ما هو BigQuery ML وكيف يعمل؟
BigQuery ML هي أداة قوية للتعلم الآلي (ML) تقدمها Google Cloud Platform (GCP) والتي تتيح للمستخدمين إنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها مباشرةً داخل BigQuery ، وهو مستودع بيانات مُدار بالكامل. باستخدام BigQuery ML ، يمكن للمستخدمين الاستفادة من البيانات المخزنة في BigQuery لإنشاء نماذج ML وتنفيذها دون الحاجة إلى نقل البيانات إلى بيئة ML منفصلة.
يعمل BigQuery ML على تبسيط سير عمل ML من خلال دمجه مع SQL ، وهي لغة مستخدمة على نطاق واسع للاستعلام عن البيانات المنظمة ومعالجتها. يسمح هذا التكامل لمحللي البيانات وعلماء البيانات بالاستفادة من مهاراتهم ومعرفتهم في SQL الحالية لبناء نماذج ML. يمكنهم استخدام عبارات SQL لإنشاء نماذج ML وتدريبها ، وإجراء تنبؤات ، وتقييم أداء النموذج ، كل ذلك ضمن بيئة BigQuery المألوفة.
تتمثل الفكرة الرئيسية وراء BigQuery ML في تمكين المستخدمين من أداء مهام ML باستخدام SQL ، دون مطالبتهم بالحصول على خبرة في لغات البرمجة التقليدية أو أطر عمل ML. يوفر تجريدًا عالي المستوى يقوم بأتمتة العديد من الخطوات المعقدة التي ينطوي عليها تطوير نموذج ML ، مثل هندسة الميزات واختيار النموذج وضبط المعلمة الفائقة.
يدعم BigQuery ML مجموعة متنوعة من خوارزميات تعلم الآلة ، بما في ذلك الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وتجميع متوسطات k وعوامل المصفوفة وتوقع السلاسل الزمنية. تم تحسين هذه الخوارزميات للتعامل مع مجموعات البيانات واسعة النطاق المخزنة في BigQuery ، مما يسمح للمستخدمين بتدريب النماذج على كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة.
لإنشاء نموذج ML في BigQuery ML ، يبدأ المستخدمون بتحديد استعلام SQL الذي يحدد ميزات الإدخال والمتغير الهدف من مجموعة بيانات BigQuery. يمكنهم بعد ذلك استخدام عبارة CREATE MODEL لتحديد خوارزمية ML ونوع النموذج وأي معلمات إضافية. يقسم BigQuery ML تلقائيًا البيانات إلى مجموعات تدريب وتقييم ، ويدرب النموذج باستخدام الخوارزمية المحددة.
بمجرد تدريب النموذج ، يمكن للمستخدمين إجراء تنبؤات عن طريق تنفيذ استعلام SQL يشير إلى النموذج. يعالج BigQuery ML جميع الحسابات الضرورية ويعيد القيم المتوقعة. يمكن للمستخدمين أيضًا تقييم أداء نموذجهم من خلال مقارنة القيم المتوقعة مع القيم الفعلية في مجموعة التقييم.
يتكامل BigQuery ML مع خدمات GCP الأخرى ، مثل Dataflow و Dataproc ، مما يسمح للمستخدمين ببناء خطوط ML من طرف إلى طرف تتوسع بسلاسة. كما يوفر التكامل مع Google Cloud AI Platform ، مما يتيح للمستخدمين تصدير نماذج BigQuery ML للخدمة في بيئات الإنتاج.
BigQuery ML هي أداة قوية تمكن المستخدمين من أداء مهام ML مباشرة داخل BigQuery باستخدام SQL. يبسط سير عمل ML من خلال دمجه مع SQL وأتمتة العديد من الخطوات المعقدة التي ينطوي عليها تطوير النموذج. بفضل دعمه لمجموعات البيانات واسعة النطاق وخوارزميات تعلم الآلة المختلفة ، يُمكّن BigQuery ML محللي البيانات وعلماء البيانات من الاستفادة من مهاراتهم في SQL وبناء نماذج تعلم الآلة على نطاق واسع.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص الاستعلام الشامل:
- ما الطرق المختلفة للتفاعل مع BigQuery؟
- ما الأدوات التي يمكن استخدامها لتصور البيانات في BigQuery؟
- كيف يدعم BigQuery تحليل البيانات؟
- ما الطريقتان لاستيعاب البيانات في BigQuery؟