Šiandieninėje informacinių technologijų dominuojančioje aplinkoje, efektyvus didelių duomenų tvarkymas ir analizė yra kritiškai svarbus verslo sėkmei. „Google BigQuery“ yra debesų duomenų valdymo paslauga, kuri leidžia greitai analizuoti didelius duomenų kiekius naudojant SQL užklausas. Be to, integruojant BigQuery su mašininiu mokymusi (ML), atsiveria dar didesnės galimybės įžvalgų gavimui ir sprendimų priėmimui.

BigQuery ML – Kas tai?

BigQuery ML leidžia naudotojams kurti ir mokyti mašininio mokymosi modelius tiesiogiai BigQuery aplinkoje. Tai padaro ML prieinamą net ir tiems, kurie nėra pažengę duomenų mokslininkai.

Pagrindinės BigQuery ML savybės

Modelių mokymas naudojant SQL: Naudotojai gali mokyti ML modelius, naudojant jiems pažįstamą SQL sintaksę, o tai supaprastina ML modelių integravimą į esamus duomenų analizės procesus.

Įvairių algoritmų palaikymas: BigQuery ML palaiko daugybę mašininių mokymosi algoritmų, įskaitant tiesinę regresiją, logistinę regresiją, k-means klasterizavimą ir kitus.

SQL užklausa, sukurianti tiesinės regresijos modelį penguins_model iš viešų duomenų rinkinių, kuris mokomas prognozuoti pingvinų kūno masę (body_mass_g), naudojant visus prieinamus duomenis iš lentelės

 
Modelio veikimo įvertinimas. Funkcija ML.EVALUATE įvertina modelio sugeneruotas prognozuojamas reikšmes, lyginant su faktiniais duomenimis.

Automatinis modelių optimizavimas: Sistema automatiškai optimizuoja modelius, kad pasiektų geriausią rezultatą, taip pat leidžia nustatyti hiperparametrus, kad geriau kontroliuoti mokymosi procesą.

Panaudojimo atvejai

BigQuery ML suteikia galimybę efektyviai spręsti įvairias verslo problemas:

Klientų elgsenos prognozavimas: Analizuojant klientų pirkimo istoriją ir elgseną, galima prognozuoti būsimus pirkimus ir optimizuoti marketingo kampanijas.

Sukčiavimo aptikimas: Mokant modelius atpažinti įtartiną veiklą, galima greitai identifikuoti ir reaguoti į finansines apgaules.

Paklausos prognozavimas: Analizuojant praeities pardavimo duomenis, galima tiksliai išprognozuoti būsimą produkto paklausą, leidžiant tai efektyviai valdyti atsargas.


Integruojant mašininį mokymąsi su BigQuery, organizacijos gali pagerinti savo duomenų analizės efektyvumą, leidžiant greitai ir tiksliai priimti sprendimus. BigQuery ML ne tik pagerina veiklos procesus, bet ir padeda įgyti konkurencinį pranašumą, optimizuojant sprendimų priėmimą ir veiklos našumą remiantis duomenimis grįstomis įžvalgomis.

Šaltinis: https://cloud.google.com/bigquery/docs/linear-regression-tutorial