Vad är syftet med skapa modellsatsen i BigQuery ML?
Syftet med CREATE MODEL-satsen i BigQuery ML är att skapa en maskininlärningsmodell med standard SQL i Google Clouds BigQuery-plattform. Detta uttalande tillåter användare att träna och distribuera maskininlärningsmodeller utan behov av komplex kodning eller användning av externa verktyg.
När du använder CREATE MODEL-satsen kan användare ange vilken typ av modell de vill skapa, såsom linjär regression, logistisk regression, k-means-klustring eller djupa neurala nätverk. Denna flexibilitet tillåter användare att välja den mest lämpliga modellen för deras specifika användningsfall.
CREATE MODEL-satsen tillåter också användare att definiera indata för att träna modellen. Detta kan göras genom att specificera BigQuery-tabellen som innehåller träningsdata, samt de funktioner och etiketter som ska användas i modellen. Funktioner är de indatavariabler som modellen kommer att använda för att göra förutsägelser, medan etiketter är de målvariabler som modellen kommer att försöka förutsäga.
När modellen väl har skapats kan användare träna den genom att köra CREATE MODEL-satsen. Under träningsprocessen lär sig modellen av indata och justerar sina interna parametrar för att minimera skillnaden mellan de förutspådda utsignalerna och de faktiska etiketterna. Träningsprocessen itererar vanligtvis över data flera gånger för att förbättra modellens noggrannhet.
Efter träning kan modellen användas för att göra förutsägelser genom att använda funktionen ML.PREDICT i BigQuery. Denna funktion tar den tränade modellen och nya indata som parametrar och returnerar de förutspådda utsignalerna baserat på de inlärda mönstren från träningsdatan.
Syftet med CREATE MODEL-satsen i BigQuery ML är att skapa och träna maskininlärningsmodeller med standard SQL i Google Clouds BigQuery-plattform. Detta uttalande ger ett användarvänligt och effektivt sätt att dra nytta av maskininlärningsmöjligheter utan behov av externa verktyg eller omfattande kodning.
Andra senaste frågor och svar ang Framsteg i maskininlärning:
- När en kärna är kluven med data och originalet är privat, kan den gafflade vara offentlig och är det i så fall inte ett integritetsintrång?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Förhindrar ivrigt läge den distribuerade beräkningsfunktionen hos TensorFlow?
- Kan Googles molnlösningar användas för att frikoppla datoranvändning från lagring för en mer effektiv träning av ML-modellen med big data?
- Erbjuder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk resursinhämtning och konfiguration och hanterar resursavstängning efter att utbildningen av modellen är klar?
- Är det möjligt att träna maskininlärningsmodeller på godtyckligt stora datamängder utan hicka?
- När du använder CMLE, krävs det att du anger en källa för en exporterad modell för att skapa en version?
- Kan CMLE läsa från Google Cloud-lagringsdata och använda en specificerad utbildad modell för slutledning?
Se fler frågor och svar i Avancera i maskininlärning