Kas yra „BigQuery ML“ ir kaip ji veikia?
„BigQuery ML“ yra galingas „Google Cloud Platform“ (GCP) siūlomas mašininio mokymosi (ML) įrankis, leidžiantis naudotojams kurti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius tiesiogiai „BigQuery“, visiškai valdomoje duomenų saugykloje. Naudodami BigQuery ML naudotojai gali panaudoti BigQuery saugomus duomenis kurdami ir vykdydami ML modelius neperkeldami duomenų į atskirą ML aplinką.
„BigQuery ML“ supaprastina ML darbo eigą, integruodama ją su SQL – plačiai naudojama kalba, skirta užklausoms teikti ir struktūrinių duomenų apdorojimui. Ši integracija leidžia duomenų analitikams ir duomenų mokslininkams panaudoti turimus SQL įgūdžius ir žinias kuriant ML modelius. Jie gali naudoti SQL sakinius kurdami ir mokydami ML modelius, prognozuodami ir įvertindami modelio našumą – visa tai žinomoje „BigQuery“ aplinkoje.
Pagrindinė BigQuery ML idėja yra suteikti vartotojams galimybę atlikti ML užduotis naudojant SQL, nereikalaujant, kad jie turėtų tradicinių programavimo kalbų ar ML sistemų patirties. Tai suteikia aukšto lygio abstrakciją, kuri automatizuoja daugelį sudėtingų žingsnių, susijusių su ML modelio kūrimu, pvz., funkcijų inžinerija, modelio pasirinkimas ir hiperparametrų derinimas.
„BigQuery ML“ palaiko įvairius ML algoritmus, įskaitant tiesinę regresiją, logistinę regresiją, k-means klasterizavimą, matricos faktorizavimą ir laiko eilučių prognozavimą. Šie algoritmai yra optimizuoti tvarkyti didelio masto duomenų rinkinius, saugomus BigQuery, todėl naudotojai gali greitai ir efektyviai treniruoti modelius su didžiuliu duomenų kiekiu.
Norėdami sukurti ML modelį naudodami „BigQuery ML“, naudotojai pirmiausia apibrėžia SQL užklausą, kuri parenka įvesties funkcijas ir tikslinį kintamąjį iš jų „BigQuery“ duomenų rinkinio. Tada jie gali naudoti teiginį CREATE MODEL, kad nurodytų ML algoritmą, modelio tipą ir visus papildomus parametrus. „BigQuery ML“ automatiškai padalija duomenis į mokymo ir vertinimo rinkinius ir apmoko modelį naudodama nurodytą algoritmą.
Kai modelis yra išmokytas, vartotojai gali daryti prognozes vykdydami SQL užklausą, kuri nurodo modelį. „BigQuery ML“ atlieka visus būtinus skaičiavimus ir pateikia numatomas reikšmes. Naudotojai taip pat gali įvertinti savo modelio našumą palygindami prognozuojamas vertes su tikrosiomis vertinimo rinkinio vertėmis.
„BigQuery ML“ integruojamas su kitomis GSP paslaugomis, pvz., „Dataflow“ ir „Dataproc“, todėl naudotojai gali kurti sklandžiai keičiamus ML dujotiekius. Tai taip pat integruojama su „Google Cloud AI“ platforma, leidžiančia vartotojams eksportuoti „BigQuery ML“ modelius, kad būtų galima teikti gamybinėse aplinkose.
„BigQuery ML“ yra galingas įrankis, leidžiantis vartotojams atlikti ML užduotis tiesiogiai „BigQuery“ naudojant SQL. Jis supaprastina ML darbo eigą, integruodamas ją su SQL ir automatizuodamas daugelį sudėtingų žingsnių, susijusių su modelio kūrimu. Palaikydama didelio masto duomenų rinkinius ir įvairius ML algoritmus, „BigQuery ML“ suteikia duomenų analitikams ir duomenų mokslininkams galimybę panaudoti savo SQL įgūdžius ir kurti ML modelius dideliu mastu.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie „BigQuery“:
- Kokie yra skirtingi sąveikos su „BigQuery“ metodai?
- Kokius įrankius galima naudoti „BigQuery“ duomenims vizualizuoti?
- Kaip „BigQuery“ palaiko duomenų analizę?
- Kokie yra du būdai įtraukti duomenis į „BigQuery“?