A BigQuery ML CREATE MODEL utasításának célja egy gépi tanulási modell létrehozása szabványos SQL használatával a Google Cloud BigQuery platformján. Ez a nyilatkozat lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gépi tanulási modelleket képezzenek és telepítsenek bonyolult kódolás vagy külső eszközök használata nélkül.
A CREATE MODEL utasítás használatakor a felhasználók megadhatják a létrehozni kívánt modell típusát, például lineáris regressziót, logisztikus regressziót, k-közép klaszterezést vagy mély neurális hálózatokat. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kiválasszák az adott használati esetnek leginkább megfelelő modellt.
A CREATE MODEL utasítás azt is lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy meghatározzák a bemeneti adatokat a modell betanításához. Ezt a tanítási adatokat, valamint a modellben használandó funkciókat és címkéket tartalmazó BigQuery tábla megadásával teheti meg. A jellemzők azok a bemeneti változók, amelyeket a modell az előrejelzésekhez használ, míg a címkék azok a célváltozók, amelyeket a modell megpróbál megjósolni.
A modell létrehozása után a felhasználók betaníthatják a CREATE MODEL utasítás végrehajtásával. A betanítási folyamat során a modell tanul a bemeneti adatokból, és úgy állítja be belső paramétereit, hogy minimalizálja az előre jelzett kimenetek és a tényleges címkék közötti különbséget. A betanítási folyamat általában többször ismétlődik az adatokon, hogy javítsa a modell pontosságát.
A betanítás után a modell felhasználható előrejelzések készítésére a BigQuery ML.PREDICT funkciójával. Ez a funkció a betanított modellt és az új bemeneti adatokat veszi paraméterként, és visszaadja az előre jelzett kimeneteket a betanított minták alapján a betanított adatokból.
A BigQuery ML CREATE MODEL utasításának célja gépi tanulási modellek létrehozása és betanítása szabványos SQL használatával a Google Cloud BigQuery platformján. Ez a nyilatkozat felhasználóbarát és hatékony módot biztosít a gépi tanulási képességek kihasználására külső eszközök vagy kiterjedt kódolás nélkül.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Haladás a gépi tanulásban:
- Ha egy kernel el van forkolva adatokkal, és az eredeti privát, akkor a forked lehet nyilvános, és ha igen, akkor az nem sérti a magánéletet?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Megakadályozza-e a lelkes üzemmód a TensorFlow elosztott számítási funkcióit?
- Használhatók-e a Google felhőmegoldásai a számítástechnika leválasztására a tárhelyről az ML-modell nagy adatokkal való hatékonyabb betanítása érdekében?
- A Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) kínál automatikus erőforrás-beszerzést és -konfigurálást, és kezeli az erőforrások leállítását a modell betanítása után?
- Lehetséges-e gépi tanulási modelleket betanítani tetszőlegesen nagy adathalmazokra gond nélkül?
- CMLE használata esetén a verzió létrehozásához meg kell adni az exportált modell forrását?
- A CMLE képes kiolvasni a Google Cloud tárolási adatait, és használhat egy meghatározott betanított modellt következtetésre?
További kérdések és válaszok az Advancing in Machine Learning című témakörben