Google、BigQueryにTabFMを導入と発表
TabFMはGoogle Researchが開発した回帰・分類向けの事前学習済み基盤モデルで、in-context learningを活用し、別途の学習やデプロイ工程を不要にして単一のSQL文でタブularデータに対する予測を行えると説明されています。現在BigQuery上でプレビュー提供中で、AI.PREDICTとAI.EVALUATEという新しい組み込みSQL関数から利用でき、履歴データと予測対象テーブルを渡すだけで即時予測や評価指標の取得が可能です。 記事はTabFMが欠損値やカテゴリ変換などの自動特徴処理を行い、BigQueryの分散推論アーキテクチャで数百万行規模の推論を処理すると…
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TabFMはGoogle Researchが開発した回帰・分類向けの事前学習済み基盤モデルで、in-context learningを活用し、別途の学習やデプロイ工程を不要にして単一のSQL文でタブularデータに対する予測を行えると説明されています
現在BigQuery上でプレビュー提供中で、AI.PREDICTとAI.EVALUATEという新しい組み込みSQL関数から利用でき、履歴データと予測対象テーブルを渡すだけで即時予測や評価指標の取得が可能です
記事はTabFMが欠損値やカテゴリ変換などの自動特徴処理を行い、BigQueryの分散推論アーキテクチャで数百万行規模の推論を処理すると…
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TabFMはGoogle Researchが開発した回帰・分類向けの事前学習済み基盤モデルで、in-context learningを活用し、別途の学習やデプロイ工程を不要にして単一のSQL文でタブularデータに対する予測を行えると説明されています。現在BigQuery上でプレビュー提供中で、AI.PREDICTとAI.EVALUATEという新しい組み込みSQL関数から利用でき、履歴データと予測対象テーブルを渡すだけで即時予測や評価指標の取得が可能です。
記事はTabFMが欠損値やカテゴリ変換などの自動特徴処理を行い、BigQueryの分散推論アーキテクチャで数百万行規模の推論を処理すると記載しており、TabArenaベンチマークで既存のクラシックモデルやその他のタブular基盤モデルを上回るとしています。利用開始は公開ドキュメントを参照すると案内されています。
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