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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。
Amindorostian- Amin Udunanian的个人页面
机器学习工程师|创始人2月。2021 - Present • ECA : [ONGOING] Building Enterprise Coding Assistant, a developer tooling that integrates seamlessly with existing workspace apps and leveraging Generative AI (LLMs) makes software development much more efficient Full-stack development of the application (Svelte, Tailwind, Python, Docker, Kubernetes, CI/CD, OIDC support, Event-driven architec- ture) • MN资产管理：[正在进行的]进行数据枢纽，以提供数据驱动的体系结构，使各种应用程序Spark，Kafka，Kubernetes，kubernetes，airfflow，aws•ABN AMRO银行：建立数据科学家将其模型带到生产Kafka，Azure Cloud Managed Services（Active Directory等）的平台），气流，kubernetes•deribit：帮助，加密世界中最大的衍生品交换之一，发现使用ML的恶意交易。使用Google BigQuery，ML引擎和DataFlow分析超过1000亿行的行•BITVAVO：为荷兰加密货币现场交换的BigData解决方案工作，以便为他们提供有关客户的见解。为他们的数据管道技术堆栈奠定基础：Kafka，BigQuery，Python，Kubernetes，CI/CD•Neurololytics：AI平台的MLOPS和建筑设计
分析和人工智能/机器学习
重新思考地理空间关系和洞察如何帮助您实现更加繁荣和可持续的业务未来，该解决方案基于 Google 产品（如 BigQuery 和 Earth Engine）构建，功能强大且全面。本出版物仅包含一般信息，德勤不会通过本出版物提供会计、业务、财务、投资、法律、税务或其他专业建议或服务。本出版物不能替代此类专业建议或服务，也不应将其用作可能影响您业务的任何决策或行动的依据。在做出任何可能影响您业务的决定或采取任何行动之前，您应咨询合格的专业顾问。德勤对任何依赖本出版物而遭受的损失概不负责。
分析和人工智能/机器学习 (AI/ML)
重新思考地理空间关系和洞察如何帮助您实现更加繁荣和可持续的业务未来，该解决方案基于 BigQuery 和 Earth Engine 等 Google 产品构建，功能强大且全面。本出版物仅包含一般信息，德勤不会通过本出版物提供会计、商业、财务、投资、法律、税务或其他专业建议或服务。本出版物不能替代此类专业建议或服务，也不应将其用作可能影响您业务的任何决策或行动的依据。在做出任何可能影响您业务的决定或采取任何行动之前，您应咨询合格的专业顾问。德勤对任何依赖本出版物而遭受的损失概不负责。
分析和人工智能/机器学习
重新思考地理空间关系和洞察如何帮助您实现更加繁荣和可持续的业务未来，该解决方案基于 BigQuery 和 Earth Engine 等 Google 产品构建，功能强大且全面。本出版物仅包含一般信息，德勤不会通过本出版物提供会计、商业、财务、投资、法律、税务或其他专业建议或服务。本出版物不能替代此类专业建议或服务，也不应将其用作可能影响您业务的任何决策或行动的依据。在做出任何可能影响您业务的决定或采取任何行动之前，您应咨询合格的专业顾问。德勤对任何依赖本出版物而遭受的损失概不负责。
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现