מהי המטרה של הצהרת יצירת מודל ב-BigQuery ML?
מטרת הצהרת CREATE MODEL ב-BigQuery ML היא ליצור מודל למידת מכונה באמצעות SQL סטנדרטי בפלטפורמת BigQuery של Google Cloud. הצהרה זו מאפשרת למשתמשים לאמן ולפרוס מודלים של למידת מכונה ללא צורך בקידוד מורכב או שימוש בכלים חיצוניים.
בעת שימוש במשפט CREATE MODEL, משתמשים יכולים לציין את סוג המודל שהם רוצים ליצור, כגון רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית, clustering k-means או רשתות עצביות עמוקות. גמישות זו מאפשרת למשתמשים לבחור את הדגם המתאים ביותר למקרה השימוש הספציפי שלהם.
הצהרת CREATE MODEL מאפשרת למשתמשים גם להגדיר את נתוני הקלט לאימון המודל. ניתן לעשות זאת על ידי ציון טבלת BigQuery המכילה את נתוני ההדרכה, כמו גם את התכונות והתוויות שישמשו במודל. תכונות הן משתני הקלט שהמודל ישתמש בהם כדי לבצע חיזויים, בעוד שתוויות הן משתני היעד שהמודל ינסה לחזות.
לאחר יצירת המודל, המשתמשים יכולים לאמן אותו על ידי ביצוע הצהרת CREATE MODEL. במהלך תהליך האימון, המודל לומד מנתוני הקלט ומתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי למזער את ההבדל בין התפוקות החזויות לבין התוויות בפועל. תהליך האימון בדרך כלל חוזר על הנתונים מספר פעמים כדי לשפר את דיוק המודל.
לאחר האימון, ניתן להשתמש במודל לביצוע תחזיות באמצעות הפונקציה ML.PREDICT ב-BigQuery. פונקציה זו לוקחת את המודל המאומן ונתוני הקלט החדשים כפרמטרים ומחזירה את התפוקות החזויות בהתבסס על הדפוסים הנלמדים מנתוני האימון.
מטרת הצהרת CREATE MODEL ב-BigQuery ML היא ליצור ולאמן מודלים של למידת מכונה באמצעות SQL סטנדרטי בפלטפורמת BigQuery של Google Cloud. הצהרה זו מספקת דרך ידידותית ויעילה למינוף יכולות למידת מכונה ללא צורך בכלים חיצוניים או קידוד נרחב.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- כאשר קרנל מזולג עם נתונים והמקור הוא פרטי, האם המזלג יכול להיות ציבורי ואם כן אין מדובר בהפרת פרטיות?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning