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BigQuery ML은 여러 모델 유형에 대해 서로 다른 입력 특성 유형을 지원합니다.
다음 표는 지원되는 입력 특성 유형을 보여줍니다.
BigQuery ML은 ARRAY<numerical>
를 모델 학습 중 밀집 벡터 입력으로 지원합니다. 임베딩 특성은 특수한 유형의 밀집 벡터입니다. 자세한 내용은 ML.GENERATE_EMBEDDING
함수를 참조하세요.
BigQuery ML은 ARRAY<STRUCT>
를 모델 학습 중 희소 입력으로 지원합니다. 각 구조체에는 해당 0 기반 색인을 나타내는 INT64
값과 해당 값을 나타내는 숫자 유형이 포함됩니다.
다음은 정수 배열 [0,1,0,0,0,0,1]
의 희소 텐서 입력 예시입니다.
ARRAY<STRUCT<k INT64, v INT64>>[(1, 1), (6, 1)] AS f1
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최종 업데이트: 2025-06-19(UTC)
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-06-19(UTC)"],[[["BigQuery ML accommodates various input feature types, tailored to different model categories such as supervised, unsupervised, and time series models."],["Numeric, categorical, timestamp, struct, geography, and array types are supported across many BigQuery ML models, with specific models having certain specificities."],["Dense vector input is supported using `ARRAY\u003cnumerical\u003e` for model training, which includes a special embedding feature as seen in the `ML.GENERATE_EMBEDDING` function."],["Sparse input during model training is supported through the use of `ARRAY\u003cSTRUCT\u003e`, where each struct contains an `INT64` index and a numeric value."],["Matrix Factorization and ARIMA_PLUS models have unique input requirements, with the provided input types for ARIMA_PLUS_XREG only applying to external regressors."]]],[]]