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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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延伸问答
如何在Google Cloud Platform上建立机器学习管道？
首先创建Google账户并设置账单信息，然后使用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，最后可以安排笔记本自动运行。
在Google Cloud Platform上使用哪个数据集进行机器学习管道的示例？
使用Kaggle的心脏病预测数据集作为示例数据集。
如何在GCP中创建存储桶？
在Google Cloud Console中搜索'Cloud Storage'，创建一个具有唯一全局名称的存储桶，然后上传CSV文件到该存储桶。
如何使用BigQuery查询数据集？
在BigQuery中选择'添加数据'，选择'Google Cloud Storage'并选择之前创建的CSV文件，填写项目信息并创建表格。
如何训练和评估机器学习模型？
使用逻辑回归模型进行训练，准备训练和测试数据集，并计算模型的准确率。
如何安排笔记本自动运行以简化机器学习管道？
在笔记本的操作中选择'安排'，设置所需的运行频率，例如每周二或每月的第一天。
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