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Checkpoints
Calculate trips taken by Yellow taxi in each month of 2015
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Calculate average speed of Yellow taxi trips in 2015
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Test whether fields are good inputs to your fare forecasting model
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Create a BigQuery dataset to store models
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Create a taxifare model
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Evaluate classification model performance
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Predict taxi fare amount
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BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測
GSP246
概要
BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したりデータベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータをクエリできます。
BigQuery の新機能である BigQuery ML（BQML、ベータ版）を使用すれば、最小限のコーディングで機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。
このラボでは、BigQuery の一般公開データセットの中から、数百万件に及ぶニューヨーク市内のタクシー賃走データを探索します。その後、機械学習モデルを BigQuery 内に作成し、モデル入力に基づいてタクシー運賃を予測します。最後に、モデルの性能を評価し、そのモデルで予測を行います。
目標
このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。
- BigQuery を使用して一般公開データセットを見つける。
- タクシーの一般公開データセットをクエリし、探索する。
- バッチ予測に使用するトレーニングと評価のデータセットを作成する。
- 予測（線形回帰）モデルを BQML に作成する。
- 機械学習モデルの性能を評価する。
必要なもの
- Google Cloud Platform プロジェクト
- Google Chrome や Mozilla Firefox などのブラウザ
Qwiklabs に参加してこのラボの残りの部分や他のラボを確認しましょう。
- Google Cloud Console への一時的なアクセス権を取得します。
- 初心者レベルから上級者レベルまで 200 を超えるラボが用意されています。
- ご自分のペースで学習できるように詳細に分割されています。