BigQuery ML: como criar modelos de machine learning?

Seus analistas de dados gostariam de criar modelos de machine learning (ML) mesmo sem conhecimento avançado em codificação? O BigQuery ML é o recurso de machine learning do BigQuery que permite criar modelos de aprendizado de máquina de forma simples e rápida, usando os dados do BigQuery. 

O BigQuery ML democratiza a análise preditiva e torna mais fácil começar a implementar modelos de machine learning. Não é à toa que a solução vem sendo utilizada em diversas aplicações, como detecção de anomalias, segmentação de clientes e recomendações de produtos.

Quer saber como o BigQuery ML pode democratizar o machine learning na sua empresa? Confira a seguir mais detalhes sobre a solução e seus benefícios.

O que é o BigQuery ML?

Geralmente, executar ML ou IA em grandes conjuntos de dados exige conhecimento de programação e de frameworks de ML. Isso acaba fazendo com que apenas desenvolvedores consigam criar modelos de ML, excluindo analistas de dados (feras na compreensão dos dados, mas que podem ter conhecimento limitado de ML e de programação).
O BigQuery ML democratiza todo esse processo: os usuários de SQL podem usar ferramentas e habilidades SQL para criar e avaliar modelos e gerar resultados com base nos LLMs e nas APIs do Cloud AI.

O BigQuery ML operacionaliza modelos de aprendizado de máquina diretamente no BigQuery (o data warehouse gerenciado do Google Cloud) usando o SQL padrão. Na prática, isso substitui a necessidade de programação e o conhecimento de estruturas especializadas.

Com o BigQuery ML, é possível treinar e implantar modelos de machine learning usando SQL. Com a infraestrutura escalonável e totalmente gerenciada do BigQuery, é possível reduzir a complexidade e, ao mesmo tempo, acelerar as análises para se dedicar mais tempo usando as previsões para melhorar seus negócios.

Vantagens de usar o BigQuery ML

O BigQuery ML proporciona diversas vantagens em relação a outras ferramentas no uso de ML ou IA com um data warehouse baseado em nuvem. São elas:

Fácil acesso ao ML e IA

Permite que os analistas de dados, os usuários prioritários do armazenamento de dados, criem e executem modelos a partir de ferramentas e planilhas de inteligência empresarial. Assim, é possível utilizar o poder da análise preditiva para direcionar a tomada de decisões.

Dispensa programação complexa

Não é necessário programar uma solução de ML ou IA usando Python ou Java. Os usuários podem treinar modelos e acessar recursos de IA usando o SQL, uma linguagem amplamente utilizada pelos analistas de dados.

Agilidade na criação de modelos de ML

O BigQuery ML simplifica e agiliza o desenvolvimento e inovação do modelo. Em vez de exigir a migração de dados do local de armazenamento de dados, o recurso traz ML para os dados. Isso reduz a complexidade, já que menos ferramentas são necessárias. Além disso, acelera a produção porque não é necessário mover e formatar grandes quantidades de dados para frameworks de ML baseados em Python para treinar um modelo no BigQuery.

Funcionalidades do BiqQuery ML

Confira as possibilidades e vantagens de usar o BigQuery ML:

• Crie e utilize modelos de machine learning em dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em escala global diretamente no BigQuery, por meio do uso de consulta SQL simples.  
• Use tabelas automáticas de ML para criar os melhores modelos, enquanto lida com engenharia de recursos e seleção de modelo. 
• Crie um conjunto de dados no BigQuery: basta escrever uma consulta SQL simples com o termo “create model” para criar o modelo.
• Execute uma consulta e observe o modelo enquanto ele está sendo treinado na guia de estatísticas do modelo. A partir disso, use seu modelo treinado modelo para fazer previsões por meio da função “mlpredict” em uma nova consulta e aproveitar os resultados diretamente no console do BigQuery.
• Acesse LLMs e APIs do Cloud AI para executar tarefas de inteligência artificial (IA), como geração de texto ou tradução automática.
• Exporte modelos do BigQuery ML para previsão on-line na Vertex AI ou na sua própria camada de disponibilização. 

Modelos LLMs e APIs do Cloud AI

Há diversos recursos de aplicativos de inteligência artificial (IA) compatíveis com o BigQuery ML. Com eles, os analistas de dados podem executar tarefas de IA no BigQuery ML usando modelos de linguagem grandes (LLMs) e APIs do Cloud AI. Estas são algumas das tarefas disponíveis:

IA generativa: utilize a linguagem natural generativa para realizar tarefas como resumir textos, como um relatório extenso, ou até mesmo criar novos textos, como o rascunho de um e-mail orientativo.

Processamento de linguagem natural: tenha em mãos o processamento de linguagem natural para executar tarefas em seus dados, como classificação e análise de sentimento. Exemplo: analise o feedback de um produto para compreender a avaliação do cliente. 

Visão computacional: realiza tarefas de análise de imagens. Exemplo: análise de imagens para identificar se contém logotipos, pontos de referência ou rostos. 

Transcrição de áudio: realiza a transcrição de arquivos de áudio em texto. Exemplo: pode ser utilizada para transcrever uma chamada de voz em texto. 

Tradução automática: conte com a tradução automática para trabalhar com textos em outros idiomas.

Incorporação (embedding): utilize para detectar itens semanticamente semelhantes. Exemplo: o embedding de texto ajuda a identificar semelhanças entre textos. 

Processamento de documentos: utilizado para extrair insights de documentos não estruturados. Exemplo: extração de informações de notas fiscais para inserção em software de contabilidade.

Como obter o BigQuery ML?

Como vimos, o BigQuery ML democratiza a análise preditiva e permite que analistas de dados implementem modelos de machine learning sem precisar programar. Comece a utilizar agora o BigQuery ML para operacionalizar modelos de aprendizado de máquina diretamente no BigQuery!

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