BigQuery ML이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

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BigQuery ML은 사용자가 완전 관리형 데이터 웨어하우스인 BigQuery 내에서 직접 기계 학습 모델을 빌드하고 배포할 수 있도록 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 강력한 기계 학습(ML) 도구입니다. BigQuery ML을 사용하면 사용자는 BigQuery에 저장된 데이터를 활용하여 데이터를 별도의 ML 환경으로 이동할 필요 없이 ML 모델을 만들고 실행할 수 있습니다.

BigQuery ML은 구조화된 데이터 쿼리 및 조작에 널리 사용되는 언어인 SQL과 통합하여 ML 워크플로를 간소화합니다. 이 통합을 통해 데이터 분석가와 데이터 과학자는 기존 SQL 기술과 지식을 활용하여 ML 모델을 구축할 수 있습니다. 익숙한 BigQuery 환경 내에서 SQL 문을 사용하여 ML 모델을 생성 및 교육하고, 예측하고, 모델 성능을 평가할 수 있습니다.

BigQuery ML의 핵심 아이디어는 사용자가 기존 프로그래밍 언어나 ML 프레임워크에 대한 전문 지식 없이도 SQL을 사용하여 ML 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 기능 엔지니어링, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 ML 모델 개발과 관련된 많은 복잡한 단계를 자동화하는 높은 수준의 추상화를 제공합니다.

BigQuery ML은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, k-평균 클러스터링, 행렬 분해, 시계열 예측을 비롯한 다양한 ML 알고리즘을 지원합니다. 이러한 알고리즘은 BigQuery에 저장된 대규모 데이터세트를 처리하도록 최적화되어 있으므로 사용자는 대량의 데이터에 대해 모델을 빠르고 효율적으로 학습시킬 수 있습니다.

BigQuery ML에서 ML 모델을 생성하기 위해 사용자는 BigQuery 데이터세트에서 입력 기능과 대상 변수를 선택하는 SQL 쿼리를 정의하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 CREATE MODEL 문을 사용하여 ML 알고리즘, 모델 유형 및 추가 매개변수를 지정할 수 있습니다. BigQuery ML은 자동으로 데이터를 학습 및 평가 세트로 분할하고 지정된 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시킵니다.

모델이 훈련되면 사용자는 모델을 참조하는 SQL 쿼리를 실행하여 예측을 할 수 있습니다. BigQuery ML은 필요한 모든 계산을 처리하고 예측 값을 반환합니다. 사용자는 예측 값을 평가 세트의 실제 값과 비교하여 모델의 성능을 평가할 수도 있습니다.

BigQuery ML은 Dataflow 및 Dataproc과 같은 다른 GCP 서비스와 통합되므로 사용자가 원활하게 확장되는 엔드 투 엔드 ML 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 또한 Google Cloud AI Platform과의 통합을 제공하여 사용자가 프로덕션 환경에서 제공하기 위해 BigQuery ML 모델을 내보낼 수 있습니다.

BigQuery ML은 사용자가 SQL을 사용하여 BigQuery 내에서 직접 ML 작업을 수행할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. SQL과 통합하고 모델 개발과 관련된 많은 복잡한 단계를 자동화하여 ML 워크플로를 단순화합니다. 대규모 데이터세트와 다양한 ML 알고리즘을 지원하는 BigQuery ML은 데이터 분석가와 데이터 과학자가 SQL 기술을 활용하고 규모에 맞게 ML 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다.

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