Hvad er formålet med oprettelsesmodelerklæringen i BigQuery ML?
Formålet med CREATE MODEL-sætningen i BigQuery ML er at skabe en maskinlæringsmodel ved hjælp af standard SQL i Google Clouds BigQuery-platform. Denne erklæring giver brugerne mulighed for at træne og implementere maskinlæringsmodeller uden behov for kompleks kodning eller brug af eksterne værktøjer.
Når du bruger CREATE MODEL-sætningen, kan brugerne angive den type model, de vil oprette, såsom lineær regression, logistisk regression, k-betyder klyngedannelse eller dybe neurale netværk. Denne fleksibilitet giver brugerne mulighed for at vælge den mest passende model til deres specifikke anvendelsestilfælde.
CREATE MODEL-sætningen giver også brugere mulighed for at definere inputdata til træning af modellen. Dette kan gøres ved at angive BigQuery-tabellen, der indeholder træningsdataene, samt de funktioner og etiketter, der skal bruges i modellen. Funktioner er de inputvariabler, som modellen vil bruge til at lave forudsigelser, mens etiketter er de målvariabler, som modellen vil forsøge at forudsige.
Når modellen er oprettet, kan brugerne træne den ved at udføre CREATE MODEL-sætningen. Under træningsprocessen lærer modellen af inputdataene og justerer sine interne parametre for at minimere forskellen mellem de forudsagte output og de faktiske etiketter. Træningsprocessen itererer typisk over dataene flere gange for at forbedre modellens nøjagtighed.
Efter træning kan modellen bruges til at lave forudsigelser ved at bruge ML.PREDICT-funktionen i BigQuery. Denne funktion tager den trænede model og nye inputdata som parametre og returnerer de forudsagte output baseret på de indlærte mønstre fra træningsdataene.
Formålet med CREATE MODEL-sætningen i BigQuery ML er at skabe og træne maskinlæringsmodeller ved hjælp af standard SQL i Google Clouds BigQuery-platform. Denne erklæring giver en brugervenlig og effektiv måde at udnytte maskinlæringskapaciteter uden behov for eksterne værktøjer eller omfattende kodning.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Fremskridt inden for maskinlæring:
- Når en kerne er splittet med data, og originalen er privat, kan den gaflede så være offentlig, og hvis det er tilfældet, er det ikke et brud på privatlivets fred?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Forhindrer ivrig tilstand TensorFlows distribuerede computerfunktionalitet?
- Kan Google cloud-løsninger bruges til at afkoble computing fra storage for en mere effektiv træning af ML-modellen med big data?
- Tilbyder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration og håndtere ressourcenedlukning, efter træningen af modellen er færdig?
- Er det muligt at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt uden problemer?
- Når du bruger CMLE, kræver oprettelse af en version, at du angiver en kilde til en eksporteret model?
- Kan CMLE læse fra Google Cloud-lagringsdata og bruge en specificeret trænet model til slutninger?
Se flere spørgsmål og svar i Advance in Machine Learning