一分钟让你搞懂，低代码AI如何使用BigQuery ML训练线性回归模型

低代码 AI 和 BigQuery ML：无需编码即可构建机器学习模型

低代码 AI

低代码 AI 是一种使用可视化界面和拖放工具构建机器学习模型的方法。它消除了编码的需要，使机器学习变得对技术和非技术人员都更加容易获得。

如何使用低代码 AI 训练线性回归模型

1. 准备数据： 整理和转换数据以适合建模。
2. 选择算法： 选择线性回归或神经网络算法。
3. 训练模型： 使用低代码 AI 平台将数据加载并训练算法。
4. 评估模型： 使用测试数据计算模型的准确性。
5. 部署模型： 在生产环境中使用模型。

BigQuery ML

BigQuery ML 是 Google Cloud 上的一项服务，可让您使用大数据构建和训练机器学习模型。它提供了各种算法，包括线性回归，并且可以处理海量数据集。

如何使用 BigQuery ML 训练线性回归模型

1. 创建数据集： 创建一个 BigQuery 数据集来存储数据。
2. 加载数据： 使用命令行工具或 Web UI 将数据加载到数据集。
3. 创建模型： 使用命令行工具或 Web UI 创建一个 BigQuery ML 模型。
4. 训练模型： 指定算法和训练数据。
5. 评估模型： 使用测试数据评估模型的准确性。
6. 部署模型： 在生产环境中使用模型。

代码示例

低代码 AI

// 使用低代码 AI 平台加载数据和训练模型
platform.loadData(data);
platform.trainModel(algorithm, data);

BigQuery ML

// 使用 BigQuery ML 创建模型
model = bigquery.Model(model_id="my_model")
model.type_ = "LINEAR_REG"
model.training_info = {"schema_uri": "gs://my-bucket/schema.json"}

// 使用 BigQuery ML 训练模型
job = bigquery.QueryJob(configuration={"query": {"query": "SELECT * FROM ML.TRAINING_INFO(MODEL `my_dataset.my_model`)"}})
job.result()  # 等待作业完成

结论

低代码 AI 和 BigQuery ML 使机器学习模型构建变得容易且高效。使用这些工具，您可以创建强大且准确的模型，而无需编码。这为技术和非技术人员提供了利用机器学习的力量来解决复杂问题的新机会。

常见问题解答

1. 低代码 AI 是否适合所有人？
是的，低代码 AI 适用于所有希望构建机器学习模型的人，无论他们的技术水平如何。

2. BigQuery ML 是否免费使用？
BigQuery ML 对小型数据集是免费的。对于更大的数据集，需要支付费用。

3. 低代码 AI 和 BigQuery ML 有什么区别？
低代码 AI 提供了一个可视化界面，而 BigQuery ML 则需要使用代码。此外，BigQuery ML 专门用于处理大数据集。

4. 使用低代码 AI 构建的模型是否准确？
使用低代码 AI 构建的模型可以非常准确，但前提是您选择了正确的算法和训练了足够的数据。

5. 我需要成为数据科学家才能使用低代码 AI 或 BigQuery ML 吗？
不，您不需要成为数据科学家即可使用低代码 AI 或 BigQuery ML。这些工具旨在对技术和非技术人员都易于使用。