Што такое BigQuery ML і як ён працуе?
BigQuery ML - гэта магутны інструмент машыннага навучання (ML), які прапануе Google Cloud Platform (GCP), які дазваляе карыстальнікам ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання непасрэдна ў BigQuery, цалкам кіраваным сховішчы даных. З дапамогай BigQuery ML карыстальнікі могуць выкарыстоўваць дадзеныя, якія захоўваюцца ў BigQuery, для стварэння і выканання мадэляў ML без неабходнасці перамяшчаць даныя ў асобнае асяроддзе ML.
BigQuery ML спрашчае працоўны працэс ML, інтэгруючы яго з SQL, шырока выкарыстоўванай мовай для запытаў і апрацоўкі структураваных даных. Гэтая інтэграцыя дазваляе аналітыкам дадзеных і навукоўцам выкарыстоўваць свае існуючыя навыкі і веды SQL для стварэння мадэляў ML. Яны могуць выкарыстоўваць аператары SQL для стварэння і навучання мадэляў ML, рабіць прагнозы і ацэньваць прадукцыйнасць мадэлі, і ўсё гэта ў знаёмым асяроддзі BigQuery.
Асноўная ідэя BigQuery ML заключаецца ў тым, каб дазволіць карыстальнікам выконваць задачы ML з дапамогай SQL, не патрабуючы ад іх ведаў у традыцыйных мовах праграмавання або структурах ML. Ён забяспечвае абстракцыю высокага ўзроўню, якая аўтаматызуе многія складаныя этапы распрацоўкі мадэлі ML, такія як распрацоўка функцый, выбар мадэлі і налада гіперпараметраў.
BigQuery ML падтрымлівае мноства алгарытмаў ML, уключаючы лінейную рэгрэсію, лагістычную рэгрэсію, кластэрызацыю k-сярэдніх, матрычную факторызацыю і прагназаванне часовых шэрагаў. Гэтыя алгарытмы аптымізаваны для працы з буйнамаштабнымі наборамі даных, якія захоўваюцца ў BigQuery, што дазваляе карыстальнікам хутка і эфектыўна навучаць мадэлі на велізарных аб'ёмах даных.
Каб стварыць мадэль ML у BigQuery ML, карыстальнікі пачынаюць з вызначэння запыту SQL, які выбірае ўваходныя функцыі і мэтавую зменную з іх набору даных BigQuery. Затым яны могуць выкарыстоўваць аператар CREATE MODEL, каб задаць алгарытм ML, тып мадэлі і любыя дадатковыя параметры. BigQuery ML аўтаматычна разбівае даныя на навучальныя і ацэначныя наборы і навучае мадэль з дапамогай вызначанага алгарытму.
Пасля навучання мадэлі карыстальнікі могуць рабіць прагнозы, выконваючы SQL-запыт, які спасылаецца на мадэль. BigQuery ML выконвае ўсе неабходныя вылічэнні і вяртае прагназаваныя значэнні. Карыстальнікі таксама могуць ацаніць прадукцыйнасць сваёй мадэлі, параўноўваючы прагназаваныя значэнні з фактычнымі значэннямі ў наборы ацэнкі.
BigQuery ML інтэгруецца з іншымі службамі GCP, такімі як Dataflow і Dataproc, што дазваляе карыстальнікам ствараць скразныя канвееры ML, якія бесперашкодна маштабуюцца. Ён таксама забяспечвае інтэграцыю з Google Cloud AI Platform, што дазваляе карыстальнікам экспартаваць мадэлі BigQuery ML для абслугоўвання ў вытворчых асяроддзях.
BigQuery ML - гэта магутны інструмент, які дазваляе карыстальнікам выконваць задачы ML непасрэдна ў BigQuery з дапамогай SQL. Ён спрашчае працоўны працэс ML, інтэгруючы яго з SQL і аўтаматызуючы многія складаныя этапы распрацоўкі мадэлі. Дзякуючы падтрымцы буйнамаштабных набораў даных і розных алгарытмаў ML, BigQuery ML дае магчымасць аналітыкам і навукоўцам выкарыстоўваць свае навыкі SQL і ствараць мадэлі ML у маштабе.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна BigQuery:
- Якія ёсць розныя метады ўзаемадзеяння з BigQuery?
- Якія інструменты можна выкарыстоўваць для візуалізацыі даных у BigQuery?
- Як BigQuery падтрымлівае аналіз даных?
- Якія ёсць два спосабы паглынання даных у BigQuery?