Milyen három típusú gépi tanulási modellt támogat a BigQuery ML?
A BigQuery ML a Google Cloud által kínált hatékony eszköz, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a gépi tanulási modellek létrehozását és üzembe helyezését szabványos SQL használatával a BigQueryben. A gépi tanulási képességek zökkenőmentes integrációját biztosítja a BigQuery környezetben, így nincs szükség adatmozgatásra vagy összetett adat-előfeldolgozásra. Amikor a BigQuery ML-lel dolgozik, háromféle gépi tanulási modell támogatott: lineáris regresszió, bináris logisztikai regresszió és többosztályú logisztikai regresszió.
1. Lineáris regresszió:
A lineáris regresszió egyfajta felügyelt tanulási algoritmus, amelyet folyamatos numerikus értékek előrejelzésére használnak. Lineáris kapcsolatot feltételez a bemeneti jellemzők és a célváltozó között. A BigQuery ML-ben a CREATE MODEL utasítás használatával lineáris regressziós modellt hozhat létre. Tegyük fel például, hogy van egy adatkészletünk, amely információkat tartalmaz a lakásárakról, beleértve az olyan funkciókat, mint a hálószobák száma, alapterülete és elhelyezkedése. Lineáris regresszióval megjósolhatjuk egy ház árát ezen jellemzők alapján.
2. Bináris logisztikai regresszió:
A bináris logisztikus regresszió egy másik típusú felügyelt tanulási algoritmus, amelyet bináris osztályozási feladatokhoz használnak. Általában akkor használják, ha a célváltozónak két lehetséges kimenetele van, például annak előrejelzése, hogy egy e-mail spam-e vagy sem. A BigQuery ML-ben létrehozhat egy bináris logisztikus regressziós modellt a CREATE MODEL utasítással a logisztikai_reg beállítással. Tegyük fel például, hogy van egy adatkészletünk, amely információkat tartalmaz az ügyfelekről, beleértve az olyan funkciókat, mint az életkor, a jövedelem és a vásárlási előzmények. A bináris logisztikai regresszió segítségével megjósolhatjuk, hogy az ügyfél valószínűleg lemorzsolódik-e vagy sem.
3. Többosztályú logisztikai regresszió:
A többosztályú logisztikai regresszió a bináris logisztikus regresszió kiterjesztése, amely képes több mint két osztályú osztályozási feladatok kezelésére. Akkor használatos, ha a célváltozónak több lehetséges kimenetele is van, például a képeket különböző kategóriákba sorolja. A BigQuery ML-ben többosztályú logisztikai regressziós modellt hozhat létre a CREATE MODEL utasítással a logisztikai_reg paraméterrel, és megadja az osztályok megfelelő számát. Tegyük fel például, hogy van egy adatkészletünk, amely állatok képeit tartalmazza, és olyan kategóriákba szeretnénk besorolni őket, mint a macskák, kutyák és madarak. Többosztályú logisztikus regressziót használhatunk egy olyan modell képzésére, amely képes ezeket az előrejelzéseket elkészíteni.
A BigQuery ML háromféle gépi tanulási modellt támogat: lineáris regressziót a folyamatos numerikus értékek előrejelzéséhez, bináris logisztikus regressziót a bináris osztályozási feladatokhoz, és többosztályos logisztikus regressziót több osztályú osztályozási feladatokhoz. Ezek a modellek a BigQuery ML CREATE MODEL utasításával hozhatók létre, kényelmes és hatékony módot biztosítva a gépi tanulási feladatok végrehajtására a BigQuery környezetben.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Haladás a gépi tanulásban:
- Használható a Kaggle pénzügyi adatok feltöltésére, valamint statisztikai elemzések és előrejelzések végrehajtására ökonometriai modellek, például R-négyzet, ARIMA vagy GARCH segítségével?
- 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?
További kérdések és válaszok az Advancing in Machine Learning című témakörben