Associate Data Practitioner 問題の一覧 › 2. データ分析とプレゼンテーション
BigQuery ML の利点として適切なものを2つ選択。
※ 該当するものをすべて選択（2つ）
- SQL だけでモデルの作成・評価・予測ができる
- データを BigQuery の外へ移動せずに学習できる
- すべてのモデル種別でGPUが必須である
- モデル作成後はクエリを実行できなくなる
- Cloud Storage にしかデータを置けない
💡 答えと解説を見る
答え：A・B（SQL だけでモデルの作成・評価・予測ができる／データを BigQuery の外へ移動せずに学習できる）
BigQuery ML は SQL で CREATE MODEL・ML.EVALUATE・ML.PREDICT を実行でき、データを移動せずに学習できる。GPU は必須ではなく、モデル作成後もクエリは可能で、データは BigQuery のテーブルを主に使う。
BigQuery ML は SQL で CREATE MODEL・ML.EVALUATE・ML.PREDICT を実行でき、データを移動せずに学習できる。GPU は必須ではなく、モデル作成後もクエリは可能で、データは BigQuery のテーブルを主に使う。
関連サービス
| BigQuery ML | SQL で ML モデルを作成・評価・予測。CREATE MODEL / ML.EVALUATE / ML.PREDICT |
| Cloud Storage | オブジェクトストレージ。データレイク・着地点 |
※ 学習用に作成したオリジナル問題です。本番試験とは異なります。