dok su oznake ciljne varijable koje će model pokušati predvidjeti.
Nakon što je model kreiran, korisnici ga mogu trenirati izvršavanjem naredbe CREATE MODEL. Tijekom procesa obuke, model uči iz ulaznih podataka i prilagođava svoje unutarnje parametre kako bi smanjio razliku između predviđenih izlaza i stvarnih oznaka. Proces obuke obično ponavlja podatke više puta kako bi se poboljšala točnost modela.
Nakon obuke, model se može koristiti za izradu predviđanja pomoću funkcije ML.PREDICT u BigQueryju. Ova funkcija uzima uvježbani model i nove ulazne podatke kao parametre i vraća predviđene izlaze na temelju naučenih uzoraka iz podataka uvježbavanja.
Svrha naredbe CREATE MODEL u BigQuery ML-u je stvaranje i treniranje modela strojnog učenja pomoću standardnog SQL-a u platformi BigQuery Google Clouda. Ova izjava pruža jednostavan i učinkovit način za iskorištavanje mogućnosti strojnog učenja bez potrebe za vanjskim alatima ili opsežnim kodiranjem.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u strojnom učenju:
- Kada je kernel račvan s podacima, a izvornik je privatan, može li račvasti biti javan i ako jest, nije li to povreda privatnosti?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Sprečava li eager mod funkcionalnost distribuiranog računalstva TensorFlowa?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za odvajanje računalstva od pohrane radi učinkovitije obuke ML modela s velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsko prikupljanje i konfiguraciju resursa i upravlja li isključivanjem resursa nakon završetka obuke modela?
- Je li moguće trenirati modele strojnog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, zahtijeva li stvaranje verzije navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati podatke iz Google Cloud pohrane i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u strojnom učenju