סקירה כללית על משקלי מודלים ב-BigQuery ML
במאמר הזה מוסבר איך BigQuery ML תומך באיתור משקלים של מודלים של למידת מכונה (ML).
מודל למידת מכונה הוא ארטיפקט שנשמר אחרי שמריצים אלגוריתם של למידת מכונה על נתוני אימון. המודל מייצג את הכללים, המספרים וכל מבנה נתונים אחר שספציפי לאלגוריתם, שנדרשים כדי ליצור תחזיות. דוגמאות:
- מודל רגרסיה לינארית מורכב מוקטור של מקדמים עם ערכים ספציפיים.
- מודל של עץ החלטה מורכב מעץ אחד או יותר של משפטי if-then עם ערכים ספציפיים.
- מודל של רשת עצבית עמוקה מורכב ממבנה גרף עם וקטורים או מטריצות של משקלים עם ערכים ספציפיים.
ב-BigQuery ML, המונח משקלים של מודל מתאר את הרכיבים שמהם מורכב המודל.
מודלים של משקלים ב-BigQuery ML
ב-BigQuery ML יש כמה פונקציות שבהן אפשר להשתמש כדי לאחזר את משקלי המודלים של מודלים שונים.
| קטגוריית המודל | סוגי מודלים | פונקציות של משקלי מודלים | מה הפונקציה עושה |
|---|---|---|---|
| מודלים בפיקוח | רגרסיה לינארית ולוגיסטית | ML.WEIGHTS |
מאחזרת את מקדמי התכונות ואת נקודת החיתוך עם הציר. |
| מודלים לא מפוקחים | Kmeans | ML.CENTROIDS |
הפונקציה מאחזרת את מקדמי התכונות של כל הנקודות המרכזיות. |
| פירוק מטריצות | ML.WEIGHTS |
מאחזר את המשקלים של כל הגורמים הסמויים. הם מייצגים את שתי המטריצות המפורקות, מטריצת המשתמשים ומטריצת הפריטים. | |
| PCA | ML.PRINCIPAL_COMPONENTS |
אחזור מקדמי התכונות של כל הרכיבים העיקריים, שנקראים גם וקטורים עצמיים. | |
ML.PRINCIPAL_COMPONENT_INFO |
אחזור הנתונים הסטטיסטיים של כל רכיב ראשי, כמו ערך עצמי. | ||
| מודלים של סדרות זמנים | ARIMA_PLUS | ML.ARIMA_COEFFICIENTS |
הפונקציה מאחזרת את המקדמים של מודל ARIMA, שמשמש למידול רכיב המגמה של סדרת הזמן של הקלט. כדי לקבל מידע על רכיבים אחרים, כמו דפוסים עונתיים שקיימים בסדרת הזמנים, משתמשים ב-ML.ARIMA_EVALUATE. |
BigQuery ML לא תומכת בפונקציות של משקלי מודלים בסוגי המודלים הבאים:
כדי לראות את המשקלים של כל סוגי המודלים האלה, למעט מודלים של AutoML Tables, צריך לייצא את המודל מ-BigQuery ML ל-Cloud Storage. לאחר מכן תוכלו להשתמש בספריית XGBoost כדי להמחיש את מבנה העץ של מודלים של עץ מחוזק ויער אקראי, או בספריית TensorFlow כדי להמחיש את מבנה הגרף של מודלים של רשת עצבית עמוקה (DNN) ומודלים רחבים ועמוקים. אין שיטה לקבלת מידע על משקלי המודלים של AutoML Tables.
מידע נוסף על ייצוא מודל זמין במאמרים הצהרת EXPORT MODEL וייצוא מודל BigQuery ML לחיזוי אונליין.
המאמרים הבאים
מידע נוסף על פונקציות והצהרות SQL נתמכות עבור מודלים של ML זמין במאמר תהליכי משתמש מקצה עבור מודלים של ML.