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用bigquery ml
摘要：机器学习（ML）通过启用预测分析，个性化治疗和改善患者预后来改变医疗保健。但是，传统的ML工作流通常需要专业技能，基础设施和资源，从而限制了许多医疗保健专业人员的可访问性。本文探讨了BigQuery ML云服务如何帮助医疗保健研究人员和数据分析师使用SQL构建和部署模型，而无需高级ML知识。我们的结果表明，增强的树模型在三种模型中达到了最高的性能，使其对糖尿病预测非常有效。BigQuery ML直接将预测分析整合到其工作流程中，以告知决策并支持患者护理。我们通过使用糖尿病健康指标数据集对糖尿病预测的案例研究揭示了这种能力。我们的研究强调了BigQuery ML在民主化机器学习中的作用，从而使更快，可扩展和有效的预测分析能够直接增强医疗保健决策过程。这项研究旨在通过提供对BigQuery ML功能的详细见解，弥合先进的机器学习与实用医疗保健分析之间的差距。通过在现实世界中的案例研究中展示其实用性，我们强调了它的潜力，可以简化复杂的工作流程并扩大对医疗保健专业人员的广泛受众的预测工具的访问。
Bigquery向多云的Lakehouse迈向的演变
BigQuery的云原始分类架构使Google Cloud可以发展系统，以满足分析和AI/ML工作负载频谱的几种客户需求。围绕数据湖和企业数据仓库工作负载统一的BigQuery中心的关键要求。此操作结合：（1）需要核心数据管理基本，例如安全性，治理，常见的运行时元数据，性能加速，酸性交易，由企业数据仓库提供，以及（2）以（2）将开源格式和分析性生态系统的灵活性以及诸如新的Work//a Ii ai II ai II II的灵活性以及（2）利用（2）。此外，由于云客户正在选择默认情况下选择多云足迹，因此有很大的要求支持BigQuery。本文描述了Biglake，这是BigQuery向多云的Lakehouse朝着以新颖方式满足这些客户需求的发展。我们描述了该领域的三个主要创新。我们首先呈现Biglake桌，制作开源桌子格式（例如Apache Parquet，Iceberg）一流的公民，在这些格式上为BigQuery和其他开源分析引擎提供了精细的治理执法和性能加速。接下来，我们介绍了Biglake对象表的设计和实施，这些表使BigQuery可以集成AI/ML，以通过非结构化数据推导和处理。最后，我们提出了Omni，这是一个在非GCP云上部署BigQuery的平台，重点是我们为提供企业Lakehouse产品提供的基础架构和运营创新，而不管托管数据的云提供商如何。