Creación de modelos
BigQuery ML te permite crear y poner en práctica modelos de aprendizaje automático (ML) con datos de BigQuery mediante SQL.
Un flujo de trabajo de desarrollo de modelos típico en BigQuery ML es similar al siguiente:
- Crea el modelo con la instrucción
CREATE MODEL
. - Realiza el preprocesamiento de las funciones. Algunos preprocesamientos se realizan de forma automática. Además, puede usar funciones de preprocesamiento manual en la cláusula
TRANSFORM
para llevar a cabo preprocesamientos adicionales. - Refina el modelo realizando un ajuste de hiperparámetros para que se adapte a los datos de entrenamiento.
- Evalúa el modelo para determinar cómo podría funcionar con datos que no estén incluidos en el conjunto de entrenamiento y para compararlo con otros modelos, si procede.
- Realiza inferencias para analizar los datos con el modelo.
- Proporciona explicaciones del modelo para aclarar cómo han influido determinadas funciones en una predicción concreta y en el modelo en general.
- Consulta más información sobre los componentes del modelo mediante los pesos del modelo.
Como puedes usar muchos tipos de modelos en BigQuery ML, las funciones disponibles para cada modelo varían. Para obtener más información sobre las instrucciones y funciones de SQL admitidas en cada tipo de modelo, consulte los siguientes documentos:
- Recorrido de usuario integral para modelos de IA generativa
- Recorrido de usuario integral para modelos de previsión de series temporales
- Recorrido del usuario integral para modelos de aprendizaje automático
- Recorrido de usuario integral de los modelos importados
- Recorrido del usuario para el análisis de contribución