SQL kullanarak BigQuery'de Makine Öğrenmesi ve Sonuç Alma

Veri analistler veritabanlarından verileri çıkarmak ve makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve çalıştırmak için sık sık engellerle karşılaşırlar. BigQuery Machine Learning (BQML) bunu, standart SQL kullanarak verilerinizin yaşadığı yerde doğrudan tahmini modeller eğitip çalıştırarak çözer. Bu kurs, geleneksel veri analistinden tahmini analistine geçiş yapmanıza yardımcı olur. Sınıflandırma, gerileme ve tahmin için makine öğrenimi modellerini inşa, değerlendirme ve dağıtma ve aynı zamanda modern üretken AI model çıkarımları entegre eden SQL sorgularını nasıl yazacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: 1. Temel makine öğrenimi kavramlarını ve temel öngörülmüş modelleme sözlüğünü anlayın. 2. Standart SQL sintaksi kullanarak BigQuery içinde doğrudan denetimli öğrenme modelleri oluşturun ve eğitin. 3. Model performansını hassasiyet, hatırlama ve ortalama mutlak hata gibi anahtar metriklerle değerlendirin. 4. Veri ihraç etmeden büyük veri setleri üzerinde gerçek zamanlı tahminler ve grup çıkarımlar oluşturun. 5. Uzak model ve büyük dil model çıkarımları gibi modern entegrasyonları yapılandır. 6. Veri yapılandırma ve makine öğrenimi çalışma akışlarını yönetmek için en iyi uygulamaları uygulayın. Bu metin tabanlı kılavuz, pratik SQL tabanlıdır modelleme senaryoları boyunca adım adım ilerlemeden önce temel ML terminolojisiyle başlar. Açık açıklamaları okuyacak, sorgu yapılarını analiz edecek ve kendi ML ifadelerinizi yazmayı pratik edeceksiniz. Araç takımlarına makine öğrenmesini eklemek isteyen veri analistler ve SQL kullanıcıları için tasarlanmış olup, önceden programlama önkoşulları yoktur. Bugün öğrenmeye başlayın ve SQL veritabanınızın öngörü gücünü açığa çıkarın.