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沙龙
1
回答
如何
使用
BigQuery
来
提升
云
数据库
中
的
ML
训练
?
、
、
那么,在GCP
中
,
如何
使用
BigQuery
来
改进
云
ML
培训? 我做了一些研究,不幸
的
是找不到确切
的
答案。 干杯,
浏览 12
提问于2019-10-08
得票数 0
2
回答
直接
使用
ML
Engine处理存储在谷歌
BigQuery
表
中
的
数据
、
有没有办法直接
使用
谷歌
BigQuery
上
的
数据作为
ML
Engine支持
的
ML
算法
的
训练
/测试数据? 我在中看到
的
是
使用
存储在谷歌
云
存储上
的
数据。
浏览 0
提问于2018-06-12
得票数 0
3
回答
如何
在大数据量
的
木星笔记本上建立机器学习模型?
、
、
、
、
背景:我正在尝试构建一个
ML
模型,
使用
这些数据作为
训练
数据集。因此,我在木星笔记本
中
编写了下面的代码
来
获取数据集。import pandas as pdos.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS/m
浏览 0
提问于2019-08-14
得票数 0
3
回答
如何
在google云中
使用
经过
训练
的
模型实现预测
的
自动化
、
、
、
我有来自Firestore网站用户
的
数据。我有
训练
机器学习模型
的
经验,但我没有获得新数据预测
的
经验。我读到过,我可以在Google
云
存储中上传这个经过
训练
的
模型,然后把它放到人工智能平台上,但是我不知道我必须遵循
的
过程,因为新
的
数据将被插入
Bigquery
中
,
使用
这
浏览 5
提问于2019-10-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
在
云
ML
中
从
BigQuery
文件而不是csv文件进行
训练
?
、
我
的
训练
数据是
BigQuery
格式
的
。
如何
使用
它在Cloud
ML
中
训练
模型?
浏览 0
提问于2016-09-30
得票数 4
1
回答
BigQuery
ML
如何
处理空数值特性?
使用
分类特性,我们可以看到
BigQuery
ML
通过在创建
的
模型上运行
ML
.WEIGHTS自动创建"_null_filler“虚拟变量,这是有意义
的
。在数字特性
的
情况下,丢失
的
值是用平均值还是其他什么
来
计算
的
?这两种行为是否在官方文档中提到过?
浏览 1
提问于2018-12-11
得票数 3
回答已采纳
2
回答
将
BigQuery
生成
的
BigQuery
模型部署到AI平台上
的
问题
、
、
、
、
我在将
使用
AutoML创建
的
BigQuery
模型部署到人工智能平台进行在线预测时遇到了困难。我
使用
标准过程通过SQL在AutoML
中
创建了一个
BigQuery
模型:OPTIONS (model_type='automl_regressor这很好,我能够成功地得到预期
的
结果。我现在想把它用于在线预测。为此,我通过Export Model
云
控制台中
的
浏览 1
提问于2021-02-19
得票数 0
2
回答
如何
微调k-均值聚类
中
的
簇数及用
BigQuery
ML
建立模型
的
增量方法
、
使用
K-均值聚类模型进行
BigQuery
ML
异常检测.用sum(total_iteam)对下列信息进行
训练
的
模型trade_nameagent_name 需要根据日期发现每笔交易和代理
的
异常情况利用给定
的
数据集对模型进行
训练
,并计算distance_from_closest_centroid。对于每个交易和基于日期距离
的
代理被调用。最右距离被认为是
浏览 6
提问于2020-06-09
得票数 3
回答已采纳
1
回答
R2评分( BigQueryML )
、
、
、
在统计数据
中
,R 2
的
得分一般在0~ 1之间,但在
使用
BigQuery
ML
的
训练
结果
中
可能为负值。 那么,在
BigQuery
ML
模型评估
中
,决定系数R是多少?
浏览 8
提问于2022-08-16
得票数 0
1
回答
如何
将阈值传递给
BigQuery
ML
模型
、
、
我将向
云
存储导出一个
BigQuery
ML
模型,然后将得到
的
tensorflow模型导入到顶点ai。 已部署
的
模型
使用
的
阈值为0.5。如果我在
BigQuery
中
做预测,我会
使用
ML
.predict和STRUCT(0.05作为阈值)。我
如何
告诉顶点AI以同样
的
方式通过所有输入请求
的
阈值?
