Публикации по теме 'bigquery'


Создайте своего собственного бота-аналитика SQL
Задавайте вопросы о своих структурированных данных; Получите обоснованные ответы Введение Одна из проблем использования LLM (больших языковых моделей) в бизнес-контексте — заставить модель давать фактические и точные ответы о данных вашей компании. Одним из возможных решений является поисковая дополненная генерация (RAG) с использованием векторной базы данных для заполнения контекста подсказки (см. мой пост: Вопросы и ответы с вашими документами: нежное введение в механизм..
Машинное обучение только с использованием SQL-запросов
Я предполагаю, что ваша первая реакция на заголовок этой статьи будет « ни за что !» — Я слышал, вы думаете, что это « невозможно !» — Все примеры, которые вы видели в Интернете, указывают на то, что если вы хотите заниматься машинным обучением , вы должны знать, как программировать на таких языках, как Python, используя такие фреймворки, как Tensor Flow и Scikit-learn. Позвольте мне познакомить вас с машинным обучением Google с помощью BigQuery. В этой технической пошаговой статье..
Создание модели машинного обучения с помощью SQL
Создайте модель машинного обучения с помощью SQL в Google Big Query. Несмотря на то, что машинное обучение уже является действительно продвинутым, у него есть некоторые недостатки, которые могут затруднить его использование. Текущие рабочие процессы машинного обучения и их проблемы Если вы работали с моделями машинного обучения, вы можете понять, что структура и их подготовка могут занимать очень много времени. В качестве типичной информации исследователи должны сначала обменять..
Загрузите данные CSV в кластеризованную таблицу в BigQuery
Как использовать Python для импорта данных в Google BigQuery С Python и BigQuery у вас есть очень мощный набор инструментов Data Science. С блокнотом Jupyter вы можете получить доступ к BigQuery и импортировать, анализировать, анализировать и, при необходимости, загружать данные обратно в BigQuery. Другим вариантом использования, конечно же, может быть процесс интеграции данных по заданиям ETL/ELT в BigQuery…
Сравнение BigQuery Processing и Spark Dataproc
Авторы Шобана Нилакантан , Арид Четтали , Виньеш Радж , Снеха Прабху и Вивек Патхане Вступление В настоящее время PayPal переводит свои аналитические рабочие нагрузки на Google Cloud Processing (GCP). В этом посте я расскажу о различных подходах, которые мы оценили для миграции наших процессов из локальной среды в GCP. Мы выполняем ряд заданий Spark для обработки аналитических данных в PayPal. Эти задания собирают поведенческие данные с веб-сайта и переупаковывают их в..
Примените машинное обучение к данным
Новая парадигма на примере Google BigQuery Традиционный подход извлечения данных из хранилища данных или озера данных - затем их очистка, преобразование и построение модели постепенно заменяется новым подходом [1], который называется Принесите вычисления к данным или Применение машинного обучения / алгоритмов к данным Тем более, что крупные поставщики, такие как Google, Amazon и Microsoft, связывают такие сервисы, как базы данных и хранилища данных, с сервисами машинного..
Экстренные новости BigQuery — Генеративный ИИ
В последние несколько месяцев внимание всего мира (или, по крайней мере, мира технологий) было приковано к моделям генеративного ИИ (и конкретно к LLM). Наши сообщества GDE и Cloud Camption не являются исключением: мы экспериментируем с новыми моделями искусственного интеллекта GCP Vertex и готовимся поделиться подробностями. Мне даже кажется, что в последнее время я проводил больше времени с Vertex AI, чем с моей любимой частью GCP — BigQuery. Список замечательных тем BigQuery, которые..