Qu'est-ce que BigQuery ML et comment ça marche ?
BigQuery ML est un puissant outil d'apprentissage automatique (ML) proposé par Google Cloud Platform (GCP) qui permet aux utilisateurs de créer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique directement dans BigQuery, un entrepôt de données entièrement géré. Avec BigQuery ML, les utilisateurs peuvent exploiter les données stockées dans BigQuery pour créer et exécuter des modèles de ML sans avoir besoin de déplacer les données vers un environnement de ML distinct.
BigQuery ML simplifie le workflow de ML en l'intégrant à SQL, un langage largement utilisé pour interroger et manipuler des données structurées. Cette intégration permet aux analystes de données et aux data scientists d'exploiter leurs compétences et connaissances SQL existantes pour créer des modèles ML. Ils peuvent utiliser des instructions SQL pour créer et entraîner des modèles de ML, effectuer des prédictions et évaluer les performances des modèles, le tout dans l'environnement BigQuery familier.
L'idée clé de BigQuery ML est de permettre aux utilisateurs d'effectuer des tâches de ML à l'aide de SQL, sans avoir besoin d'une expertise dans les langages de programmation traditionnels ou les frameworks de ML. Il fournit une abstraction de haut niveau qui automatise de nombreuses étapes complexes impliquées dans le développement de modèles ML, telles que l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection du modèle et le réglage des hyperparamètres.
BigQuery ML prend en charge divers algorithmes de ML, notamment la régression linéaire, la régression logistique, le clustering à k-moyennes, la factorisation matricielle et la prévision de séries chronologiques. Ces algorithmes sont optimisés pour gérer des ensembles de données à grande échelle stockés dans BigQuery, permettant ainsi aux utilisateurs d'entraîner rapidement et efficacement des modèles sur d'énormes quantités de données.
Pour créer un modèle ML dans BigQuery ML, les utilisateurs commencent par définir une requête SQL qui sélectionne les caractéristiques d'entrée et la variable cible dans leur ensemble de données BigQuery. Ils peuvent ensuite utiliser l'instruction CREATE MODEL pour spécifier l'algorithme ML, le type de modèle et tout paramètre supplémentaire. BigQuery ML divise automatiquement les données en ensembles d'entraînement et d'évaluation, et entraîne le modèle à l'aide de l'algorithme spécifié.
Une fois le modèle entraîné, les utilisateurs peuvent faire des prédictions en exécutant une requête SQL faisant référence au modèle. BigQuery ML gère tous les calculs nécessaires et renvoie les valeurs prédites. Les utilisateurs peuvent également évaluer les performances de leur modèle en comparant les valeurs prédites avec les valeurs réelles de l'ensemble d'évaluation.
BigQuery ML s'intègre à d'autres services GCP, tels que Dataflow et Dataproc, permettant aux utilisateurs de créer des pipelines ML de bout en bout qui évoluent de manière transparente. Il fournit également une intégration avec Google Cloud AI Platform, permettant aux utilisateurs d'exporter des modèles BigQuery ML pour les diffuser dans des environnements de production.
BigQuery ML est un outil puissant qui permet aux utilisateurs d'effectuer des tâches de ML directement dans BigQuery à l'aide de SQL. Il simplifie le flux de travail ML en l'intégrant à SQL et en automatisant de nombreuses étapes complexes impliquées dans le développement de modèles. Grâce à sa prise en charge d'ensembles de données à grande échelle et de divers algorithmes de ML, BigQuery ML permet aux analystes de données et aux data scientists d'exploiter leurs compétences SQL et de créer des modèles de ML à grande échelle.
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