El propósito de la instrucción CREATE MODEL en BigQuery ML es crear un modelo de aprendizaje automático mediante SQL estándar en la plataforma BigQuery de Google Cloud. Esta declaración permite a los usuarios entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de codificación compleja o el uso de herramientas externas.
Al usar la instrucción CREATE MODEL, los usuarios pueden especificar el tipo de modelo que desean crear, como regresión lineal, regresión logística, agrupación en clústeres de k-medias o redes neuronales profundas. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir el modelo más apropiado para su caso de uso específico.
La instrucción CREATE MODEL también permite a los usuarios definir los datos de entrada para entrenar el modelo. Esto se puede hacer especificando la tabla de BigQuery que contiene los datos de entrenamiento, así como las funciones y las etiquetas que se usarán en el modelo. Las características son las variables de entrada que el modelo usará para hacer predicciones, mientras que las etiquetas son las variables de destino que el modelo intentará predecir.
Una vez que se crea el modelo, los usuarios pueden entrenarlo ejecutando la instrucción CREATE MODEL. Durante el proceso de entrenamiento, el modelo aprende de los datos de entrada y ajusta sus parámetros internos para minimizar la diferencia entre los resultados previstos y las etiquetas reales. El proceso de entrenamiento normalmente itera sobre los datos varias veces para mejorar la precisión del modelo.
Después del entrenamiento, el modelo se puede usar para hacer predicciones mediante la función ML.PREDICT en BigQuery. Esta función toma el modelo entrenado y los nuevos datos de entrada como parámetros y devuelve los resultados previstos en función de los patrones aprendidos de los datos de entrenamiento.
El propósito de la instrucción CREATE MODEL en BigQuery ML es crear y entrenar modelos de aprendizaje automático mediante SQL estándar en la plataforma BigQuery de Google Cloud. Esta declaración proporciona una manera eficiente y fácil de usar para aprovechar las capacidades de aprendizaje automático sin necesidad de herramientas externas o codificación extensa.
Otras preguntas y respuestas recientes sobre Avanzando en el aprendizaje automático:
- Cuando se bifurca un kernel con datos y el original es privado, ¿puede el bifurcado ser público y, de ser así, no constituye una violación de la privacidad?
- ¿Cuáles son las limitaciones al trabajar con grandes conjuntos de datos en el aprendizaje automático?
- ¿Puede el aprendizaje automático ofrecer alguna ayuda dialógica?
- ¿Qué es el área de juegos de TensorFlow?
- ¿El modo ansioso impide la funcionalidad informática distribuida de TensorFlow?
- ¿Se pueden utilizar las soluciones en la nube de Google para desacoplar la informática del almacenamiento y lograr un entrenamiento más eficiente del modelo de aprendizaje automático con big data?
- ¿Ofrece Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) la adquisición y configuración automática de recursos y maneja el cierre de recursos una vez finalizado el entrenamiento del modelo?
- ¿Es posible entrenar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos arbitrariamente grandes sin contratiempos?
- Cuando se utiliza CMLE, ¿la creación de una versión requiere especificar una fuente de un modelo exportado?
- ¿CMLE puede leer datos de almacenamiento de Google Cloud y utilizar un modelo entrenado específico para la inferencia?
Ver más preguntas y respuestas en Avanzando en el aprendizaje automático