Која је сврха изјаве модела креирања у БигКуери МЛ-у?
Сврха изјаве ЦРЕАТЕ МОДЕЛ у БигКуери МЛ-у је креирање модела машинског учења користећи стандардни СКЛ на БигКуери платформи Гоогле Цлоуд-а. Ова изјава омогућава корисницима да обуче и примене моделе машинског учења без потребе за сложеним кодирањем или употребом спољних алата.
Када користе наредбу ЦРЕАТЕ МОДЕЛ, корисници могу да наведу тип модела који желе да креирају, као што је линеарна регресија, логистичка регресија, груписање к-средњих вредности или дубоке неуронске мреже. Ова флексибилност омогућава корисницима да изаберу најприкладнији модел за свој специфични случај употребе.
Наредба ЦРЕАТЕ МОДЕЛ такође омогућава корисницима да дефинишу улазне податке за обуку модела. Ово се може урадити навођењем БигКуери табеле која садржи податке о обуци, као и функције и ознаке које ће се користити у моделу. Карактеристике су улазне варијабле које ће модел користити за предвиђање, док су ознаке циљне променљиве које ће модел покушати да предвиди.
Када се модел креира, корисници га могу обучити извршавањем наредбе ЦРЕАТЕ МОДЕЛ. Током процеса обуке, модел учи из улазних података и прилагођава своје интерне параметре како би минимизирао разлику између предвиђених излаза и стварних ознака. Процес обуке обично понавља податке више пута да би се побољшала тачност модела.
Након обуке, модел се може користити за предвиђање коришћењем функције МЛ.ПРЕДИЦТ у БигКуери-ју. Ова функција узима обучени модел и нове улазне податке као параметре и враћа предвиђене излазе на основу научених образаца из података обуке.
Сврха изјаве ЦРЕАТЕ МОДЕЛ у БигКуери МЛ-у је креирање и обучавање модела машинског учења користећи стандардни СКЛ на БигКуери платформи Гоогле Цлоуд-а. Ова изјава пружа једноставан и ефикасан начин да се искористе могућности машинског учења без потребе за спољним алатима или обимним кодирањем.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредак у машинском учењу:
- Када је језгро рачвано са подацима, а оригинал је приватан, да ли рачвано језгро може бити јавно и ако јесте, то није повреда приватности?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Да ли жељни режим спречава дистрибуирану рачунарску функционалност ТенсорФлов-а?
- Да ли се Гоогле решења у облаку могу користити за раздвајање рачунарства од складишта за ефикаснију обуку модела МЛ са великим подацима?
- Да ли Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ) нуди аутоматску набавку и конфигурацију ресурса и управља гашењем ресурса након што се обука модела заврши?
- Да ли је могуће обучити моделе машинског учења на произвољно великим скуповима података без штуцања?
- Када користите ЦМЛЕ, да ли креирање верзије захтева навођење извора извезеног модела?
- Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу