BigQuery ML гэж юу вэ, энэ нь хэрхэн ажилладаг вэ?
BigQuery ML нь Google Cloud Platform (GCP)-аас санал болгож буй хүчирхэг машин сургалтын (ML) хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд бүрэн удирдлагатай мэдээллийн агуулах болох BigQuery дотор машин сургалтын загваруудыг шууд үүсгэж, ашиглах боломжийг олгодог. BigQuery ML-ийн тусламжтай хэрэглэгчид BigQuery-д хадгалагдсан өгөгдлийг ашиглан ML загвар үүсгэж, өгөгдлийг тусдаа ML орчинд шилжүүлэх шаардлагагүй болно.
BigQuery ML нь зохион байгуулалттай өгөгдлийг асууж, удирдахад өргөн хэрэглэгддэг SQL хэлтэй нэгтгэснээр ML ажлын урсгалыг хялбаршуулдаг. Энэхүү интеграци нь өгөгдлийн шинжээчид болон өгөгдөл судлаачдад одоо байгаа SQL ур чадвар, мэдлэгээ ашиглан ML загвар бүтээх боломжийг олгодог. Тэд танил болсон BigQuery орчинд SQL хэллэгийг ашиглан ML загвар үүсгэх, сургах, таамаглал дэвшүүлэх, загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх боломжтой.
BigQuery ML-ийн гол санаа нь хэрэглэгчдэд уламжлалт програмчлалын хэл эсвэл ML хүрээний мэдлэгтэй байх шаардлагагүйгээр SQL ашиглан ML даалгавруудыг гүйцэтгэх боломжийг олгох явдал юм. Энэ нь функцын инженерчлэл, загвар сонгох, гиперпараметр тааруулах гэх мэт ML загвар боловсруулахад хамаарах олон нарийн төвөгтэй алхмуудыг автоматжуулдаг өндөр түвшний хийсвэрлэлээр хангадаг.
BigQuery ML нь шугаман регресс, логистик регресс, k-means кластер, матрицын хүчин зүйлчлэл, цаг хугацааны цуврал таамаглал зэрэг олон төрлийн ML алгоритмуудыг дэмждэг. Эдгээр алгоритмууд нь BigQuery-д хадгалагдсан том хэмжээний өгөгдлийн багцыг боловсруулахад оновчтой болсон бөгөөд хэрэглэгчдэд асар их хэмжээний өгөгдөл дээр загваруудыг хурдан бөгөөд үр ашигтайгаар сургах боломжийг олгодог.
BigQuery ML-д ML загварыг бий болгохын тулд хэрэглэгчид өөрсдийн BigQuery өгөгдлийн багцаас оруулах функц болон зорилтот хувьсагчийг сонгосон SQL асуулга тодорхойлж эхэлдэг. Дараа нь тэд CREATE MODEL хэллэгийг ашиглан ML алгоритм, загварын төрөл болон нэмэлт параметрүүдийг зааж өгч болно. BigQuery ML нь өгөгдлийг автоматаар сургалт, үнэлгээний багц болгон хувааж, заасан алгоритмыг ашиглан загварыг сургадаг.
Загварыг сургасны дараа хэрэглэгчид тухайн загварт хамаарах SQL асуулга ажиллуулж таамаглах боломжтой. BigQuery ML нь шаардлагатай бүх тооцооллыг хийж, таамагласан утгыг буцаана. Түүнчлэн хэрэглэгчид таамагласан утгыг үнэлгээний багц дахь бодит утгатай харьцуулах замаар загварынхаа гүйцэтгэлийг үнэлэх боломжтой.
BigQuery ML нь Dataflow болон Dataproc зэрэг бусад GCP үйлчилгээнүүдтэй нэгдэж, хэрэглэгчдэд саадгүй цар хүрээтэй ML дамжуулах шугамыг бүтээх боломжийг олгодог. Энэ нь мөн Google Cloud AI платформтой нэгтгэж, хэрэглэгчдэд BigQuery ML загваруудыг үйлдвэрлэлийн орчинд ашиглах боломжийг олгодог.
BigQuery ML нь хэрэглэгчдэд SQL ашиглан BigQuery дотор ML даалгавруудыг шууд гүйцэтгэх боломжийг олгодог хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь ML ажлын урсгалыг SQL-тэй нэгтгэж, загвар боловсруулахад оролцдог олон нарийн төвөгтэй алхмуудыг автоматжуулж хялбаршуулдаг. BigQuery ML нь том хэмжээний өгөгдлийн багц болон төрөл бүрийн ML алгоритмуудыг дэмжсэнээр өгөгдлийн шинжээчид болон өгөгдөл судлаачдад SQL чадвараа ашиглаж, ML загваруудыг өргөн цар хүрээтэй бүтээх боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт BigQuery:
- BigQuery-тэй харилцах ямар аргууд байдаг вэ?
- BigQuery дахь өгөгдлийг дүрслэн харуулахын тулд ямар хэрэгслийг ашиглаж болох вэ?
- BigQuery нь өгөгдлийн шинжилгээг хэрхэн дэмждэг вэ?
- BigQuery-д өгөгдөл оруулах хоёр арга юу вэ?