Machine Learning with BigQuery ML : Create, execute, and improve machine learning models in BigQuery using standard SQL queries
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Manage different business scenarios with the right machine learning technique using Google's highly scalable BigQuery ML Key Features:Gain a clear understanding of AI and machine learning services on GCP, learn when to use these, and find out how to integrate them with BigQuery ML Leverage SQL syntax to train, evaluate, test, and use ML models Discover how BigQuery works and understand the capabilities of BigQuery ML using examples Book Description: BigQuery ML enables you to easily build machine learning (ML) models with SQL without much coding. This book will help you to accelerate the development and deployment of ML models with BigQuery ML. The book starts with a quick overview of Google Cloud and BigQuery architecture. You'll then learn how to configure a Google Cloud project, understand the architectural components and capabilities of BigQuery, and find out how to build ML models with BigQuery ML. The book teaches you how to use ML using SQL on BigQuery. You'll analyze the key phases of a ML model's lifecycle and get to grips with the SQL statements used to train, evaluate, test, and use a model. As you advance, you'll build a series of use cases by applying different ML techniques such as linear regression, binary and multiclass logistic regression, k-means, ARIMA time series, deep neural networks, and XGBoost using practical use cases. Moving on, you'll cover matrix factorization and deep neural networks using BigQuery ML's capabilities. Finally, you'll explore the integration of BigQuery ML with other Google Cloud Platform components such as AI Platform Not Elektronisches Buch and TensorFlow along with discovering best practices and tips and tricks for hyperparameter tuning and performance enhancement. By the end of this BigQuery book, you'll be able to build and evaluate your own ML models with BigQuery ML. What You Will Learn:Discover how to prepare datasets to build an effective ML model Forecast business KPIs by leveraging various ML models and BigQuery ML Build and train a recommendation engine to suggest the best products for your customers using BigQuery ML Develop, train, and share a BigQuery ML model from previous parts with AI Platform Not Elektronisches Buch Find out how to invoke a trained TensorFlow model directly from BigQuery Get to grips with BigQuery ML best practices to maximize your ML performance Who this book is for: This book is for data scientists, data analysts, data engineers, and anyone looking to get started with Google's BigQuery ML. You'll also find this book useful if you want to accelerate the development of ML models or if you are a business user who wants to apply ML in an easy way using SQL. Basic knowledge of BigQuery and SQL is required.…
N° de ref. del artículo 9781800560307
- Título
- Machine Learning with BigQuery ML : Create, execute, and improve machine learning models in BigQuery using standard SQL queries
- Autor
- Alessandro Marrandino
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1800560303
- ISBN 13
- 9781800560307
- Peso del artículo
- 643 gramos
- Dimensiones
- 235x191x19 mm
Manage different business scenarios with the right machine learning technique using Google's highly scalable BigQuery ML
Key Features
- Gain a clear understanding of AI and machine learning services on GCP, learn when to use these, and find out how to integrate them with BigQuery ML
- Leverage SQL syntax to train, evaluate, test, and use ML models
- Discover how BigQuery works and understand the capabilities of BigQuery ML using examples
Book Description
BigQuery ML enables you to easily build machine learning (ML) models with SQL without much coding. This book will help you to accelerate the development and deployment of ML models with BigQuery ML.
The book starts with a quick overview of Google Cloud and BigQuery architecture. You'll then learn how to configure a Google Cloud project, understand the architectural components and capabilities of BigQuery, and find out how to build ML models with BigQuery ML. The book teaches you how to use ML using SQL on BigQuery. You'll analyze the key phases of a ML model's lifecycle and get to grips with the SQL statements used to train, evaluate, test, and use a model. As you advance, you'll build a series of use cases by applying different ML techniques such as linear regression, binary and multiclass logistic regression, k-means, ARIMA time series, deep neural networks, and XGBoost using practical use cases. Moving on, you'll cover matrix factorization and deep neural networks using BigQuery ML's capabilities. Finally, you'll explore the integration of BigQuery ML with other Google Cloud Platform components such as AI Platform Notebooks and TensorFlow along with discovering best practices and tips and tricks for hyperparameter tuning and performance enhancement.
By the end of this BigQuery book, you'll be able to build and evaluate your own ML models with BigQuery ML.
What you will learn
- Discover how to prepare datasets to build an effective ML model
- Forecast business KPIs by leveraging various ML models and BigQuery ML
- Build and train a recommendation engine to suggest the best products for your customers using BigQuery ML
- Develop, train, and share a BigQuery ML model from previous parts with AI Platform Notebooks
- Find out how to invoke a trained TensorFlow model directly from BigQuery
- Get to grips with BigQuery ML best practices to maximize your ML performance
Who this book is for
This book is for data scientists, data analysts, data engineers, and anyone looking to get started with Google's BigQuery ML. You'll also find this book useful if you want to accelerate the development of ML models or if you are a business user who wants to apply ML in an easy way using SQL. Basic knowledge of BigQuery and SQL is required.
Table of Contents
- Introduction to Google Cloud and BigQuery
- Setting Up Your GCP and BigQuery Environment
- Introducing BigQuery Syntax
- Predicting Numerical Values with Linear Regression
- Predicting Boolean Values Using Binary Logistic Regression
- Classifying Trees with Multiclass Logistic Regression
- Clustering Using the K-Means Algorithm
- Forecasting Using Time Series
- Suggesting the Right Product by Using Matrix Factorization
- Predicting Boolean Values Using XGBoost
- Implementing Deep Neural Networks
- Using BigQuery ML with AI Notebooks
- Running TensorFlow Models with BigQuery ML
- BigQuery ML Tips and Best Practices
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Alessandro Marrandino is a Google Cloud customer engineer. He helps various enterprises in the digital transformation journey through the adoption of cloud technologies. He is actively focused on and experienced in data management and smart analytics solutions. He has spent his entire career on data and artificial intelligence projects for global companies in different industries.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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