Hva er formålet med opprettelsesmodellsetningen i BigQuery ML?
Formålet med CREATE MODEL-setningen i BigQuery ML er å lage en maskinlæringsmodell ved å bruke standard SQL i Google Clouds BigQuery-plattform. Denne uttalelsen lar brukere trene og distribuere maskinlæringsmodeller uten behov for kompleks koding eller bruk av eksterne verktøy.
Når du bruker CREATE MODEL-setningen, kan brukere spesifisere hvilken type modell de vil lage, for eksempel lineær regresjon, logistisk regresjon, k-betyr klynging eller dype nevrale nettverk. Denne fleksibiliteten lar brukerne velge den mest passende modellen for deres spesifikke brukssituasjon.
CREATE MODEL-setningen lar også brukere definere inngangsdata for opplæring av modellen. Dette kan gjøres ved å spesifisere BigQuery-tabellen som inneholder opplæringsdataene, samt funksjonene og etikettene som skal brukes i modellen. Funksjoner er inngangsvariablene som modellen vil bruke for å lage spådommer, mens etiketter er målvariablene som modellen vil prøve å forutsi.
Når modellen er opprettet, kan brukere trene den ved å utføre CREATE MODEL-setningen. Under treningsprosessen lærer modellen av inngangsdataene og justerer sine interne parametere for å minimere forskjellen mellom de forutsagte utgangene og de faktiske etikettene. Treningsprosessen itererer vanligvis over dataene flere ganger for å forbedre modellens nøyaktighet.
Etter trening kan modellen brukes til å lage spådommer ved å bruke ML.PREDICT-funksjonen i BigQuery. Denne funksjonen tar den trente modellen og nye inngangsdata som parametere og returnerer de predikerte utgangene basert på de lærte mønstrene fra treningsdataene.
Formålet med CREATE MODEL-setningen i BigQuery ML er å lage og trene maskinlæringsmodeller ved å bruke standard SQL i Google Clouds BigQuery-plattform. Denne uttalelsen gir en brukervennlig og effektiv måte å utnytte maskinlæringsevner uten behov for eksterne verktøy eller omfattende koding.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Fremgang i maskinlæring:
- Når en kjerne er splittet med data og originalen er privat, kan den splittede kjernen være offentlig og i så fall ikke et personvernbrudd?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hindrer ivrig modus den distribuerte databehandlingsfunksjonaliteten til TensorFlow?
- Kan Googles skyløsninger brukes til å koble fra databehandling fra lagring for en mer effektiv opplæring av ML-modellen med big data?
- Tilbyr Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressursanskaffelse og konfigurasjon og håndterer ressursavslutning etter at opplæringen av modellen er fullført?
- Er det mulig å trene maskinlæringsmodeller på vilkårlig store datasett uten problemer?
- Når du bruker CMLE, krever oppretting av en versjon at du spesifiserer en kilde for en eksportert modell?
- Kan CMLE lese fra Google Cloud-lagringsdata og bruke en spesifisert opplært modell for slutninger?
Se flere spørsmål og svar i Avansere i maskinlæring