Creazione del modello

BigQuery ML consente di creare e rendere operativi modelli di machine learning (ML) su dati in BigQuery utilizzando SQL.

Un tipico flusso di lavoro di sviluppo del modello in BigQuery ML è simile al seguente:

  1. Crea il modello utilizzando l'istruzione CREATE MODEL.
  2. Esegui la pre-elaborazione delle funzionalità. Alcune operazioni di pre-elaborazione vengono eseguite automaticamente, oltre a poter utilizzare funzioni di pre-elaborazione manuale all'interno della clausola TRANSFORM per eseguire ulteriori operazioni di pre-elaborazione.
  3. Perfeziona il modello eseguendo l'ottimizzazione degli iperparametri in modo da adattarlo ai dati di addestramento.
  4. Valuta il modello per valutare le sue prestazioni sui dati al di fuori del set di addestramento e, se opportuno, per confrontarlo con altri modelli.
  5. Esegui l'inferenza per analizzare i dati utilizzando il modello.
  6. Fornisci spiegabilità per il modello, per chiarire in che modo determinate funzionalità hanno influenzato una determinata previsione e anche il modello nel suo complesso.
  7. Scopri di più sui componenti che compongono il modello utilizzando i pesi del modello.

Poiché in BigQuery ML puoi utilizzare molti tipi diversi di modelli, le funzioni disponibili per ciascun modello variano. Consulta la sezione Percorso utente end-to-end per ogni modello per conoscere le funzioni specifiche disponibili per ciascun modello.