Co je BigQuery ML a jak funguje?
BigQuery ML je výkonný nástroj strojového učení (ML) nabízený platformou Google Cloud Platform (GCP), který uživatelům umožňuje vytvářet a nasazovat modely strojového učení přímo v BigQuery, plně spravovaném datovém skladu. Pomocí BigQuery ML mohou uživatelé využívat data uložená v BigQuery k vytváření a spouštění modelů ML, aniž by museli data přesouvat do samostatného prostředí ML.
BigQuery ML zjednodušuje pracovní postup ML tím, že jej integruje s SQL, což je široce používaný jazyk pro dotazování a manipulaci se strukturovanými daty. Tato integrace umožňuje datovým analytikům a datovým vědcům využít své stávající dovednosti a znalosti SQL k vytváření modelů ML. Mohou používat příkazy SQL k vytváření a trénování modelů ML, vytváření předpovědí a hodnocení výkonu modelu, to vše ve známém prostředí BigQuery.
Klíčovou myšlenkou BigQuery ML je umožnit uživatelům provádět úlohy ML pomocí SQL, aniž by museli mít odborné znalosti v tradičních programovacích jazycích nebo rámcích ML. Poskytuje abstrakci na vysoké úrovni, která automatizuje mnoho složitých kroků spojených s vývojem modelu ML, jako je inženýrství funkcí, výběr modelu a ladění hyperparametrů.
BigQuery ML podporuje různé algoritmy ML, včetně lineární regrese, logistické regrese, shlukování k-means, faktorizace matic a prognózování časových řad. Tyto algoritmy jsou optimalizovány pro zpracování rozsáhlých datových sad uložených v BigQuery, což uživatelům umožňuje rychle a efektivně trénovat modely na obrovském množství dat.
Chcete-li vytvořit model ML v BigQuery ML, uživatelé začnou tím, že definují dotaz SQL, který vybere vstupní funkce a cílovou proměnnou z jejich datové sady BigQuery. Poté mohou pomocí příkazu CREATE MODEL zadat algoritmus ML, typ modelu a jakékoli další parametry. BigQuery ML automaticky rozděluje data do trénovacích a vyhodnocovacích sad a trénuje model pomocí zadaného algoritmu.
Jakmile je model trénován, mohou uživatelé provádět předpovědi provedením SQL dotazu, který odkazuje na model. BigQuery ML zpracovává všechny potřebné výpočty a vrací předpokládané hodnoty. Uživatelé mohou také vyhodnotit výkon svého modelu porovnáním předpokládaných hodnot se skutečnými hodnotami ve vyhodnocovací sadě.
BigQuery ML se integruje s dalšími službami GCP, jako je Dataflow a Dataproc, což uživatelům umožňuje vytvářet komplexní kanály ML, které lze plynule škálovat. Poskytuje také integraci s platformou Google Cloud AI, která uživatelům umožňuje exportovat modely BigQuery ML pro poskytování v produkčním prostředí.
BigQuery ML je výkonný nástroj, který umožňuje uživatelům provádět úlohy ML přímo v BigQuery pomocí SQL. Zjednodušuje pracovní postup ML tím, že jej integruje s SQL a automatizuje mnoho složitých kroků spojených s vývojem modelu. Díky podpoře rozsáhlých datových sad a různých algoritmů ML umožňuje BigQuery ML datovým analytikům a datovým vědcům využít jejich dovednosti SQL a vytvářet modely ML ve velkém.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se BigQuery:
- Jaké jsou různé metody interakce s BigQuery?
- Které nástroje lze použít k vizualizaci dat v BigQuery?
- Jak BigQuery podporuje analýzu dat?
- Jaké jsou dva způsoby zpracování dat do BigQuery?