BigQuery ML میں ماڈل اسٹیٹمنٹ تخلیق کرنے کا مقصد کیا ہے؟
BigQuery ML میں CREATE MODEL اسٹیٹمنٹ کا مقصد Google Cloud کے BigQuery پلیٹ فارم میں معیاری SQL کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ ماڈل بنانا ہے۔ یہ بیان صارفین کو پیچیدہ کوڈنگ یا بیرونی ٹولز کے استعمال کی ضرورت کے بغیر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت اور تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
CREATE MODEL سٹیٹمنٹ استعمال کرتے وقت، صارفین اس ماڈل کی قسم کی وضاحت کر سکتے ہیں جسے وہ بنانا چاہتے ہیں، جیسے لکیری ریگریشن، لاجسٹک ریگریشن، k- یعنی کلسٹرنگ، یا ڈیپ نیورل نیٹ ورک۔ یہ لچک صارفین کو اپنے مخصوص استعمال کے کیس کے لیے موزوں ترین ماڈل منتخب کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
CREATE MODEL بیان صارفین کو ماڈل کی تربیت کے لیے ان پٹ ڈیٹا کی وضاحت کرنے کی بھی اجازت دیتا ہے۔ یہ BigQuery ٹیبل کی وضاحت کر کے کیا جا سکتا ہے جس میں ٹریننگ ڈیٹا کے ساتھ ساتھ ماڈل میں استعمال کیے جانے والے فیچرز اور لیبلز شامل ہیں۔ خصوصیات ان پٹ متغیرات ہیں جو ماڈل پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کرے گا، جبکہ لیبل ہدف متغیرات ہیں جن کی ماڈل پیشین گوئی کرنے کی کوشش کرے گا۔
ماڈل بن جانے کے بعد، صارف CREATE MODEL سٹیٹمنٹ کو عمل میں لا کر اسے تربیت دے سکتے ہیں۔ تربیتی عمل کے دوران، ماڈل ان پٹ ڈیٹا سے سیکھتا ہے اور پیش گوئی شدہ آؤٹ پٹ اور حقیقی لیبل کے درمیان فرق کو کم کرنے کے لیے اپنے اندرونی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ ماڈل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے ٹریننگ کا عمل عام طور پر ڈیٹا پر کئی بار تکرار کرتا ہے۔
ٹریننگ کے بعد، ماڈل کو BigQuery میں ML.PREDICT فنکشن استعمال کر کے پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ فنکشن تربیت یافتہ ماڈل اور نئے ان پٹ ڈیٹا کو پیرامیٹرز کے طور پر لیتا ہے اور تربیتی ڈیٹا سے سیکھے گئے نمونوں کی بنیاد پر پیش گوئی شدہ آؤٹ پٹ واپس کرتا ہے۔
BigQuery ML میں CREATE MODEL سٹیٹمنٹ کا مقصد Google Cloud کے BigQuery پلیٹ فارم میں معیاری SQL کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ ماڈلز بنانا اور تربیت دینا ہے۔ یہ بیان بیرونی ٹولز یا وسیع کوڈنگ کی ضرورت کے بغیر مشین لرننگ کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھانے کا صارف دوست اور موثر طریقہ فراہم کرتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات مشین لرننگ میں ترقی:
- کیا مالیاتی ڈیٹا اپ لوڈ کرنے اور اکانومیٹرک ماڈلز جیسے R-squared، ARIMA یا GARCH کا استعمال کرتے ہوئے شماریاتی تجزیہ اور پیشن گوئی کرنے کے لیے Kaggle کا استعمال ممکن ہے؟
- جب ایک کرنل کو ڈیٹا کے ساتھ فورک کیا جاتا ہے اور اصل پرائیویٹ ہوتا ہے، تو کیا فورکڈ پبلک ہو سکتا ہے اور اگر ایسا ہے تو رازداری کی خلاف ورزی نہیں ہے؟
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- کیا ایجر موڈ TensorFlow کی تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فعالیت کو روکتا ہے؟
- کیا گوگل کلاؤڈ سلوشنز کو بڑے ڈیٹا کے ساتھ ایم ایل ماڈل کی زیادہ موثر تربیت کے لیے اسٹوریج سے کمپیوٹنگ کو ڈیکپل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- کیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ماڈل کی ٹریننگ ختم ہونے کے بعد خودکار وسائل کے حصول اور کنفیگریشن اور ریسورس شٹ ڈاؤن کو ہینڈل کرنے کی پیشکش کرتا ہے؟
- کیا بغیر کسی ہچکی کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن ہے؟
- CMLE استعمال کرتے وقت، کیا ورژن بنانے کے لیے برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے؟
ایڈوانسنگ ان مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں