BigQuery ML တွင် မော်ဒယ်ထုတ်ပြန်ချက် ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
BigQuery ML တွင် CREATE MODEL ထုတ်ပြန်ချက်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ Google Cloud ၏ BigQuery ပလပ်ဖောင်းတွင် standard SQL ကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ ဤထုတ်ပြန်ချက်သည် သုံးစွဲသူများအား ရှုပ်ထွေးသော coding သို့မဟုတ် ပြင်ပကိရိယာများအသုံးပြုခြင်းမလိုအပ်ဘဲ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့် အသုံးချနိုင်စေပါသည်။
CREATE MODEL ကြေညာချက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့ဖန်တီးလိုသော မော်ဒယ်အမျိုးအစားကို သတ်မှတ်နိုင်သည်၊ ဥပမာ- linear regression၊ logistic regression၊ k-means clustering သို့မဟုတ် deep neural networks များကဲ့သို့ဖြစ်သည်။ ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် အသင့်လျော်ဆုံး မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်နိုင်စေပါသည်။
CREATE MODEL ထုတ်ပြန်ချက်သည် အသုံးပြုသူများအား မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ထည့်သွင်းဒေတာကို သတ်မှတ်ခွင့်ပြုသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများပါရှိသော BigQuery ဇယားအပြင် မော်ဒယ်တွင် အသုံးပြုရမည့် အင်္ဂါရပ်များနှင့် အညွှန်းများပါရှိသော သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ အင်္ဂါရပ်များသည် ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန် မော်ဒယ်အသုံးပြုမည့် ထည့်သွင်းကိန်းကွဲများဖြစ်ပြီး အညွှန်းများသည် မော်ဒယ်ခန့်မှန်းရန်ကြိုးစားမည့် ပစ်မှတ်ကွဲလွဲများဖြစ်သည်။
မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးပြီးသည်နှင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် CREATE MODEL ထုတ်ပြန်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို လေ့ကျင့်နိုင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ မော်ဒယ်သည် ထည့်သွင်းဒေတာမှ သင်ယူပြီး ခန့်မှန်းထားသော ရလဒ်များနှင့် အမှန်တကယ် အညွှန်းများကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန် ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို ချိန်ညှိပေးသည်။ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် မော်ဒယ်၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဒေတာကို အကြိမ်များစွာ ထပ်လောင်းသည်။
လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ BigQuery ရှိ ML.PREDICT လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်နှင့် ထည့်သွင်းမှုဒေတာအသစ်ကို ကန့်သတ်ချက်များအဖြစ် ယူကာ လေ့ကျင့်မှုဒေတာမှ သင်ယူထားသည့် ပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းထားသော အထွက်များကို ပြန်ပေးသည်။
BigQuery ML တွင် CREATE MODEL ထုတ်ပြန်ချက်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ Google Cloud ၏ BigQuery ပလပ်ဖောင်းတွင် standard SQL ကိုအသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးလေ့ကျင့်ပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဤထုတ်ပြန်ချက်သည် ပြင်ပကိရိယာများ သို့မဟုတ် ကျယ်ပြန့်သောကုဒ်နံပါတ်များမလိုအပ်ဘဲ စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပေးပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- kernel တစ်ခုကို ဒေတာဖြင့် ဖောက်ထွင်းခံရပြီး မူရင်းသည် လျှို့ဝှက်ထားသည့်အခါ၊ ခြည်ခြည်မျှင်သည် အများသူငှာ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုမဟုတ်ပါက၊
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
- ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
- ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
- CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
- CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။