Che cos'è BigQuery ML e come funziona?

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BigQuery ML è un potente strumento di machine learning (ML) offerto da Google Cloud Platform (GCP) che consente agli utenti di creare e implementare modelli di machine learning direttamente all'interno di BigQuery, un data warehouse completamente gestito. Con BigQuery ML, gli utenti possono sfruttare i dati archiviati in BigQuery per creare ed eseguire modelli ML senza dover spostare i dati in un ambiente ML separato.

BigQuery ML semplifica il flusso di lavoro ML integrandolo con SQL, un linguaggio ampiamente utilizzato per eseguire query e manipolare dati strutturati. Questa integrazione consente agli analisti di dati e ai data scientist di sfruttare le proprie competenze e conoscenze SQL esistenti per creare modelli ML. Possono utilizzare le istruzioni SQL per creare e addestrare modelli ML, fare previsioni e valutare le prestazioni del modello, il tutto all'interno del familiare ambiente BigQuery.

L'idea chiave alla base di BigQuery ML è consentire agli utenti di eseguire attività di ML utilizzando SQL, senza richiedere loro di avere esperienza nei linguaggi di programmazione tradizionali o nei framework ML. Fornisce un'astrazione di alto livello che automatizza molti dei passaggi complessi coinvolti nello sviluppo del modello ML, come l'ingegnerizzazione delle funzionalità, la selezione del modello e l'ottimizzazione degli iperparametri.

BigQuery ML supporta un'ampia gamma di algoritmi ML, tra cui regressione lineare, regressione logistica, clustering k-medie, fattorizzazione matriciale e previsione di serie temporali. Questi algoritmi sono ottimizzati per gestire set di dati su larga scala archiviati in BigQuery, consentendo agli utenti di addestrare modelli su enormi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.

Per creare un modello ML in BigQuery ML, gli utenti iniziano definendo una query SQL che seleziona le funzionalità di input e la variabile di destinazione dal proprio set di dati BigQuery. Possono quindi utilizzare l'istruzione CREATE MODEL per specificare l'algoritmo ML, il tipo di modello e qualsiasi parametro aggiuntivo. BigQuery ML suddivide automaticamente i dati in set di addestramento e di valutazione e addestra il modello utilizzando l'algoritmo specificato.

Una volta addestrato il modello, gli utenti possono fare previsioni eseguendo una query SQL che fa riferimento al modello. BigQuery ML gestisce tutti i calcoli necessari e restituisce i valori previsti. Gli utenti possono anche valutare le prestazioni del proprio modello confrontando i valori previsti con i valori effettivi nel set di valutazione.

BigQuery ML si integra con altri servizi GCP, come Dataflow e Dataproc, consentendo agli utenti di creare pipeline ML end-to-end che scalano senza problemi. Fornisce inoltre l'integrazione con Google Cloud AI Platform, consentendo agli utenti di esportare modelli BigQuery ML per la pubblicazione in ambienti di produzione.

BigQuery ML è un potente strumento che consente agli utenti di eseguire attività di ML direttamente all'interno di BigQuery utilizzando SQL. Semplifica il flusso di lavoro ML integrandolo con SQL e automatizzando molti dei passaggi complessi coinvolti nello sviluppo del modello. Con il suo supporto per set di dati su larga scala e vari algoritmi ML, BigQuery ML consente agli analisti di dati e ai data scientist di sfruttare le proprie competenze SQL e creare modelli ML su larga scala.

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