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在Google Cloud Platform上建立机器学习管道
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在Google Cloud Platform上建立机器学习管道。用户需创建Google账户并设置账单信息，使用Kaggle的心脏病预测数据集创建存储桶并上传数据。接着，通过BigQuery创建表格，利用Vertex AI进行模型训练和评估，最后可安排笔记本自动运行以简化流程。
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关键要点
- 机器学习在许多公司中已成为不可或缺的一部分，企业需要利用它以保持竞争力。
- 云服务提供商可以帮助企业构建和部署机器学习模型，具有可扩展性和成本效益。
- 在Google Cloud Platform上建立机器学习管道的第一步是创建Google账户并设置账单信息。
- 使用Kaggle的心脏病预测数据集创建存储桶并上传数据。
- 通过BigQuery创建表格以便查询数据集。
- 使用Vertex AI进行模型训练和评估，创建笔记本以开发机器学习管道。
- 将数据从BigQuery表中查询并转换目标变量为数值标签。
- 准备训练和测试数据集，并使用逻辑回归模型进行训练和评估。
- 将模型的预测结果保存到新的BigQuery表中。
- 可以安排笔记本自动运行以简化流程，确保机器学习管道按需运行。
- Google Cloud Platform提供了简单的方式来设置机器学习管道，结合使用Cloud Storage、BigQuery和Vertex AI。
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