Co to jest BigQuery ML i jak działa?
BigQuery ML to potężne narzędzie do uczenia maszynowego (ML) oferowane przez Google Cloud Platform (GCP), które umożliwia użytkownikom tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w BigQuery, w pełni zarządzanej hurtowni danych. Dzięki BigQuery ML użytkownicy mogą wykorzystywać dane przechowywane w BigQuery do tworzenia i wykonywania modeli ML bez konieczności przenoszenia danych do osobnego środowiska ML.
BigQuery ML upraszcza przepływ pracy ML, integrując go z SQL, powszechnie używanym językiem do wykonywania zapytań i manipulowania danymi strukturalnymi. Ta integracja umożliwia analitykom danych i naukowcom danych wykorzystanie ich istniejących umiejętności i wiedzy SQL do tworzenia modeli uczenia maszynowego. Mogą używać instrukcji SQL do tworzenia i uczenia modeli uczenia maszynowego, przewidywania i oceniania wydajności modelu, a wszystko to w znajomym środowisku BigQuery.
Główną ideą BigQuery ML jest umożliwienie użytkownikom wykonywania zadań ML przy użyciu języka SQL, bez konieczności posiadania przez nich specjalistycznej wiedzy w zakresie tradycyjnych języków programowania lub platform ML. Zapewnia abstrakcję wysokiego poziomu, która automatyzuje wiele złożonych kroków związanych z rozwojem modelu ML, takich jak inżynieria funkcji, wybór modelu i dostrajanie hiperparametrów.
BigQuery ML obsługuje różne algorytmy ML, w tym regresję liniową, regresję logistyczną, grupowanie k-średnich, faktoryzację macierzy i prognozowanie szeregów czasowych. Algorytmy te są zoptymalizowane pod kątem obsługi dużych zbiorów danych przechowywanych w BigQuery, umożliwiając użytkownikom szybkie i wydajne trenowanie modeli na ogromnych ilościach danych.
Aby utworzyć model ML w BigQuery ML, użytkownicy zaczynają od zdefiniowania zapytania SQL, które wybiera funkcje wejściowe i zmienną docelową z ich zbioru danych BigQuery. Następnie mogą użyć instrukcji CREATE MODEL, aby określić algorytm ML, typ modelu i wszelkie dodatkowe parametry. BigQuery ML automatycznie dzieli dane na zestawy szkoleniowe i ewaluacyjne oraz trenuje model przy użyciu określonego algorytmu.
Po przeszkoleniu modelu użytkownicy mogą dokonywać prognoz, wykonując zapytanie SQL, które odwołuje się do modelu. BigQuery ML obsługuje wszystkie niezbędne obliczenia i zwraca przewidywane wartości. Użytkownicy mogą również ocenić wydajność swojego modelu, porównując przewidywane wartości z rzeczywistymi wartościami w zbiorze ewaluacyjnym.
BigQuery ML integruje się z innymi usługami GCP, takimi jak Dataflow i Dataproc, umożliwiając użytkownikom tworzenie kompleksowych potoków ML, które można płynnie skalować. Zapewnia również integrację z Google Cloud AI Platform, umożliwiając użytkownikom eksportowanie modeli BigQuery ML do obsługi w środowiskach produkcyjnych.
BigQuery ML to zaawansowane narzędzie, które umożliwia użytkownikom wykonywanie zadań ML bezpośrednio w BigQuery przy użyciu języka SQL. Upraszcza przepływ pracy ML, integrując go z SQL i automatyzując wiele złożonych kroków związanych z tworzeniem modelu. Dzięki obsłudze dużych zbiorów danych i różnych algorytmów uczenia maszynowego BigQuery ML umożliwia analitykom danych i analitykom danych wykorzystanie ich umiejętności SQL i tworzenie modeli uczenia maszynowego na dużą skalę.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące bigquery:
- Jakie są różne metody interakcji z BigQuery?
- Jakich narzędzi można użyć do wizualizacji danych w BigQuery?
- W jaki sposób BigQuery wspiera analizę danych?
- Jakie są dwa sposoby pozyskiwania danych do BigQuery?