Criação de modelos

O BigQuery ML permite-lhe criar e operacionalizar modelos de aprendizagem automática (AA) sobre dados no BigQuery através do SQL.

Um fluxo de trabalho de desenvolvimento de modelos típico no BigQuery ML tem um aspeto semelhante ao seguinte:

  1. Crie o modelo com a declaração CREATE MODEL.
  2. Realizar o pré-processamento de funcionalidades. Algum pré-processamento ocorre automaticamente, além disso, pode usar funções de pré-processamento manual na cláusula TRANSFORM para fazer pré-processamento adicional.
  3. Refine o modelo através da ajustamento dos hiperparâmetros para ajustar o modelo aos dados de preparação.
  4. Avalie o modelo para determinar o seu possível desempenho nos dados fora do conjunto de preparação e também para o comparar com outros modelos, se for adequado.
  5. Realize a inferência para analisar dados através do modelo.
  6. Fornecer capacidade de explicação para o modelo, de modo a esclarecer como as funcionalidades específicas influenciaram uma determinada previsão e também o modelo em geral.
  7. Saiba mais sobre os componentes que compõem o modelo através dos pesos do modelo.

Uma vez que pode usar muitos tipos diferentes de modelos no BigQuery ML, as funções disponíveis para cada modelo variam. Para mais informações sobre as declarações e funções SQL suportadas para cada tipo de modelo, consulte os seguintes documentos: