Creazione del modello
BigQuery ML consente di creare e rendere operativi modelli di machine learning (ML) sui dati in BigQuery utilizzando SQL.
Un tipico flusso di lavoro di sviluppo del modello in BigQuery ML è simile al seguente:
- Crea il modello utilizzando l'istruzione
CREATE MODEL
. - Esegui la pre-elaborazione delle caratteristiche. Alcune pre-elaborazioni vengono eseguite
automaticamente,
inoltre puoi utilizzare
funzioni di pre-elaborazione manuale
all'interno della
clausola
TRANSFORM
per eseguire un'ulteriore pre-elaborazione. - Per perfezionare il modello, esegui l'ottimizzazione degli iperparametri per adattare il modello ai dati di addestramento.
- Valuta il modello per capire come potrebbe funzionare con dati esterni al set di addestramento e per confrontarlo con altri modelli, se opportuno.
- Esegui l'inferenza per analizzare i dati utilizzando il modello.
- Fornisci la spiegabilità del modello per chiarire in che modo determinate caratteristiche hanno influenzato una determinata previsione e anche il modello nel suo complesso.
- 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 ogni modello variano. Per ulteriori informazioni sulle istruzioni e sulle funzioni SQL supportate per ogni tipo di modello, consulta i seguenti documenti:
- Percorso dell'utente end-to-end per i modelli di AI generativa
- Percorso dell'utente end-to-end per i modelli di previsione di serie temporali
- Percorso dell'utente end-to-end per i modelli ML
- Percorso dell'utente end-to-end per i modelli importati
- Percorso dell'utente per l'analisi del contributo