Chapitre 9. L'apprentissage automatique dans BigQuery
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
L'intelligence artificielle (IA) est le domaine de l'informatique qui se concentre sur la construction de systèmes informatiques capables d'agir de manière autonome. Au fil des ans, de nombreux sous-domaines différents sont apparus dans l'IA, mais une approche qui a fait ses preuves ces dernières années est l'idée d'utiliser de grands ensembles de données pour former des modèles à usage général (tels que les arbres de décision et les réseaux neuronaux) qui peuvent résoudre des problèmes complexes avec une grande précision.
Enseigner un ordinateur sur la base d'exemples s'appelle l'apprentissage automatique supervisé, et il peut être réalisé dans BigQuery en conservant les données en place. Dans ce chapitre, nous examinons comment résoudre une grande variété de problèmes d'apprentissage automatique à l'aide de BigQuery ML. Même si l'apprentissage automatique peut être effectué dans BigQuery, le fait de pouvoir utiliser des cadres d'apprentissage automatique puissants et standard tels que TensorFlow sur les données dans BigQuery peut nous donner accès à une variété beaucoup plus grande de modèles et de composants d'apprentissage automatique. C'est pourquoi, dans ce chapitre, nous examinons également les connexions qui existent entre BigQuery et les cadres d'apprentissage automatique à part entière. ...
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