BigQuery ML คืออะไร และทำงานอย่างไร

/ / ตีพิมพ์ใน เมฆ Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, แนวคิดพื้นฐานของ GCP, BigQuery, ทบทวนข้อสอบ

BigQuery ML เป็นเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิง (ML) อันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud Platform (GCP) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้โดยตรงภายใน BigQuery ซึ่งเป็นคลังข้อมูลที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ด้วย BigQuery ML ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน BigQuery เพื่อสร้างและดำเนินการโมเดล ML โดยไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลไปยังสภาพแวดล้อม ML ที่แยกต่างหาก

BigQuery ML ทำให้เวิร์กโฟลว์ ML ง่ายขึ้นด้วยการรวมเข้ากับ SQL ซึ่งเป็นภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการสืบค้นและจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้าง การผสานรวมนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ประโยชน์จากทักษะและความรู้ SQL ที่มีอยู่เพื่อสร้างโมเดล ML พวกเขาสามารถใช้คำสั่ง SQL เพื่อสร้างและฝึกโมเดล ML คาดการณ์ และประเมินประสิทธิภาพของโมเดล ทั้งหมดนี้ทำได้ภายในสภาพแวดล้อม BigQuery ที่คุ้นเคย

แนวคิดหลักเบื้องหลัง BigQuery ML คือการช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงาน ML โดยใช้ SQL ได้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมหรือเฟรมเวิร์ก ML โดยมีนามธรรมระดับสูงที่ทำให้ขั้นตอนที่ซับซ้อนจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาโมเดล ML เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น วิศวกรรมฟีเจอร์ การเลือกโมเดล และการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์

BigQuery ML รองรับอัลกอริทึม ML ที่หลากหลาย รวมถึงการถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก การจัดกลุ่มค่า k-mean การแยกตัวประกอบเมทริกซ์ และการพยากรณ์อนุกรมเวลา อัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่จัดเก็บไว้ใน BigQuery ทำให้ผู้ใช้สามารถฝึกโมเดลบนข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

หากต้องการสร้างโมเดล ML ใน BigQuery ML ผู้ใช้จะเริ่มต้นด้วยการกำหนดคิวรี SQL ที่เลือกฟีเจอร์อินพุตและตัวแปรเป้าหมายจากชุดข้อมูล BigQuery พวกเขาสามารถใช้คำสั่ง CREATE MODEL เพื่อระบุอัลกอริทึม ML ประเภทโมเดล และพารามิเตอร์เพิ่มเติมใดๆ BigQuery ML จะแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกและการประเมินโดยอัตโนมัติ และฝึกโมเดลโดยใช้อัลกอริทึมที่ระบุ

เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมแล้ว ผู้ใช้สามารถคาดการณ์ได้โดยดำเนินการค้นหา SQL ที่อ้างอิงถึงโมเดล BigQuery ML จัดการการคำนวณที่จำเป็นทั้งหมดและส่งคืนค่าที่คาดการณ์ไว้ ผู้ใช้ยังสามารถประเมินประสิทธิภาพของโมเดลของตนได้โดยการเปรียบเทียบค่าที่ทำนายกับค่าจริงในชุดการประเมิน

BigQuery ML ผสานรวมกับบริการ GCP อื่นๆ เช่น Dataflow และ Dataproc ช่วยให้ผู้ใช้สร้างไปป์ไลน์ ML แบบ end-to-end ที่ปรับขนาดได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ยังมีการผสานรวมกับ Google Cloud AI Platform ทำให้ผู้ใช้สามารถส่งออกโมเดล BigQuery ML เพื่อให้บริการในสภาพแวดล้อมการผลิต

BigQuery ML เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงาน ML ได้โดยตรงภายใน BigQuery โดยใช้ SQL มันลดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์ ML โดยการรวมเข้ากับ SQL และทำให้ขั้นตอนที่ซับซ้อนมากมายที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาโมเดลเป็นแบบอัตโนมัติ ด้วยการรองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และอัลกอริธึม ML ที่หลากหลาย BigQuery ML ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ประโยชน์จากทักษะ SQL และสร้างโมเดล ML ตามขนาด

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ BigQuery:

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , ,