Uczenie maszynowe i wnioskowanie w BigQuery przy użyciu języka SQL

Analitycy danych często napotykają przeszkody podczas przenoszenia danych z baz danych w celu budowania i uruchamiania modeli uczenia maszynowego. Rozwiązaniem jest BigQuery Machine Learning (BQML), które umożliwia trenowanie i uruchamianie modeli predykcyjnych bezpośrednio w miejscu przechowywania danych, przy użyciu standardowego języka SQL. Ten kurs pomaga przejść od tradycyjnego analityka danych do analityka predykcyjnego. Dowiesz się, jak pisać zapytania SQL, które budują, oceniają i wdrażają modele uczenia maszynowego do klasyfikacji, regresji i prognozowania, a także integrują nowoczesne wnioski z modelu AI. Czego się nauczysz: 1. Zrozum podstawowe pojęcia uczenia maszynowego i podstawowe słownictwo modelowania predykcyjnego. 2. Twórz i trenuj modele uczenia nadzorowanego bezpośrednio w BigQuery, korzystając ze standardowej składni SQL. 3. Ocenić wydajność modelu za pomocą kluczowych wskaźników, takich jak precyzja, przypomnienie i średni błąd bezwzględny. 4. Generuj prognozy w czasie rzeczywistym i wnioski wsadowe na dużych zbiorach danych bez eksportowania danych. 5. Konfiguruj nowoczesne integracje, takie jak modele zdalne i wnioskowanie o dużych modelach językowych. Zastosuj najlepsze praktyki w zakresie strukturyzacji danych i zarządzania przepływami pracy uczenia maszynowego. Ten przewodnik tekstowy rozpoczyna się od podstawowej terminologii ML, a następnie krok po kroku przedstawia praktyczne scenariusze modelowania oparte na SQL. Będziesz czytać jasne wyjaśnienia, analizować struktury zapytań i ćwiczyć pisanie własnych instrukcji ML. Zaprojektowany dla analityków danych i użytkowników SQL, którzy chcą dodać uczenie maszynowe do swojego zestawu narzędzi, nie ma wcześniejszych wymagań programistycznych. Zacznij naukę już dziś i odblokuj moc predykcyjną bazy danych SQL.