Ce este BigQuery ML și cum funcționează?
BigQuery ML este un instrument puternic de învățare automată (ML) oferit de Google Cloud Platform (GCP) care permite utilizatorilor să creeze și să implementeze modele de învățare automată direct în BigQuery, un depozit de date complet gestionat. Cu BigQuery ML, utilizatorii pot folosi datele stocate în BigQuery pentru a crea și executa modele ML fără a fi nevoie să mute datele într-un mediu ML separat.
BigQuery ML simplifică fluxul de lucru ML integrându-l cu SQL, un limbaj utilizat pe scară largă pentru interogarea și manipularea datelor structurate. Această integrare permite analiștilor de date și cercetătorilor de date să-și valorifice abilitățile și cunoștințele SQL existente pentru a construi modele ML. Ei pot folosi instrucțiuni SQL pentru a crea și antrena modele ML, pentru a face predicții și pentru a evalua performanța modelului, totul în mediul familiar BigQuery.
Ideea cheie din spatele BigQuery ML este aceea de a permite utilizatorilor să efectueze sarcini de ML folosind SQL, fără a le cere să aibă experiență în limbaje tradiționale de programare sau cadre ML. Oferă o abstractizare la nivel înalt care automatizează mulți dintre pașii complexi implicați în dezvoltarea modelului ML, cum ar fi ingineria caracteristicilor, selecția modelului și reglarea hiperparametrilor.
BigQuery ML acceptă o varietate de algoritmi ML, inclusiv regresia liniară, regresia logistică, gruparea k-means, factorizarea matriceală și prognoza serii de timp. Acești algoritmi sunt optimizați pentru a gestiona seturi de date la scară mare stocate în BigQuery, permițând utilizatorilor să antreneze modele pe cantități masive de date rapid și eficient.
Pentru a crea un model ML în BigQuery ML, utilizatorii încep prin a defini o interogare SQL care selectează caracteristicile de intrare și variabila țintă din setul lor de date BigQuery. Ei pot folosi apoi instrucțiunea CREATE MODEL pentru a specifica algoritmul ML, tipul de model și orice parametri suplimentari. BigQuery ML împarte automat datele în seturi de instruire și evaluare și antrenează modelul utilizând algoritmul specificat.
Odată ce modelul este antrenat, utilizatorii pot face predicții executând o interogare SQL care face referire la model. BigQuery ML gestionează toate calculele necesare și returnează valorile prezise. De asemenea, utilizatorii pot evalua performanța modelului lor comparând valorile prezise cu valorile reale din setul de evaluare.
BigQuery ML se integrează cu alte servicii GCP, cum ar fi Dataflow și Dataproc, permițând utilizatorilor să construiască conducte ML de la capăt la capăt, care se extind fără probleme. De asemenea, oferă integrare cu Google Cloud AI Platform, permițând utilizatorilor să exporte modele BigQuery ML pentru a fi difuzate în medii de producție.
BigQuery ML este un instrument puternic care le permite utilizatorilor să efectueze sarcini de ML direct în BigQuery folosind SQL. Simplifica fluxul de lucru ML prin integrarea acestuia cu SQL și automatizarea mulți dintre pașii complexi implicați în dezvoltarea modelului. Datorită suportului pentru seturi de date la scară largă și diverși algoritmi ML, BigQuery ML dă putere analiștilor de date și cercetătorilor de date să-și valorifice abilitățile SQL și să creeze modele ML la scară.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Bigquery.:
- Care sunt diferitele metode de a interacționa cu BigQuery?
- Ce instrumente pot fi folosite pentru a vizualiza date în BigQuery?
- Cum acceptă BigQuery analiza datelor?
- Care sunt cele două moduri de a ingera date în BigQuery?