Šta je BigQuery ML i kako funkcioniše?
BigQuery ML je moćan alat za strojno učenje (ML) koji nudi Google Cloud Platform (GCP) koji omogućava korisnicima da izgrade i implementiraju modele strojnog učenja direktno unutar BigQueryja, skladišta podataka kojim se u potpunosti upravlja. Uz BigQuery ML, korisnici mogu iskoristiti podatke pohranjene u BigQueryju za kreiranje i izvršavanje ML modela bez potrebe za premještanjem podataka u zasebno ML okruženje.
BigQuery ML pojednostavljuje radni tok ML-a integrirajući ga sa SQL-om, široko korištenim jezikom za upite i manipulaciju strukturiranim podacima. Ova integracija omogućava analitičarima podataka i naučnicima podataka da iskoriste svoje postojeće SQL vještine i znanje za izgradnju ML modela. Oni mogu koristiti SQL izraze za kreiranje i obuku ML modela, predviđanje i procjenu performansi modela, sve u poznatom BigQuery okruženju.
Ključna ideja iza BigQuery ML-a je omogućiti korisnicima da izvršavaju zadatke ML-a pomoću SQL-a, bez potrebe da posjeduju stručnost u tradicionalnim programskim jezicima ili ML okvirima. Pruža apstrakciju visokog nivoa koja automatizuje mnoge složene korake uključene u razvoj ML modela, kao što je inženjering karakteristika, odabir modela i podešavanje hiperparametara.
BigQuery ML podržava različite ML algoritme, uključujući linearnu regresiju, logističku regresiju, k-means grupiranje, faktorizaciju matrice i predviđanje vremenskih serija. Ovi algoritmi su optimizirani za rukovanje velikim skupovima podataka pohranjenih u BigQueryju, omogućavajući korisnicima da brzo i efikasno treniraju modele na ogromnim količinama podataka.
Da bi kreirali ML model u BigQuery ML-u, korisnici započinju definiranjem SQL upita koji bira ulazne značajke i ciljnu varijablu iz njihovog BigQuery skupa podataka. Oni tada mogu koristiti naredbu CREATE MODEL da specificiraju ML algoritam, tip modela i sve dodatne parametre. BigQuery ML automatski dijeli podatke u skupove za obuku i evaluaciju i obučava model koristeći specificirani algoritam.
Nakon što je model obučen, korisnici mogu napraviti predviđanja izvršavanjem SQL upita koji upućuje na model. BigQuery ML upravlja svim potrebnim proračunima i vraća predviđene vrijednosti. Korisnici također mogu procijeniti performanse svog modela upoređujući predviđene vrijednosti sa stvarnim vrijednostima u skupu evaluacije.
BigQuery ML se integriše sa drugim GCP uslugama, kao što su Dataflow i Dataproc, omogućavajući korisnicima da grade end-to-end ML kanale koji se neprimjetno skaliraju. Takođe obezbeđuje integraciju sa Google Cloud AI platformom, omogućavajući korisnicima da izvoze BigQuery ML modele za posluživanje u proizvodnim okruženjima.
BigQuery ML je moćan alat koji korisnicima omogućava da izvršavaju ML zadatke direktno unutar BigQueryja koristeći SQL. Pojednostavljuje radni tok ML-a integracijom sa SQL-om i automatizacijom mnogih složenih koraka uključenih u razvoj modela. Uz podršku za velike skupove podataka i različite ML algoritme, BigQuery ML omogućava analitičarima podataka i naučnicima podataka da iskoriste svoje SQL vještine i izgrade ML modele u velikom obimu.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi bigquery:
- Koje su različite metode interakcije s BigQueryjem?
- Koji alati se mogu koristiti za vizualizaciju podataka u BigQueryju?
- Kako BigQuery podržava analizu podataka?
- Koja su dva načina za unos podataka u BigQuery?