BigQuery ML-এ মডেল স্টেটমেন্ট তৈরি করার উদ্দেশ্য কী?
BigQuery ML-এ CREATE MODEL স্টেটমেন্টের উদ্দেশ্য হল Google Cloud এর BigQuery প্ল্যাটফর্মে স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা। এই বিবৃতিটি ব্যবহারকারীদের জটিল কোডিং বা বাহ্যিক সরঞ্জামগুলির ব্যবহার ছাড়াই মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার অনুমতি দেয়।
CREATE MODEL স্টেটমেন্ট ব্যবহার করার সময়, ব্যবহারকারীরা যে ধরনের মডেল তৈরি করতে চান তা নির্দিষ্ট করতে পারেন, যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, k-মানে ক্লাস্টারিং বা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক। এই নমনীয়তা ব্যবহারকারীদের তাদের নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল বেছে নিতে দেয়।
CREATE MODEL স্টেটমেন্ট ব্যবহারকারীদের মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ইনপুট ডেটা সংজ্ঞায়িত করার অনুমতি দেয়। প্রশিক্ষণের ডেটা, সেইসাথে মডেলটিতে ব্যবহার করা বৈশিষ্ট্য এবং লেবেলগুলি রয়েছে এমন BigQuery টেবিলটি নির্দিষ্ট করে এটি করা যেতে পারে। বৈশিষ্ট্যগুলি হল ইনপুট ভেরিয়েবল যা মডেলটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করবে, যখন লেবেলগুলি হল লক্ষ্য ভেরিয়েবল যা মডেলটি ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করবে৷
মডেলটি তৈরি হয়ে গেলে, ব্যবহারকারীরা CREATE MODEL স্টেটমেন্ট সম্পাদন করে এটিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, মডেলটি ইনপুট ডেটা থেকে শেখে এবং পূর্বাভাসিত আউটপুট এবং প্রকৃত লেবেলের মধ্যে পার্থক্য কমাতে তার অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য করে। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া সাধারণত মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করতে ডেটার উপর একাধিকবার পুনরাবৃত্তি করে।
প্রশিক্ষণের পর, BigQuery-এ ML.PREDICT ফাংশন ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে মডেলটি ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ফাংশনটি প্রশিক্ষিত মডেল এবং নতুন ইনপুট ডেটাকে পরামিতি হিসাবে নেয় এবং প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে শেখা নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে পূর্বাভাসিত আউটপুট প্রদান করে।
BigQuery ML-এ CREATE MODEL স্টেটমেন্টের উদ্দেশ্য হল Google Cloud এর BigQuery প্ল্যাটফর্মে স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া। এই বিবৃতিটি বাহ্যিক সরঞ্জাম বা বিস্তৃত কোডিংয়ের প্রয়োজন ছাড়াই মেশিন লার্নিং ক্ষমতাগুলিকে ব্যবহার করার জন্য একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব এবং কার্যকর উপায় সরবরাহ করে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি:
- যখন একটি কার্নেল ডেটা সহ কাঁটাযুক্ত করা হয় এবং আসলটি ব্যক্তিগত হয়, তখন কাঁটাযুক্তটি কি সর্বজনীন হতে পারে এবং যদি তাই হয় তবে এটি একটি গোপনীয়তা লঙ্ঘন নয়?
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- আগ্রহী মোড কি TensorFlow এর বিতরণকৃত কম্পিউটিং কার্যকারিতাকে বাধা দেয়?
- গুগল ক্লাউড সলিউশনগুলি কি বড় ডেটা সহ এমএল মডেলের আরও দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য স্টোরেজ থেকে কম্পিউটিং ডিকপল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) কি স্বয়ংক্রিয় রিসোর্স অধিগ্রহণ এবং কনফিগারেশন অফার করে এবং মডেলের প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে রিসোর্স শাটডাউন পরিচালনা করে?
- মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে নির্বিচারে বড় ডেটা সেটে প্রশিক্ষিত করা কি কোনো হেঁচকি ছাড়াই সম্ভব?
- CMLE ব্যবহার করার সময়, একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য একটি রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয়?
- CMLE কি Google ক্লাউড স্টোরেজ ডেটা থেকে পড়তে পারে এবং অনুমানের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে পারে?
অ্যাডভান্সিং ইন মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন