Criação de modelos

Com o BigQuery ML, é possível criar e operacionalizar modelos de machine learning (ML) em dados no BigQuery usando SQL.

Um fluxo de trabalho de desenvolvimento de modelos típico no BigQuery ML é semelhante ao seguinte:

  1. Crie o modelo usando a instrução CREATE MODEL.
  2. Realize o pré-processamento de atributos. Alguns pré-processamentos são realizados automaticamente, além de ser possível usar funções manuais de pré-processamento dentro da cláusula TRANSFORM para fazer um pré-processamento adicional.
  3. Refine o modelo realizando o ajuste de hiperparâmetro para que ele se ajuste aos dados de treinamento.
  4. Avalie o modelo para testar o desempenho dele em dados fora do conjunto de treinamento e também compará-lo a outros modelos, se apropriado.
  5. Realize inferência para analisar dados usando o modelo;
  6. Forneça explicabilidade para o modelo, para esclarecer como determinados recursos influenciaram uma determinada previsão e também o modelo em geral.
  7. Saiba mais sobre os componentes que compõe o modelo usando pesos de modelo.

Como é possível usar muitos tipos diferentes de modelos no BigQuery ML, as funções disponíveis para cada modelo variam. Para mais informações sobre instruções e funções SQL compatíveis com cada tipo de modelo, consulte os seguintes documentos: