32、BigQuery机器学习与安全管理全解析

BigQuery机器学习与安全管理全解析

1. AutoML与机器学习模型训练

1.1 AutoML Vision与相关模型

AutoML Vision提供了一个基于Web的界面，可用于上传图像（或指向Google Cloud Storage上的图像）、识别图像标签，并启动图像分类或目标检测模型的训练。

由于BigQuery中的数据往往是结构化或半结构化的，相关的AutoML模型主要有：
- AutoML Natural Language：用于文本分类和实体检测等任务。
- AutoML Tables：用于对结构化数据进行回归、分类和时间序列预测等任务。
- AutoML Recommendations：用于构建先进的推荐模型。

1.2 使用AutoML Tables

使用AutoML Tables的步骤如下：
1. 访问GCP控制台的起始点。
2. 指向一个BigQuery表。
3. 选择特征列和标签列。
4. 点击“Train”开始训练。虽然训练时间较长（大约12到24小时），但得到的准确率往往比使用BigQuery ML在相同数据集上的准确率更高。

1.3 TensorFlow支持

尽管BigQuery ML具有可扩展性和便利性，AutoML功能强大且准确，但有时你可能希望使用Keras或TensorFlow构建自己的自定义模型。也可以使用TensorFlow训练模型，然后使用BigQuery进行预测，或者在BigQuery中训练模型并部署到TensorFlow Serving中。

1.3.1