რა არის შექმნის მოდელის განაცხადის მიზანი BigQuery ML-ში?
CREATE MODEL განცხადების მიზანი BigQuery ML-ში არის მანქანური სწავლების მოდელის შექმნა სტანდარტული SQL-ის გამოყენებით Google Cloud-ის BigQuery პლატფორმაზე. ეს განცხადება საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს მოამზადონ და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები რთული კოდირების ან გარე ხელსაწყოების გამოყენების გარეშე.
CREATE MODEL განაცხადის გამოყენებისას მომხმარებლებს შეუძლიათ მიუთითონ მოდელის ტიპი, რომლის შექმნაც სურთ, როგორიცაა წრფივი რეგრესია, ლოგისტიკური რეგრესია, k-საშუალებების კლასტერირება ან ღრმა ნერვული ქსელები. ეს მოქნილობა საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს აირჩიონ ყველაზე შესაფერისი მოდელი მათი კონკრეტული გამოყენების შემთხვევისთვის.
CREATE MODEL განცხადება ასევე საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს განსაზღვრონ შეყვანის მონაცემები მოდელის ტრენინგისთვის. ეს შეიძლება გაკეთდეს BigQuery ცხრილის მითითებით, რომელიც შეიცავს სასწავლო მონაცემებს, ასევე მოდელში გამოსაყენებელ მახასიათებლებსა და ეტიკეტებს. მახასიათებლები არის შეყვანის ცვლადები, რომლებსაც მოდელი გამოიყენებს პროგნოზების გასაკეთებლად, ხოლო ეტიკეტები არის სამიზნე ცვლადები, რომელთა პროგნოზირებასაც მოდელი შეეცდება.
მოდელის შექმნის შემდეგ, მომხმარებლებს შეუძლიათ მისი მომზადება CREATE MODEL განაცხადის შესრულებით. ტრენინგის პროცესში მოდელი სწავლობს შეყვანის მონაცემებს და არეგულირებს მის შიდა პარამეტრებს, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს განსხვავება პროგნოზირებულ შედეგებსა და რეალურ ეტიკეტებს შორის. ტრენინგის პროცესი, როგორც წესი, მეორდება მონაცემებზე რამდენჯერმე მოდელის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად.
ტრენინგის შემდეგ მოდელის გამოყენება შესაძლებელია პროგნოზების გასაკეთებლად BigQuery-ში ML.PREDICT ფუნქციის გამოყენებით. ეს ფუნქცია პარამეტრებად იღებს გაწვრთნილ მოდელს და ახალ შეყვანის მონაცემებს და აბრუნებს პროგნოზირებულ შედეგებს სასწავლო მონაცემებიდან ნასწავლი შაბლონების საფუძველზე.
CREATE MODEL განცხადების მიზანი BigQuery ML-ში არის მანქანური სწავლების მოდელების შექმნა და მომზადება სტანდარტული SQL-ის გამოყენებით Google Cloud-ის BigQuery პლატფორმაზე. ეს განცხადება უზრუნველყოფს მოსახერხებელი და ეფექტურ გზას მანქანური სწავლის შესაძლებლობების გამოყენებისთვის გარე ხელსაწყოების ან ვრცელი კოდირების საჭიროების გარეშე.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები ავტომატური სწავლის განვითარება:
- როდესაც ბირთვი არის ჩანგალი მონაცემებით და ორიგინალი არის პირადი, შეიძლება თუ არა ჩანგალი იყოს საჯარო და თუ ასეა არ არის კონფიდენციალურობის დარღვევა?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- ხელს უშლის თუ არა მონდომების რეჟიმი TensorFlow-ის განაწილებულ გამოთვლით ფუნქციას?
- შეიძლება თუ არა Google-ის ღრუბლოვანი გადაწყვეტილებების გამოყენება კომპიუტერის საცავიდან გამოყოფისთვის ML მოდელის უფრო ეფექტური ტრენინგისთვის დიდი მონაცემებით?
- გთავაზობთ თუ არა Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და ამუშავებს რესურსების გამორთვას მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ?
- შესაძლებელია თუ არა მანქანური სწავლების მოდელების სწავლება თვითნებურად დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე, შეფერხებების გარეშე?
- CMLE-ის გამოყენებისას საჭიროა თუ არა ვერსიის შესაქმნელად ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება?
- შეუძლია თუ არა CMLE-ს წაიკითხოს Google Cloud-ის საცავის მონაცემები და გამოიყენოს განსაზღვრული გაწვრთნილი მოდელი დასკვნისთვის?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი მანქანურ სწავლაში წინსვლაში