Mis on mudeli loomise lause eesmärk BigQuery ML-is?
Avalduse CREATE MODEL eesmärk rakenduses BigQuery ML on luua masinõppemudel, kasutades Google Cloudi BigQuery platvormi standardset SQL-i. See avaldus võimaldab kasutajatel koolitada ja juurutada masinõppemudeleid, ilma et oleks vaja keerukat kodeerimist või väliseid tööriistu.
Lause CREATE MODEL kasutamisel saavad kasutajad määrata loodava mudeli tüübi, näiteks lineaarne regressioon, logistiline regressioon, k-keskmiste klasterdamine või sügavad närvivõrgud. See paindlikkus võimaldab kasutajatel valida nende konkreetse kasutusjuhtumi jaoks kõige sobivama mudeli.
CREATE MODEL avaldus võimaldab kasutajatel määrata ka sisendandmed mudeli koolitamiseks. Seda saab teha, määrates BigQuery tabeli, mis sisaldab koolitusandmeid, samuti mudelis kasutatavaid funktsioone ja silte. Funktsioonid on sisendmuutujad, mida mudel prognooside tegemiseks kasutab, samas kui sildid on sihtmuutujad, mida mudel püüab ennustada.
Kui mudel on loodud, saavad kasutajad seda treenida, käivitades käsu CREATE MODEL. Koolitusprotsessi käigus õpib mudel sisendandmetest ja kohandab oma sisemisi parameetreid, et minimeerida erinevust prognoositud väljundite ja tegelike siltide vahel. Koolitusprotsess kordab tavaliselt andmeid mitu korda, et mudeli täpsust parandada.
Pärast treenimist saab mudelit kasutada prognooside tegemiseks, kasutades BigQuery funktsiooni ML.PREDICT. See funktsioon võtab parameetritena treenitud mudeli ja uued sisendandmed ning tagastab prognoositud väljundid, mis põhinevad koolitusandmetest õpitud mustritel.
Avalduse CREATE MODEL eesmärk rakenduses BigQuery ML on luua ja koolitada masinõppemudeleid, kasutades Google Cloudi BigQuery platvormi standardset SQL-i. See avaldus pakub kasutajasõbralikku ja tõhusat viisi masinõppe võimaluste kasutamiseks ilma väliste tööriistade või ulatusliku kodeerimise vajaduseta.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Masinõppes edasijõudmine:
- Kui kernel on andmetega ühendatud ja originaal on privaatne, kas kahvliga kernel võib olla avalik ja kui jah, siis see ei ole privaatsuse rikkumine?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Kas innukas režiim takistab TensorFlow hajutatud andmetöötluse funktsionaalsust?
- Kas Google'i pilvelahendusi saab kasutada andmetöötluse lahtiühendamiseks salvestusruumist, et ML-mudelit suurte andmetega tõhusamalt treenida?
- Kas Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) pakub automaatset ressursside hankimist ja konfigureerimist ning käsitleb ressursside väljalülitamist pärast mudeli väljaõppe lõpetamist?
- Kas masinõppemudeleid on võimalik suvaliselt suurtes andmekogumites ilma tõrgeteta koolitada?
- Kas CMLE kasutamisel on versiooni loomiseks vaja määrata eksporditud mudeli allikas?
- Kas CMLE saab lugeda Google'i pilvesalvestuse andmeid ja kasutada järelduste tegemiseks konkreetset koolitatud mudelit?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotisest Masinõppes edasijõudmine