Pembuatan model

Dengan BigQuery ML, Anda dapat membuat dan mengoperasionalkan model machine learning (ML) melalui data di BigQuery menggunakan SQL.

Alur kerja pengembangan model standar di BigQuery ML terlihat mirip dengan yang berikut ini:

  1. Buat model menggunakan pernyataan CREATE MODEL.
  2. Melakukan prapemrosesan fitur. Beberapa pra-pemrosesan terjadi secara otomatis, selain itu Anda dapat menggunakan fungsi prapemrosesan manual di dalam klausa TRANSFORM untuk melakukan prapemrosesan tambahan.
  3. Meningkatkan kualitas model dengan melakukan penyelarasan hyperparameter untuk menyesuaikan model dengan data pelatihan.
  4. Mengevaluasi model untuk menilai performanya pada data di luar set pelatihan, dan juga untuk membandingkannya dengan model lain jika sesuai.
  5. Melakukan inferensi untuk menganalisis data dengan menggunakan model.
  6. Memberikan penjelasan untuk model, untuk mengklarifikasi bagaimana fitur tertentu memengaruhi prediksi yang diberikan dan juga model secara keseluruhan.
  7. Mempelajari lebih lanjut komponen yang membentuk model dengan menggunakan bobot model.

Karena Anda dapat menggunakan berbagai jenis model di BigQuery ML, fungsi yang tersedia untuk setiap model bervariasi. Lihat Perjalanan pengguna menyeluruh untuk setiap model guna mengetahui fungsi spesifik yang tersedia untuk setiap model.