Google使BigQuery和Kaggle可以更轻松地分析机器学习数据

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Google试图在机器学习社区中促进更多的协作，该社区专注于人工智能的特定子集，该子集试图摹仿人脑的学习方式。

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【Google使BigQuery和Kaggle可以更轻松地分析机器学习数据】为此，它将BigQuery云数据仓库和分析服务与Kaggle集成在一起，Kaggle是一个在线社区，供数据科学家和其他机器学习爱好者使用，以探究，分析和共享他们的工作。通过将BigQuery与Google两年前收购的Kaggle结合使用，该公司表示，可以在“直观的开辟环境”中查询数据而无需先移动或下载该信息。
用户将能够执行SQL查询，使用结构化查询语言训练机器学习模型并在Kernels(Kaggle的免费托管Jupyter笔记本环境)中分析这些模型。Jupyter笔记本是Web应用程序，可使数据科学家更轻松地共享和协作软件代码。

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为了利用这一优势，数据科学家将需要创建一个Google Cloud帐户并将其链接到他们的Kernels笔记本或脚本。完成后，他们可以使用BigQuery应用程序编程接口库直接在笔记本中查询数据并对其进行分析。
“例如，您可以导入最新的数据科学库，例如Matplotlib ， scikit-learn和XGBoost，以可视化结果或训练最先进的机器学习模型，” Kaggle产品经理Jessica Li和BigQuery主任Jordan Tigani写道。博客文章。“更好的是，利用Kernel的大量免费计算功能，其中包括GPU，高达16GB的RAM和9个小时的执行时间。”

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谷歌表示，在Kaggle中查询和分析数据是一个更加无缝的过程，因为它意味着无需像以前那样先在查询编辑器中查询数据，然后再将该数据导出到其他地方即可完成分析。
Li和Tigani写道：“此外，Kaggle是一个共享平台，可让您轻松地将内核公开。” “ Kaggle使您可以传播开源工作，还可以与世界顶尖的数据科学家专业人员讨论数据科学。”