Какова цель оператора создания модели в BigQuery ML?
Цель оператора CREATE MODEL в BigQuery ML — создать модель машинного обучения с использованием стандартного SQL на платформе Google Cloud BigQuery. Это утверждение позволяет пользователям обучать и развертывать модели машинного обучения без необходимости сложного кодирования или использования внешних инструментов.
При использовании оператора CREATE MODEL пользователи могут указать тип модели, которую они хотят создать, например линейную регрессию, логистическую регрессию, кластеризацию k-средних или глубокие нейронные сети. Такая гибкость позволяет пользователям выбирать наиболее подходящую модель для своего конкретного случая использования.
Оператор CREATE MODEL также позволяет пользователям определять входные данные для обучения модели. Это можно сделать, указав таблицу BigQuery, содержащую обучающие данные, а также функции и метки, которые будут использоваться в модели. Функции — это входные переменные, которые модель будет использовать для прогнозирования, а метки — это целевые переменные, которые модель попытается предсказать.
После создания модели пользователи могут обучать ее, выполняя оператор CREATE MODEL. В процессе обучения модель учится на входных данных и корректирует свои внутренние параметры, чтобы свести к минимуму разницу между прогнозируемыми выходными данными и фактическими метками. Процесс обучения обычно повторяет данные несколько раз, чтобы повысить точность модели.
После обучения модель можно использовать для прогнозирования с помощью функции ML.PREDICT в BigQuery. Эта функция принимает обученную модель и новые входные данные в качестве параметров и возвращает прогнозируемые выходные данные на основе изученных шаблонов из обучающих данных.
Оператор CREATE MODEL в BigQuery ML предназначен для создания и обучения моделей машинного обучения с использованием стандартного SQL на платформе Google Cloud BigQuery. Это заявление предоставляет удобный и эффективный способ использования возможностей машинного обучения без необходимости использования внешних инструментов или обширного кодирования.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Развитие машинного обучения:
- Если ядро разветвляется с данными, а оригинал является закрытым, может ли разветвленная версия быть общедоступной, и если да, не является ли это нарушением конфиденциальности?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Препятствует ли режим нетерпеливости функциям распределенных вычислений TensorFlow?
- Можно ли использовать облачные решения Google для отделения вычислений от хранилища для более эффективного обучения модели машинного обучения на больших данных?
- Предлагает ли Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматическое получение и настройку ресурсов, а также обеспечивает отключение ресурсов после завершения обучения модели?
- Можно ли без проблем обучать модели машинного обучения на произвольно больших наборах данных?
- При использовании CMLE требует ли создание версии указания источника экспортируемой модели?
- Может ли CMLE считывать данные из хранилища Google Cloud и использовать указанную обученную модель для вывода?
Посмотреть больше вопросов и ответов в Продвижение в машинном обучении