Cuándo usar AutoML Tables vs BigQuery ML en Machine Learning

¿Cuándo utilizar AutoML Tables y BigQuery ML?

¿Estás explorando herramientas para entrenar tus modelos de machine learning y no sabes cuál elegir? AutoML Tables y BigQuery ML son dos poderosas opciones que, aunque podrían parecer competidoras, en realidad son complementarias. En esta ocasión, descubriremos cómo y cuándo utilizar cada una. Tu elección dependerá del tipo de problema y de los objetivos que esperas alcanzar con tus datos. Entonces, ¿cuál es el mejor para ti?

¿Qué es AutoML Tables?

Cuando hablamos de AutoML Tables, nos referimos a un servicio de entrenamiento automático de redes neuronales para trabajar con datos estructurados. Imagine que usted explica sus datos, y AutoML Tables realiza automáticamente un proceso de autoentrenamiento para encontrar el mejor algoritmo. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la calidad del modelo, ofreciendo mayor facilidad de implementación y ahorro de costos.

¿Cómo funciona AutoML Tables?

AutoML Tables se encarga de automatizar una serie de procesos:

• Subida de datos estructurados: Previamente preparados y listos para el entrenamiento del modelo.
• Selección del tipo de problema: Clasificación o regresión.
• Entrenamiento del modelo: A través de una serie de redes neuronales preconfiguradas que buscan la mejor solución para los datos proporcionados.
• Exportación rápida: AutoML Tables puede realizar tareas de 'feature engineering' automáticamente e identificar y manejar variables altamente correlacionadas.

Los modelos de AutoML Tables son ideales cuando se requiere alta precisión y una experiencia consistente, ya que sigue el mismo patrón de uso para visión, traducción, lenguaje natural, y más.

¿Qué podemos lograr con BigQuery ML?

Por otro lado, BigQuery ML permite realizar modelos de machine learning directamente en el entorno de BigQuery usando una interfaz SQL. Diseñado para ser sencillo y accesible, BigQuery ML facilita experimentaciones rápidas y hallazgos en tiempo real dentro del data warehouse de BigQuery.

¿Cómo opera BigQuery ML?

BigQuery ML ofrece diversas características que ayudan en la creación y experimentación de modelos:

• Definición de funciones por el usuario: Permite personalizar los queries.
• Modelos preconfigurados: Soporta regresiones lineales, multinomiales, y segmentaciones, entre otros.
• Integración con TensorFlow y AutoML Tables: Permite importar modelos ya preparados para más experimentación.
• Accesibilidad: Ideal para aquellos sin habilidades avanzadas de programación, acerca el machine learning a un mayor público.

Por su facilidad de uso, BigQuery ML es preferido para exploración rápida de datos y modelos simples, como regresiones o clasificaciones sencillas.

Diferencias claves y casos de uso

AutoML Tables

• Precisión alta: Ideal para problemas que requieren una automatización detallada y precisión en los resultados.
• Experiencia consistente: Se aplica el mismo enfoque en otros servicios como visión, traducción, etc.
• Proceso de entrenamiento extenso: Debido al benchmarking de varias redes neuronales, lo que requiere más tiempo.

BigQuery ML

• Velocidad en experimentación: Perfecto para modelos simples que requieren rápida validación y ajustes.
• Utilización eficaz de datos en BigQuery: Ideal para trabajar directamente con datos ya disponibles en BigQuery.
• Modelo simplificado: Adecuado para tareas más básicas y rápidas de machine learning.

Para maximizar el potencial de estas herramientas, reconoce que son complementarias. Mientras que AutoML Tables automatiza por completo y busca alta precisión, BigQuery ML te da la rapidez y simplicidad de trabajar directamente en el entorno de BigQuery con SQL. Así, puedes comenzar ahora a experimentar y crear modelos accionables que agreguen valor a tus aplicaciones o soluciones de negocio. ¡Un mundo de machine learning te espera!