浏览 2
提问于2022-08-30
得票数 0
1
回答
从本地运行
ML
训练
和测试迁移到Google Cloud
、
、
我目前有一个简单
的
机器学习基础设施在本地运行,我想将其全部迁移到Google Cloud上。我只需从
数据库
中
获取所需
的
数据,构建模型,然后在测试数据上测试模型。这一切都是在本地用PyCharm完成
的
。
浏览 1
提问于2019-12-24
得票数 1
1
回答
谷歌
BigQuery
ML
模型系数
我是
BigQuery
ML
的
新手,我想知道
如何
从
训练
模型
中
检索模型系数细节。
浏览 0
提问于2019-08-03
得票数 0
回答已采纳
3
回答
在Google Cloud Platform
中
管理scikit-learn模型
、
、
我们正在试图弄清楚
如何
在GCP
中
托管和运行许多现有的scikit-learn和R模型(按原样)。似乎
ML
引擎是Tensorflow
的
专用引擎。如果数据集太大而无法放入datalab,我
如何
在Google
云
平台上
训练
scikit-learn模型并管理我
的
模型?我仍然可以
使用
ML
Engine吗?或者大多数人是否采取了不同
的
方法?作为更新,我能够通过将其作为
训练
作业提交给
ML<
浏览 1
提问于2017-04-21
得票数 2
2
回答
如何
在datalab上导出tensorflow模型以在
bigquery
中
使用
?
、
、
我在谷歌
云
数据实验室上有一个经过
训练
的
TensorFlow模型。我想将其导出并导入到
BigQuery
中
,然后
使用
BigQuery
进行预测。
如何
使用
路径将其导出为gs://*
浏览 17
提问于2019-08-22
得票数 0
1
回答
对于BigQueryML
中
的
TensorFlow模型,到
ML
.PREDICT
的
多列输入
、
、
、
、
我们已经在Google Cloud AutoML (一个我们很喜欢
的
工具)
中
训练
了一个模型,并成功地将其导出到GCS,然后
使用
以下命令在
BigQuery
中
创建了模型: create or replacemodel my_dataset.my_bq_
ml
_model model_path='my gcs path to exportedtensorflow model
浏览 15
提问于2020-03-23
得票数 1
1
回答
在GCP数据流作业中
使用
或REPLACE模型
、
因此,我试图在
BigQuery
表上
使用
GCP模型,并且需要定期更新该模型,并针对新
的
数据集运行它。我
使用
Dataflow对数据进行预处理,并想知道是否也可以
使用
它
来
创建模型。当我尝试
使用
在
BigQuery
中
测试
的
Create时,会弹出以下错误: 我是做错了什么,还是模型创建不支持Dataflow?
浏览 12
提问于2022-01-12
得票数 1
回答已采纳
2
回答
是否有一些
云
解决方案可以在Python
中
训练
模型,然后将结果导入GBQ?
、
、
、
我用pd.read_gbq()在Jupiter Notebook中加载了GBQ
中
的
数据。然后我对它们进行预处理并建立
ML
模型(我知道BigQueryML,但这对我
的
任务来说还不够)。我知道
如何
在GBQ中加载结果,但我不知道
如何
自动生成结果。我需要每天
训练
模型和预测。
云
服务有没有商机?也许可以用可乐?
浏览 22
提问于2019-10-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
在tensorflow中
使用
云
sql数据?对于机器运行
的
模型
、
、
、
谷歌平台上
的
初学者。有没有其他方法可以
使用
云
sql
中
创建
的
数据库
中
的
数据作为
云
ml
引擎
的
训练
数据?如果你能给我一些建议或链接,我将不胜感激。感谢您
的
阅读。
浏览 2
提问于2017-07-31
得票数 0
3
回答
ML
.PREDICT
ML
中
TensorFlow模型
的
多列输入
、
我
训练
了一个TensorFlow分类器,并
使用
CREATE MODEL在
BigQuery
ML
中
创建了一个模型。现在,我想
使用
ML
.PREDICT批量预测
使用
这个模型。我得到了错误“无效
的
表值函数
ml
.predict列输入在预测函数
的
输入数据
中
找不到”。以下是我
的
查询: model tes
浏览 2
提问于2020-03-06
得票数 0
2
回答
不含Tensorflow服务
的
GCP
中
的
Tensorflow模型部署
、
、
、
、
机器学习模型:基于Tensorflow (版本1.9)和Python版本3.6数据输出:到
Bigquery
我开发了一个基于Tensorflow目前,我不能像在Beta阶段那样在生产中
使用
BigQuery
ML
。此外,由于这是批量预测,我不认为Tensorflow服务将是一个很好
的
选择。因此,在这种方法
中
,我必须拆分一个VM,以执行数据准备脚本和将
ML
引擎输出到Google脚本。这就增加了一个月
浏览 1
提问于2018-10-03
得票数 2
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