Mục đích của câu lệnh tạo mô hình trong BigQuery ML là gì?

Mục đích của câu lệnh CREATE MODEL trong BigQuery ML là tạo một mô hình máy học sử dụng SQL tiêu chuẩn trong nền tảng BigQuery của Google Cloud. Tuyên bố này cho phép người dùng đào tạo và triển khai các mô hình học máy mà không cần viết mã phức tạp hoặc sử dụng các công cụ bên ngoài.

Khi sử dụng câu lệnh CREATE MODEL, người dùng có thể chỉ định loại mô hình họ muốn tạo, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, phân cụm k-mean hoặc mạng lưới thần kinh sâu. Tính linh hoạt này cho phép người dùng chọn mô hình phù hợp nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể của họ.

Câu lệnh CREATE MODEL cũng cho phép người dùng xác định dữ liệu đầu vào để huấn luyện mô hình. Điều này có thể được thực hiện bằng cách chỉ định bảng BigQuery chứa dữ liệu đào tạo, cũng như các tính năng và nhãn sẽ được sử dụng trong mô hình. Các tính năng là các biến đầu vào mà mô hình sẽ sử dụng để đưa ra dự đoán, trong khi nhãn là các biến mục tiêu mà mô hình sẽ cố gắng dự đoán.

Khi mô hình được tạo, người dùng có thể huấn luyện nó bằng cách thực hiện câu lệnh CREATE MODEL. Trong quá trình đào tạo, mô hình học hỏi từ dữ liệu đầu vào và điều chỉnh các tham số bên trong của nó để giảm thiểu sự khác biệt giữa đầu ra dự đoán và nhãn thực tế. Quá trình đào tạo thường lặp lại dữ liệu nhiều lần để cải thiện độ chính xác của mô hình.

Sau khi đào tạo, mô hình có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng hàm ML.PREDICT trong BigQuery. Hàm này lấy mô hình được đào tạo và dữ liệu đầu vào mới làm tham số và trả về kết quả đầu ra được dự đoán dựa trên các mẫu đã học từ dữ liệu đào tạo.

Mục đích của câu lệnh CREATE MODEL trong BigQuery ML là tạo và huấn luyện các mô hình máy học bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn trong nền tảng BigQuery của Google Cloud. Tuyên bố này cung cấp một cách hiệu quả và thân thiện với người dùng để tận dụng các khả năng máy học mà không cần các công cụ bên ngoài hoặc mã hóa mở rộng.

Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Tiến bộ trong Học máy:

• Khi một hạt nhân được chia nhánh với dữ liệu và dữ liệu gốc là riêng tư, thì dữ liệu chia nhánh đó có thể được công khai không và nếu vậy thì có phải là hành vi vi phạm quyền riêng tư không?
• Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
• Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
• Sân chơi TensorFlow là gì?
• Chế độ háo hức có ngăn cản chức năng tính toán phân tán của TensorFlow không?
• Các giải pháp đám mây của Google có thể được sử dụng để tách điện toán khỏi bộ lưu trữ để đào tạo mô hình ML với dữ liệu lớn hiệu quả hơn không?
• Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) có cung cấp cấu hình và thu thập tài nguyên tự động cũng như xử lý việc tắt tài nguyên sau khi quá trình đào tạo mô hình kết thúc không?
• Có thể huấn luyện các mô hình học máy trên các tập dữ liệu lớn tùy ý mà không gặp trục trặc không?
• Khi sử dụng CMLE, việc tạo phiên bản có yêu cầu chỉ định nguồn của mô hình đã xuất không?
• CMLE có thể đọc từ dữ liệu lưu trữ Google Cloud và sử dụng mô hình được đào tạo cụ thể để suy luận không?

Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nâng cao trong Học máy

Thêm câu hỏi và câu trả lời:

• Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
• chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
• Bài học: Tiến bộ trong Học máy (đến bài học liên quan)
• Chủ đề: BigQuery ML - máy học với SQL tiêu chuẩn (đi đến chủ đề liên quan)
• ôn thi