BigQuery ML არის მძლავრი მანქანათმცოდნეობის (ML) ინსტრუმენტი, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud Platform (GCP), რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და განათავსონ მანქანური სწავლების მოდელები პირდაპირ BigQuery-ში, მონაცემთა სრულად მართულ მონაცემთა საწყობში. BigQuery ML-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ BigQuery-ში შენახული მონაცემები, რათა შექმნან და განახორციელონ ML მოდელები, მონაცემების ცალკე ML გარემოში გადატანის საჭიროების გარეშე.
BigQuery ML ამარტივებს ML სამუშაო პროცესს SQL-თან ინტეგრირებით, ფართოდ გამოყენებული ენა სტრუქტურირებული მონაცემების მოთხოვნისა და მანიპულირებისთვის. ეს ინტეგრაცია საშუალებას აძლევს მონაცემთა ანალიტიკოსებს და მონაცემთა მეცნიერებს გამოიყენონ არსებული SQL უნარები და ცოდნა ML მოდელების შესაქმნელად. მათ შეუძლიათ გამოიყენონ SQL განცხადებები ML მოდელების შესაქმნელად და მოსამზადებლად, პროგნოზების გასაკეთებლად და მოდელის მუშაობის შესაფასებლად, ეს ყველაფერი ნაცნობ BigQuery გარემოში.
BigQuery ML-ის მთავარი იდეა არის მომხმარებლებს საშუალება მისცეს შეასრულონ ML ამოცანები SQL-ის გამოყენებით, ტრადიციული პროგრამირების ენების ან ML ჩარჩოებში გამოცდილების გარეშე. ის უზრუნველყოფს მაღალი დონის აბსტრაქციას, რომელიც ავტომატიზირებს ML მოდელის შემუშავებაში ჩართულ ბევრ კომპლექსურ საფეხურს, როგორიცაა მახასიათებლების ინჟინერია, მოდელის შერჩევა და ჰიპერპარამეტრების დარეგულირება.
BigQuery ML მხარს უჭერს მრავალფეროვან ML ალგორითმს, მათ შორის წრფივ რეგრესიას, ლოგისტიკური რეგრესიას, k-საშუალებების კლასტერირებას, მატრიცის ფაქტორიზაციას და დროის სერიების პროგნოზირებას. ეს ალგორითმები ოპტიმიზირებულია BigQuery-ში შენახული ფართომასშტაბიანი მონაცემთა ნაკრების დასამუშავებლად, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მოამზადონ მოდელები დიდი რაოდენობით მონაცემთა სწრაფად და ეფექტურად.
BigQuery ML-ში ML მოდელის შესაქმნელად, მომხმარებლები იწყებენ SQL მოთხოვნის განსაზღვრით, რომელიც ირჩევს შეყვანის მახასიათებლებს და სამიზნე ცვლადს მათი BigQuery მონაცემთა ნაკრებიდან. შემდეგ მათ შეუძლიათ გამოიყენონ CREATE MODEL განცხადება ML ალგორითმის, მოდელის ტიპისა და ნებისმიერი დამატებითი პარამეტრის დასაზუსტებლად. BigQuery ML ავტომატურად ყოფს მონაცემებს სასწავლო და შეფასების ნაკრებებად და ავარჯიშებს მოდელს მითითებული ალგორითმის გამოყენებით.
მოდელის მომზადების შემდეგ, მომხმარებლებს შეუძლიათ პროგნოზების გაკეთება SQL მოთხოვნის შესრულებით, რომელიც მიუთითებს მოდელზე. BigQuery ML ამუშავებს ყველა საჭირო გამოთვლას და აბრუნებს პროგნოზირებულ მნიშვნელობებს. მომხმარებლებს ასევე შეუძლიათ შეაფასონ თავიანთი მოდელის შესრულება პროგნოზირებული მნიშვნელობების შეფასების ნაკრების რეალურ მნიშვნელობებთან შედარებით.
BigQuery ML ინტეგრირდება სხვა GCP სერვისებთან, როგორიცაა Dataflow და Dataproc, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან ML მილსადენები, რომლებიც სრულყოფილად მასშტაბურია. ის ასევე უზრუნველყოფს Google Cloud AI პლატფორმასთან ინტეგრაციას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიტანონ BigQuery ML მოდელები საწარმოო გარემოში გამოსაყენებლად.
BigQuery ML არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეასრულონ ML ამოცანები პირდაპირ BigQuery-ში SQL-ის გამოყენებით. ის ამარტივებს ML სამუშაო პროცესს SQL-თან ინტეგრირებით და მოდელის შემუშავებაში ჩართული მრავალი რთული ნაბიჯის ავტომატიზირებით. ფართომასშტაბიანი მონაცემთა ნაკრებისა და სხვადასხვა ML ალგორითმების მხარდაჭერით, BigQuery ML აძლევს მონაცემთა ანალიტიკოსებს და მონაცემთა მეცნიერებს, გამოიყენონ თავიანთი SQL უნარები და შექმნან ML მოდელები მასშტაბით.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები bigquery:
- რა არის BigQuery-თან ურთიერთობის სხვადასხვა მეთოდი?
- რომელი ინსტრუმენტების გამოყენება შეიძლება მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის BigQuery-ში?
- როგორ უჭერს მხარს BigQuery მონაცემთა ანალიზს?
- რა არის BigQuery-ში მონაცემების შეყვანის ორი გზა?