BigQuery ML'deki model oluşturma ifadesinin amacı nedir?
BigQuery ML'deki CREATE MODEL ifadesinin amacı, Google Cloud'un BigQuery platformunda standart SQL kullanarak bir makine öğrenimi modeli oluşturmaktır. Bu bildirim, kullanıcıların karmaşık kodlamaya veya harici araçların kullanımına ihtiyaç duymadan makine öğrenimi modellerini eğitmesine ve devreye almasına olanak tanır.
CREATE MODEL deyimini kullanırken, kullanıcılar oluşturmak istedikleri model türünü, örneğin doğrusal regresyon, lojistik regresyon, k-means kümeleme veya derin sinir ağları gibi belirtebilir. Bu esneklik, kullanıcıların kendi özel kullanım durumları için en uygun modeli seçmelerine olanak tanır.
CREATE MODEL deyimi, kullanıcıların modeli eğitmek için girdi verilerini tanımlamasına da izin verir. Bu, modelde kullanılacak özelliklerin ve etiketlerin yanı sıra eğitim verilerini içeren BigQuery tablosu belirtilerek yapılabilir. Özellikler, modelin tahmin yapmak için kullanacağı girdi değişkenleridir, etiketler ise modelin tahmin etmeye çalışacağı hedef değişkenlerdir.
Model oluşturulduktan sonra, kullanıcılar CREATE MODEL deyimini yürüterek onu eğitebilir. Eğitim süreci sırasında model, girdi verilerinden öğrenir ve tahmin edilen çıktılar ile gerçek etiketler arasındaki farkı en aza indirmek için dahili parametrelerini ayarlar. Eğitim süreci, modelin doğruluğunu artırmak için tipik olarak veriler üzerinde birden çok kez yinelenir.
Eğitimden sonra model, BigQuery'deki ML.PREDICT işlevi kullanılarak tahminlerde bulunmak için kullanılabilir. Bu işlev, eğitilen modeli ve yeni girdi verilerini parametre olarak alır ve eğitim verilerinden öğrenilen modellere dayalı olarak tahmin edilen çıktıları döndürür.
BigQuery ML'deki CREATE MODEL ifadesinin amacı, Google Cloud'un BigQuery platformunda standart SQL kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmektir. Bu bildirim, harici araçlara veya kapsamlı kodlamaya ihtiyaç duymadan makine öğrenimi özelliklerinden yararlanmanın kullanıcı dostu ve verimli bir yolunu sunar.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Makine Öğreniminde İlerleme:
- Bir çekirdek verilerle çatallandığında ve orijinali gizli olduğunda, çatallanan çekirdek herkese açık olabilir mi ve eğer öyleyse bu bir gizlilik ihlali olmaz mı?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- İstekli mod, TensorFlow'un dağıtılmış bilgi işlem işlevselliğini engelliyor mu?
- Google bulut çözümleri, makine öğrenimi modelinin büyük verilerle daha verimli bir şekilde eğitilmesi amacıyla bilişimi depolamadan ayırmak için kullanılabilir mi?
- Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru (CMLE), otomatik kaynak edinimi ve yapılandırması sunuyor mu ve modelin eğitimi tamamlandıktan sonra kaynağın kapatılmasını gerçekleştiriyor mu?
- Makine öğrenimi modellerini keyfi olarak büyük veri kümeleri üzerinde hiçbir aksaklık olmadan eğitmek mümkün müdür?
- CMLE kullanırken sürüm oluşturmak, dışa aktarılan modelin kaynağının belirtilmesini gerektiriyor mu?
- CMLE, Google Cloud depolama verilerini okuyabilir ve çıkarım için belirli bir eğitimli modeli kullanabilir mi?
Makine Öğreniminde İlerleme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin