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Construyendo modelos de aprendizaje de máquinas en SQL usando BigQuery ML

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Resumen del curso

Construyendo modelos de aprendizaje de máquinas en SQL usando BigQuery ML
Construyendo modelos de aprendizaje de máquinas en SQL usando BigQuery ML

Hola. Mi nombre es Janani Ravi, y bienvenidos a este curso sobre la construcción de modelos de aprendizaje de máquinas en SQL usando BigQuery ML. Un poco sobre mí. Tengo una maestría en ingeniería eléctrica de Stanford y he trabajado con compañías como Microsoft, Google y Flipkart. En Google, fui uno de los primeros ingenieros en trabajar en la edición colaborativa en tiempo real en Google Docs, y tengo cuatro patentes por sus tecnologías subyacentes. Actualmente trabajo en mi propia empresa, Loonycorn, un estudio de contenido de video de alta calidad. En este curso, aprenderás a construir y entrenar modelos de aprendizaje de máquinas y a emplear esos modelos para la predicción, todo ello con simples comandos SQL sobre los datos almacenados en BigQuery. Comenzamos el curso con una introducción al aprendizaje de máquinas usando BigQuery. Entenderemos las diferentes opciones disponibles en el GCP si desea construir y entrenar sus modelos y veremos cómo puede hacer la elección correcta entre estos servicios para su caso de uso específico. Luego trabajaremos con algunos conjuntos de datos del mundo real almacenados en BigQuery para construir modelos de regresión lineal y clasificación binaria. BigQuery le permite especificar los parámetros de entrenamiento para construir y entrenar sus modelos en SQL. Esto tiene el efecto de hacer que el aprendizaje de la máquina sea accesible incluso para aquellos que no están familiarizados con los lenguajes de programación de alto nivel. A continuación estudiaremos cómo analizar los modelos que construimos usando las funciones de evaluación e inspección de características en BigQuery. También ejecutaremos los comandos de BigQuery en Cloud Datalab, un Notebook Jupyter que está alojado en el GCP y estrechamente integrado con todos los servicios del GCP. Al final de este curso, usted tendrá un buen entendimiento de cómo puede usar BigQuery ML para extraer información de sus datos mediante la aplicación de modelos de regresión lineal y logística.