Kaj je BigQuery ML in kako deluje?
BigQuery ML je zmogljivo orodje za strojno učenje (ML), ki ga ponuja Google Cloud Platform (GCP), ki uporabnikom omogoča gradnjo in uvajanje modelov strojnega učenja neposredno v BigQueryju, popolnoma upravljanem skladišču podatkov. Z BigQuery ML lahko uporabniki izkoristijo podatke, shranjene v BigQuery, za ustvarjanje in izvajanje modelov ML, ne da bi morali podatke premakniti v ločeno okolje ML.
BigQuery ML poenostavlja potek dela ML z integracijo s SQL, široko uporabljenim jezikom za poizvedovanje in manipulacijo strukturiranih podatkov. Ta integracija omogoča podatkovnim analitikom in podatkovnim znanstvenikom, da izkoristijo svoje obstoječe veščine in znanje SQL za izdelavo modelov ML. Uporabijo lahko stavke SQL za ustvarjanje in usposabljanje modelov ML, napovedovanje in ocenjevanje delovanja modela, vse v znanem okolju BigQuery.
Ključna ideja za BigQuery ML je omogočiti uporabnikom izvajanje nalog ML z uporabo SQL, ne da bi od njih zahtevali strokovno znanje o tradicionalnih programskih jezikih ali ogrodjih ML. Zagotavlja abstrakcijo na visoki ravni, ki avtomatizira številne zapletene korake, vključene v razvoj modela ML, kot so inženiring funkcij, izbira modela in nastavitev hiperparametrov.
BigQuery ML podpira različne algoritme ML, vključno z linearno regresijo, logistično regresijo, združevanjem k-povprečij v gruče, matrično faktorizacijo in napovedovanjem časovnih vrst. Ti algoritmi so optimizirani za obdelavo obsežnih naborov podatkov, shranjenih v BigQueryju, kar uporabnikom omogoča hitro in učinkovito urjenje modelov na ogromnih količinah podatkov.
Za ustvarjanje modela ML v BigQuery ML uporabniki začnejo z definiranjem poizvedbe SQL, ki izbere vhodne funkcije in ciljno spremenljivko iz njihovega nabora podatkov BigQuery. Nato lahko uporabijo stavek CREATE MODEL, da določijo algoritem ML, vrsto modela in vse dodatne parametre. BigQuery ML samodejno razdeli podatke v nabore za usposabljanje in vrednotenje ter uri model z uporabo določenega algoritma.
Ko je model usposobljen, lahko uporabniki napovedujejo tako, da izvedejo poizvedbo SQL, ki se sklicuje na model. BigQuery ML obravnava vse potrebne izračune in vrne predvidene vrednosti. Uporabniki lahko tudi ocenijo delovanje svojega modela tako, da primerjajo predvidene vrednosti z dejanskimi vrednostmi v ocenjevalnem nizu.
BigQuery ML se integrira z drugimi storitvami GCP, kot sta Dataflow in Dataproc, kar uporabnikom omogoča izgradnjo cevovodov ML od konca do konca, ki se neopazno prilagajajo. Zagotavlja tudi integracijo s platformo Google Cloud AI, kar uporabnikom omogoča izvoz modelov BigQuery ML za streženje v produkcijskih okoljih.
BigQuery ML je zmogljivo orodje, ki uporabnikom omogoča izvajanje nalog ML neposredno znotraj BigQuery z uporabo SQL. Poenostavlja potek dela ML z integracijo s SQL in avtomatizacijo številnih zapletenih korakov, vključenih v razvoj modela. S svojo podporo za obsežne nabore podatkov in različne algoritme ML BigQuery ML omogoča podatkovnim analitikom in podatkovnim znanstvenikom, da izkoristijo svoje veščine SQL in zgradijo modele ML v velikem obsegu.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi BigQuery:
- Katere so različne metode za interakcijo z BigQuery?
- Katera orodja je mogoče uporabiti za vizualizacijo podatkov v BigQuery?
- Kako BigQuery podpira analizo podatkov?
- Katera sta dva načina za vnos podatkov v BigQuery?