Apakah tujuan membuat pernyataan model dalam BigQuery ML?
Tujuan pernyataan CREATE MODEL dalam BigQuery ML adalah untuk mencipta model pembelajaran mesin menggunakan SQL standard dalam platform BigQuery Google Cloud. Kenyataan ini membolehkan pengguna melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin tanpa memerlukan pengekodan kompleks atau penggunaan alat luaran.
Apabila menggunakan pernyataan CREATE MODEL, pengguna boleh menentukan jenis model yang ingin mereka cipta, seperti regresi linear, regresi logistik, k-means clustering atau rangkaian neural dalam. Fleksibiliti ini membolehkan pengguna memilih model yang paling sesuai untuk kes penggunaan khusus mereka.
Pernyataan CREATE MODEL juga membenarkan pengguna untuk menentukan data input untuk melatih model. Ini boleh dilakukan dengan menentukan jadual BigQuery yang mengandungi data latihan serta ciri dan label yang akan digunakan dalam model. Ciri ialah pembolehubah input yang model akan gunakan untuk membuat ramalan, manakala label ialah pembolehubah sasaran yang model akan cuba ramalkan.
Setelah model dibuat, pengguna boleh melatihnya dengan melaksanakan pernyataan CREATE MODEL. Semasa proses latihan, model belajar daripada data input dan melaraskan parameter dalamannya untuk meminimumkan perbezaan antara output yang diramalkan dan label sebenar. Proses latihan biasanya berulang pada data beberapa kali untuk meningkatkan ketepatan model.
Selepas latihan, model boleh digunakan untuk membuat ramalan dengan menggunakan fungsi ML.PREDICT dalam BigQuery. Fungsi ini mengambil model terlatih dan data input baharu sebagai parameter dan mengembalikan output yang diramalkan berdasarkan corak yang dipelajari daripada data latihan.
Tujuan pernyataan CREATE MODEL dalam BigQuery ML adalah untuk mencipta dan melatih model pembelajaran mesin menggunakan SQL standard dalam platform BigQuery Google Cloud. Kenyataan ini menyediakan cara yang mesra pengguna dan cekap untuk memanfaatkan keupayaan pembelajaran mesin tanpa memerlukan alat luaran atau pengekodan yang meluas.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin:
- Apabila kernel bercabang dengan data dan yang asal adalah peribadi, bolehkah kernel bercabang menjadi umum dan jika ya bukan pelanggaran privasi?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Adakah mod bersemangat menghalang kefungsian pengkomputeran yang diedarkan TensorFlow?
- Bolehkah penyelesaian awan Google digunakan untuk memisahkan pengkomputeran daripada storan untuk latihan model ML yang lebih cekap dengan data besar?
- Adakah Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google (CMLE) menawarkan pemerolehan dan konfigurasi sumber automatik serta mengendalikan penutupan sumber selepas latihan model selesai?
- Adakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada set data yang besar secara sewenang-wenangnya tanpa gangguan?
- Apabila menggunakan CMLE, adakah membuat versi memerlukan menentukan sumber model yang dieksport?
- Bolehkah CMLE membaca daripada data storan Google Cloud dan menggunakan model terlatih yang ditentukan untuk inferens?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan Pembelajaran Mesin