Qual è lo scopo dell'istruzione create model in BigQuery ML?

Lo scopo dell'istruzione CREATE MODEL in BigQuery ML è creare un modello di machine learning utilizzando SQL standard nella piattaforma BigQuery di Google Cloud. Questa dichiarazione consente agli utenti di addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico senza la necessità di codifica complessa o l'uso di strumenti esterni.

Quando si utilizza l'istruzione CREATE MODEL, gli utenti possono specificare il tipo di modello che desiderano creare, ad esempio regressione lineare, regressione logistica, clustering k-mean o reti neurali profonde. Questa flessibilità consente agli utenti di scegliere il modello più appropriato per il loro caso d'uso specifico.

L'istruzione CREATE MODEL consente inoltre agli utenti di definire i dati di input per l'addestramento del modello. Questa operazione può essere eseguita specificando la tabella BigQuery che contiene i dati di addestramento, nonché le funzionalità e le etichette da utilizzare nel modello. Le caratteristiche sono le variabili di input che il modello utilizzerà per fare previsioni, mentre le etichette sono le variabili di destinazione che il modello proverà a prevedere.

Una volta creato il modello, gli utenti possono addestrarlo eseguendo l'istruzione CREATE MODEL. Durante il processo di addestramento, il modello apprende dai dati di input e regola i propri parametri interni per ridurre al minimo la differenza tra gli output previsti e le etichette effettive. Il processo di addestramento in genere esegue iterazioni sui dati più volte per migliorare l'accuratezza del modello.

Dopo l'addestramento, il modello può essere utilizzato per fare previsioni utilizzando la funzione ML.PREDICT in BigQuery. Questa funzione accetta il modello addestrato e i nuovi dati di input come parametri e restituisce gli output previsti in base ai modelli appresi dai dati di addestramento.

Lo scopo dell'istruzione CREATE MODEL in BigQuery ML è creare e addestrare modelli di machine learning utilizzando SQL standard nella piattaforma BigQuery di Google Cloud. Questa dichiarazione fornisce un modo semplice ed efficiente per sfruttare le capacità di apprendimento automatico senza la necessità di strumenti esterni o codifica estesa.

Altre domande e risposte recenti riguardanti Progressi nell'apprendimento automatico:

• Quando un kernel viene forkato con dati e l'originale è privato, quello forkato può essere pubblico? In tal caso non si tratta di una violazione della privacy?
• Quali sono le limitazioni nel lavorare con set di dati di grandi dimensioni nell'apprendimento automatico?
• Il machine learning può fornire assistenza dialogica?
• Cos'è il parco giochi TensorFlow?
• La modalità desiderosa impedisce la funzionalità di elaborazione distribuita di TensorFlow?
• Le soluzioni cloud di Google possono essere utilizzate per disaccoppiare l'elaborazione dallo storage per un addestramento più efficiente del modello ML con i big data?
• Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) offre l'acquisizione e la configurazione automatiche delle risorse e gestisce l'arresto delle risorse al termine dell'addestramento del modello?
• È possibile addestrare modelli di machine learning su set di dati arbitrariamente grandi senza intoppi?
• Quando si utilizza CMLE, la creazione di una versione richiede la specifica di un'origine di un modello esportato?
• CMLE può leggere dai dati di archiviazione di Google Cloud e utilizzare un modello addestrato specifico per l'inferenza?

Visualizza altre domande e risposte in Avanzamento nell'apprendimento automatico

Altre domande e risposte:

• Settore: Intelligenza Artificiale
• programma: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (vai al programma di certificazione)
• Lezione: Progressi nell'apprendimento automatico (vai alla lezione correlata)
• Argomento: BigQuery ML: machine learning con SQL standard (vai all'argomento correlato)
• Revisione d'esame