Apakah BigQuery ML dan bagaimana ia berfungsi?
BigQuery ML ialah alat pembelajaran mesin (ML) berkuasa yang ditawarkan oleh Google Cloud Platform (GCP) yang membolehkan pengguna membina dan menggunakan model pembelajaran mesin secara langsung dalam BigQuery, sebuah gudang data yang diurus sepenuhnya. Dengan BigQuery ML, pengguna boleh memanfaatkan data yang disimpan dalam BigQuery untuk membuat dan melaksanakan model ML tanpa perlu mengalihkan data ke persekitaran ML yang berasingan.
BigQuery ML memudahkan aliran kerja ML dengan menyepadukannya dengan SQL, bahasa yang digunakan secara meluas untuk membuat pertanyaan dan memanipulasi data berstruktur. Penyepaduan ini membolehkan penganalisis data dan saintis data memanfaatkan kemahiran dan pengetahuan SQL sedia ada mereka untuk membina model ML. Mereka boleh menggunakan pernyataan SQL untuk mencipta dan melatih model ML, membuat ramalan dan menilai prestasi model, semuanya dalam persekitaran BigQuery yang biasa.
Idea utama di sebalik BigQuery ML adalah untuk membolehkan pengguna melaksanakan tugas ML menggunakan SQL, tanpa memerlukan mereka mempunyai kepakaran dalam bahasa pengaturcaraan tradisional atau rangka kerja ML. Ia menyediakan abstraksi peringkat tinggi yang mengautomasikan banyak langkah kompleks yang terlibat dalam pembangunan model ML, seperti kejuruteraan ciri, pemilihan model dan penalaan hiperparameter.
BigQuery ML menyokong pelbagai algoritma ML, termasuk regresi linear, regresi logistik, pengelompokan k-means, pemfaktoran matriks dan ramalan siri masa. Algoritma ini dioptimumkan untuk mengendalikan set data berskala besar yang disimpan dalam BigQuery, membolehkan pengguna melatih model mengenai sejumlah besar data dengan cepat dan cekap.
Untuk membuat model ML dalam BigQuery ML, pengguna bermula dengan mentakrifkan pertanyaan SQL yang memilih ciri input dan pembolehubah sasaran daripada set data BigQuery mereka. Mereka kemudiannya boleh menggunakan pernyataan CREATE MODEL untuk menentukan algoritma ML, jenis model dan sebarang parameter tambahan. BigQuery ML membahagikan data secara automatik kepada set latihan dan penilaian serta melatih model menggunakan algoritma yang ditentukan.
Setelah model dilatih, pengguna boleh membuat ramalan dengan melaksanakan pertanyaan SQL yang merujuk model. BigQuery ML mengendalikan semua pengiraan yang diperlukan dan mengembalikan nilai yang diramalkan. Pengguna juga boleh menilai prestasi model mereka dengan membandingkan nilai ramalan dengan nilai sebenar dalam set penilaian.
BigQuery ML berintegrasi dengan perkhidmatan GCP lain, seperti Dataflow dan Dataproc, yang membolehkan pengguna membina saluran paip ML hujung ke hujung yang berskala dengan lancar. Ia juga menyediakan penyepaduan dengan Google Cloud AI Platform, membolehkan pengguna mengeksport model ML BigQuery untuk disiarkan dalam persekitaran pengeluaran.
BigQuery ML ialah alat berkuasa yang membolehkan pengguna melaksanakan tugasan ML secara langsung dalam BigQuery menggunakan SQL. Ia memudahkan aliran kerja ML dengan menyepadukannya dengan SQL dan mengautomasikan banyak langkah kompleks yang terlibat dalam pembangunan model. Dengan sokongannya untuk set data berskala besar dan pelbagai algoritma ML, BigQuery ML memperkasakan penganalisis data dan saintis data untuk memanfaatkan kemahiran SQL mereka dan membina model ML pada skala.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai BigQuery:
- Apakah kaedah yang berbeza untuk berinteraksi dengan BigQuery?
- Alat yang manakah boleh digunakan untuk menggambarkan data dalam BigQuery?
- Bagaimanakah BigQuery menyokong analisis data?
- Apakah dua cara untuk memasukkan data ke dalam BigQuery?