Wat is het doel van de instructie create model in BigQuery ML?
Het doel van de instructie CREATE MODEL in BigQuery ML is om een machine learning-model te maken met behulp van standaard SQL in het BigQuery-platform van Google Cloud. Met deze verklaring kunnen gebruikers machine learning-modellen trainen en implementeren zonder complexe codering of het gebruik van externe tools.
Bij gebruik van de instructie CREATE MODEL kunnen gebruikers het type model specificeren dat ze willen maken, zoals lineaire regressie, logistische regressie, k-means clustering of diepe neurale netwerken. Deze flexibiliteit stelt gebruikers in staat om het meest geschikte model te kiezen voor hun specifieke gebruikssituatie.
Met de instructie CREATE MODEL kunnen gebruikers ook de invoergegevens voor het trainen van het model definiëren. Dit kan worden gedaan door de BigQuery-tabel op te geven die de trainingsgegevens bevat, evenals de functies en labels die in het model moeten worden gebruikt. Functies zijn de invoervariabelen die het model zal gebruiken om voorspellingen te doen, terwijl labels de doelvariabelen zijn die het model zal proberen te voorspellen.
Nadat het model is gemaakt, kunnen gebruikers het trainen door de instructie CREATE MODEL uit te voeren. Tijdens het trainingsproces leert het model van de invoergegevens en past het de interne parameters aan om het verschil tussen de voorspelde uitvoer en de daadwerkelijke labels te minimaliseren. Het trainingsproces herhaalt de gegevens meestal meerdere keren om de nauwkeurigheid van het model te verbeteren.
Na de training kan het model worden gebruikt om voorspellingen te doen met behulp van de functie ML.PREDICT in BigQuery. Deze functie neemt het getrainde model en nieuwe invoergegevens als parameters en retourneert de voorspelde uitvoer op basis van de geleerde patronen uit de trainingsgegevens.
Het doel van de CREATE MODEL-instructie in BigQuery ML is het maken en trainen van machine learning-modellen met behulp van standaard SQL in het BigQuery-platform van Google Cloud. Deze verklaring biedt een gebruiksvriendelijke en efficiënte manier om machine learning-mogelijkheden te benutten zonder de noodzaak van externe tools of uitgebreide codering.
Andere recente vragen en antwoorden over Vooruitgang in machine learning:
- Wanneer een kernel wordt geforkt met gegevens en het origineel privé is, kan de geforkte kernel dan openbaar zijn? En als dat zo is, is dat dan geen inbreuk op de privacy?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Voorkomt de enthousiaste modus de gedistribueerde computerfunctionaliteit van TensorFlow?
- Kunnen de cloudoplossingen van Google worden gebruikt om computergebruik los te koppelen van opslag, voor een efficiëntere training van het ML-model met big data?
- Biedt de Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatische acquisitie en configuratie van bronnen en wordt het afsluiten van bronnen afgehandeld nadat de training van het model is voltooid?
- Is het mogelijk om machine learning-modellen zonder haperingen te trainen op willekeurig grote datasets?
- Moet bij het gebruik van CMLE voor het maken van een versie een bron van een geëxporteerd model worden opgegeven?
- Kan CMLE gegevens uit Google Cloud-opslag lezen en een gespecificeerd getraind model gebruiken voor gevolgtrekking?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Vooruitgang in machine learning