Soluzioni di data science

Sfrutta motori di analisi potenti come BigQuery SQL e Apache Spark, quindi crea modelli utilizzando BigQuery ML o Gemini Enterprise Agent Platform. Semplifica lo sviluppo con il notebook Colab Enterprise basato sull'AI e MLOps robusti, basati su un'AI leader del settore.

Colab Enterprise offre un ambiente sicuro e gestito integrato con la piattaforma Gemini Enterprise Agent e BigQuery. Workbenches fornisce istanze JupyterLab personalizzabili, mentre Cloud Workstations supporta IDE completi. Le estensioni collegano anche gli strumenti self-hosted direttamente ai servizi Google Cloud.

Inizia con un obiettivo di alto livello in inglese semplice e l'agente di data science genera un piano dettagliato che copre tutti gli aspetti della modellazione di data science, dal caricamento, l'esplorazione, la pulizia, la visualizzazione, la feature engineering, la suddivisione dei dati, l'addestramento/ottimizzazione del modello e la valutazione.

La preparazione dei dati assistita dall'AI fornisce suggerimenti per la pulizia e la trasformazione dei dati. L'agente di data engineering automatizza le attività di data engineering, tra cui l'importazione e la creazione di pipeline, tramite istruzioni in linguaggio naturale.

Scegli qualsiasi motore di elaborazione, che si tratti del motore SQL di BigQuery o di un framework open source come Apache Spark, per lavorare direttamente su una singola copia unificata dei dati. In questo modo si evita la necessità di mantenere copie di dati separate per sistemi diversi.

BigQuery DataFrames fornisce un'API simile a pandas che traduce il codice Python in SQL ottimizzato per l'esecuzione sul motore BigQuery. Ciò offre la flessibilità di utilizzare lo strumento giusto per il lavoro, che si tratti di SQL, PySpark o un DataFrame in stile pandas, il tutto lavorando sugli stessi dati sottostanti.

Sfrutta i modelli pre-addestrati integrati o le funzioni SQL che chiamano Gemini per l'analisi/l'arricchimento dei dati. Per i modelli personalizzati, la piattaforma dell'agente supporta PyTorch, TensorFlow e altre librerie ML. L'integrazione perfetta consente la progettazione delle caratteristiche in BigQuery, l'addestramento di modelli personalizzati in Agent Platform e l'inferenza in BigQuery tramite SQL.

Genera e utilizza embedding multimodali per eseguire la ricerca vettoriale, consentendo la comprensione semantica e il recupero basato sulla somiglianza dei dati multimodali. Ciò consente di creare sofisticati sistemi di ricerca semantica, consigli o segmentazione senza dover gestire un database vettoriale separato e specializzato.

Centralizza le caratteristiche in Gemini Enterprise Agent Platform Feature Store per evitare disallineamento addestramento/erogazione e il lavoro ridondante. Utilizza AutoML per automatizzare la creazione di modelli per dati tabulari. Tutti i modelli, sia di BigQuery ML che di Gemini Enterprise Agent Platform, vengono registrati automaticamente nel registro dei modelli della piattaforma. Da lì, puoi facilmente creare versioni, valutare ed eseguirne il deployment, creando un ciclo di vita end-to-end senza interruzioni su un'unica piattaforma.