Wat is die doel van die skepmodelstelling in BigQuery ML?
Die doel van die CREATE MODEL-stelling in BigQuery ML is om 'n masjienleermodel te skep deur standaard SQL in Google Cloud se BigQuery-platform te gebruik. Hierdie stelling stel gebruikers in staat om masjienleermodelle op te lei en te ontplooi sonder die behoefte aan komplekse kodering of die gebruik van eksterne gereedskap.
Wanneer die CREATE MODEL-stelling gebruik word, kan gebruikers die tipe model spesifiseer wat hulle wil skep, soos lineêre regressie, logistiese regressie, k-beteken groepering, of diep neurale netwerke. Hierdie buigsaamheid stel gebruikers in staat om die mees geskikte model vir hul spesifieke gebruiksgeval te kies.
Die CREATE MODEL-stelling stel gebruikers ook in staat om die invoerdata vir die opleiding van die model te definieer. Dit kan gedoen word deur die BigQuery-tabel te spesifiseer wat die opleidingsdata bevat, sowel as die kenmerke en etikette wat in die model gebruik moet word. Eienskappe is die insetveranderlikes wat die model sal gebruik om voorspellings te maak, terwyl etikette die teikenveranderlikes is wat die model sal probeer voorspel.
Sodra die model geskep is, kan gebruikers dit oplei deur die CREATE MODEL-stelling uit te voer. Tydens die opleidingsproses leer die model uit die insetdata en pas sy interne parameters aan om die verskil tussen die voorspelde uitsette en die werklike etikette te minimaliseer. Die opleidingsproses herhaal gewoonlik verskeie kere oor die data om die model se akkuraatheid te verbeter.
Na opleiding kan die model gebruik word om voorspellings te maak deur die ML.PREDICT-funksie in BigQuery te gebruik. Hierdie funksie neem die opgeleide model en nuwe insetdata as parameters en gee die voorspelde uitsette terug gebaseer op die aangeleerde patrone van die opleidingsdata.
Die doel van die CREATE MODEL-stelling in BigQuery ML is om masjienleermodelle te skep en op te lei deur standaard SQL in Google Cloud se BigQuery-platform te gebruik. Hierdie stelling bied 'n gebruikersvriendelike en doeltreffende manier om masjienleervermoëns te benut sonder die behoefte aan eksterne gereedskap of uitgebreide kodering.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wanneer 'n kern met data gevurk is en die oorspronklike is privaat, kan die gevurkte een publiek wees en indien wel, is dit nie 'n privaatheidskending nie?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer