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BigQuery でのスパースな特徴のサポート | Google Cloud 公式ブログ
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BigQuery でのスパースな特徴のサポート | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 1 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 はじめに... ※この投稿は米国時間 2023 年 1 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 はじめにほとんどの機械学習モデルでは特徴を数値形式で入力する必要があり、特徴がカテゴリ形式である場合、ワンホット エンコーディングなどの前処理ステップで数値形式に変換する必要があります。大量のカテゴリ値を変換すると、値の大部分がゼロまたは空の一連の特徴、いわゆる「スパースな特徴」が作成される場合があります。 ゼロの値も保存容量を必要とし、スパースな特徴に含まれる値は大部分がゼロまたは空であるため、これらを効果的に保存する方法が不可欠です。そこで今回、スパースな特徴をサポートする BigQuery の新機能をリリースしました。この新機能により、Array[Struct<int, numerical>] データ型を使用して効率的に BigQuery でスパースな特徴を保存し