Hoe kan jy die opleidingstatistieke van 'n model in BigQuery ML nagaan?

/ / gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, BigQuery ML - masjienleer met standaard SQL, Eksamen hersiening

Om die opleidingstatistieke van 'n model in BigQuery ML na te gaan, kan jy die ingeboude funksies en aansigte wat deur die platform verskaf word, gebruik. BigQuery ML is 'n kragtige instrument wat gebruikers in staat stel om masjienleertake uit te voer deur gebruik te maak van standaard SQL, wat dit toeganklik en gebruikersvriendelik maak vir data-ontleders en wetenskaplikes.

Sodra jy 'n model met behulp van BigQuery ML opgelei het, kan jy die opleidingstatistieke ophaal deur navraag te doen oor die toepaslike aansigte. Die statistieke verskaf waardevolle insigte in die werkverrigting en kwaliteit van die opgeleide model. Daar is verskeie sleutelstatistieke waartoe u toegang het, insluitend evalueringsstatistieke, kenmerkgewigte en modelmetadata.

Om te begin, kan jy die `ML.EVALUATE`-funksie gebruik om die evalueringsmetrieke van die model te herwin. Hierdie funksie bereken verskeie maatstawwe soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping en F1-telling, afhangende van die tipe model en die taak op hande. Byvoorbeeld, as jy 'n binêre klassifikasiemodel opgelei het, kan jy die volgende navraag gebruik om die evalueringsmetrieke te verkry:

SELECT
  *
FROM
  ML.EVALUATE(MODEL `project.dataset.model`)

Hierdie navraag sal 'n tabel terugstuur met die evalueringsmaatstawwe, insluitend die voorgenoemde maatstawwe en bykomende inligting soos die area onder die ROC-kromme (AUC-ROC) en die logverlies. Deur hierdie maatstawwe te ontleed, kan jy die prestasie van jou model assesseer en ingeligte besluite neem oor die doeltreffendheid daarvan.

Benewens evalueringsstatistieke, kan jy ook die kenmerkgewigte van jou model ondersoek. Kenmerkgewigte dui die belangrikheid van elke kenmerk in die voorspellingsproses aan. Hierdie inligting kan waardevol wees vir die begrip van die onderliggende patrone en verwantskappe wat deur die model vasgelê word. Om die kenmerkgewigte te herwin, kan jy die `ML.WEIGHTS`-funksie gebruik. Byvoorbeeld:

SELECT
  *
FROM
  ML.WEIGHTS(MODEL `project.dataset.model`)

Hierdie navraag sal 'n tabel terugstuur met die kenmerkgewigte, insluitend die kenmerknaam, gewigwaarde en ander relevante inligting. Deur hierdie gewigte te ontleed, kan jy insigte kry in watter kenmerke die meeste invloed het in die model se voorspellings.

Verder kan jy toegang tot die model-metadata kry om bykomende inligting oor die opleidingsproses en die model self te bekom. Die `ML.TRAINING_INFO`-funksie laat jou toe om hierdie metadata te herwin. Byvoorbeeld:

SELECT
  *
FROM
  ML.TRAINING_INFO(MODEL `project.dataset.model`)

Hierdie navraag sal besonderhede verskaf soos die opleidingsduur, die leertempo, die konvergensiestatus en ander relevante inligting. Deur hierdie metadata te ondersoek, kan jy 'n dieper begrip kry van die opleidingsproses en die model se gedrag.

Om die opleidingstatistieke van 'n model in BigQuery ML na te gaan, kan jy die `ML.EVALUATE`-, `ML.WEIGHTS`- en `ML.TRAINING_INFO`-funksies gebruik. Hierdie funksies bied toegang tot onderskeidelik evalueringsmetrieke, kenmerkgewigte en modelmetadata. Deur navraag te doen oor hierdie sienings, kan jy waardevolle insigte kry in die prestasie, interpreteerbaarheid en kenmerke van jou opgeleide model.

Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:

Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer

Meer vrae en antwoorde:

Gemerk onder: , , , , ,