Как машинное обучение в базе данных меняет процесс принятия решений

Переиздано Платоном

Читают: 0

В современном мире принятия решений на основе данных предприятия все чаще обращаются к прогнозной аналитике, чтобы получить ценную информацию о будущих тенденциях и поведении. Прогнозная аналитика включает в себя извлечение закономерностей из исторических данных для прогнозирования будущих результатов, что позволяет организациям принимать упреждающие решения и оптимизировать свою деятельность. Традиционно прогнозный анализ выполнялся с использованием автономных платформ машинного обучения, что требовало извлечения данных, предварительной обработки, моделирования и конвейеров развертывания. Однако этот подход часто приводит к сложности, задержкам и потенциальным рискам безопасности из-за перемещения данных между разрозненными системами.

Для решения этих проблем наблюдается растущая тенденция к интеграции прогнозного анализа непосредственно в системы управления базами данных (СУБД). Встраивая возможности машинного обучения (ML) в базу данных, организации могут использовать возможности прогнозной аналитики, одновременно сводя к минимуму перемещение данных, обеспечивая целостность данных и оптимизируя жизненный цикл разработки.

Преимущества машинного обучения в базе данных

Уменьшенная сложность: Машинное обучение в базе данных помогает оптимизировать рабочий процесс, позволяя нескольким пользователям из разных источников выполнять такие задачи, как обучение, оценка и развертывание модели, непосредственно в среде базы данных.
Повышенная безопасность данных: Внедрение машинного обучения в базу данных также помогает минимизировать риски безопасности, связанные с перемещением данных из разных источников данных в целевые, а конфиденциальная информация остается в пределах базы данных.
Улучшенная эффективность: Наконец, машинное обучение в базе данных помогает минимизировать время передачи и обработки данных, что приводит к более быстрой разработке и развертыванию моделей.

Преодоление разрыва между хранением данных и аналитикой

Исторически машинное обучение и анализ данных функционировали в разных сферах, что часто требовало громоздкой передачи данных между системами. Такой разрозненный подход имеет такие недостатки, как неэффективность, уязвимости безопасности и более крутая кривая обучения для неспециалистов (Singh et al., 2023).

Машинное обучение в базе данных меняет правила игры, интегрируя возможности машинного обучения непосредственно в системы управления базами данных (СУБД). Этот оптимизированный подход позволяет пользователям выполнять такие задачи, как обучение, оценка и развертывание модели, полностью в знакомой среде базы данных. Используя существующие команды SQL и функции базы данных, машинное обучение в базе данных способствует более тесному сотрудничеству между учеными, аналитиками и администраторами баз данных. Кроме того, он позволяет более широкому кругу пользователей внести свой вклад в создание и развертывание моделей, поскольку знания специализированных языков машинного обучения больше не являются обязательным требованием.

Решения машинного обучения в базе данных обычно предлагают разнообразный набор встроенных алгоритмов для таких задач, как классификация (например, прогнозирование оттока клиентов), регрессия (например, прогнозирование продаж), кластеризация (например, сегментация клиентов на основе поведения) и обнаружение аномалий (например, выявление мошеннических транзакций) (Верма и др., 2020). Это дает пользователям возможность решать широкий спектр задач прогнозной аналитики непосредственно в базе данных, устраняя необходимость сложного перемещения данных. Кроме того, эти решения предоставляют надежные возможности для оценки и развертывания моделей, позволяя пользователям оценивать производительность моделей и легко интегрировать их в операционные рабочие процессы для оценки новых данных в режиме реального времени.

Например, компании производственного сектора могут использовать машинное обучение в базе данных для анализа данных датчиков оборудования и заблаговременного прогнозирования потенциальных сбоев, что позволяет проводить профилактическое обслуживание (Верма и др., 2020). В сфере розничной торговли машинное обучение в базе данных можно использовать для анализа поведения клиентов и рекомендации персонализированных продуктов или услуг, что приведет к повышению удовлетворенности клиентов и увеличению продаж (Singh et al., 2023).

Ключевые особенности машинного обучения в базе данных

Решения машинного обучения в базе данных предлагают полный набор функций для создания и развертывания прогнозных моделей непосредственно в среде базы данных:

Встроенные алгоритмы: Не нужно начинать с нуля! Машинное обучение в базе данных оснащено набором популярных алгоритмов, таких как линейная регрессия, деревья решений и кластеризация. Эти алгоритмы точно настроены для эффективной работы в вашей базе данных, экономя ваше время и усилия.

Алгоритм	Описание
Линейная регрессия	Статистический метод моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
Логистическая регрессия	Регрессионный анализ, используемый для прогнозирования вероятности бинарного результата.
Деревья решений	Непараметрический метод обучения с учителем, используемый для задач классификации и регрессии.
Случайные леса	Метод ансамблевого обучения, который во время обучения строит множество деревьев решений и выводит режим классов для задач классификации.
Кластеризация K-сред	Алгоритм кластеризации, который разделяет точки данных на k отдельных кластеров.

Обучение и оценка модели: Представьте себе обучение вашей модели непосредственно в базе данных с помощью простых команд SQL. Вы можете указать системе, какие данные использовать, что вы пытаетесь предсказать и как скорректировать модель. Затем система предоставляет обратную связь о том, насколько хорошо работает ваша модель, используя четкие показатели, такие как точность и точность. Эта встроенная оценка поможет вам точно настроить модель для достижения оптимальных результатов.
Развертывание модели: Создав отличную модель, вы можете сразу же запустить ее в работу. Машинное обучение в базе данных позволяет развернуть модель непосредственно в базе данных в виде определяемой пользователем функции (UDF). Это означает, что вы можете мгновенно получать прогнозы по новым данным без необходимости перемещать информацию или полагаться на внешние инструменты.
SQL-интеграция: Машинное обучение в базе данных легко интегрируется с уже знакомым вам SQL. Это позволяет сочетать задачи машинного обучения с существующими операциями с базой данных. Специалисты по данным, аналитики и администраторы баз данных могут работать вместе в одной среде, что делает процесс разработки более плавным и эффективным.

Подготовка данных

Очистка данных

Прежде чем приступить к анализу, крайне важно обеспечить целостность и качество данных. В этом разделе мы выполним операции очистки данных, чтобы удалить любые нулевые или нерелевантные значения из данных датчиков.

Преобразование данных

Преобразование данных включает в себя изменение формы и структурирование данных в формат, подходящий для анализа. Здесь мы преобразуем необработанные показания датчиков в более структурированный формат, агрегируя их на почасовом уровне.

Агрегация данных

Агрегирование данных позволяет нам обобщать и сжимать информацию, что упрощает анализ тенденций и закономерностей. В этом фрагменте мы объединяем данные датчиков по идентификатору машины и почасовой метке времени, вычисляя среднее значение датчика для каждого интервала.

Эти функции очистки, преобразования и агрегирования данных повышают полноту нашего анализа и гарантируют, что мы работаем с высококачественными структурированными данными для моделирования прогнозного обслуживания.

Модельное обучение

Имея предварительно обработанные данные, мы можем приступить к обучению модели прогнозного обслуживания. Допустим, мы решили использовать модель логистической регрессии для этой задачи:

Оценка модели

После обучения модели мы можем оценить ее производительность, используя соответствующие показатели, такие как точность и кривая ROC:

Прогнозирование в реальном времени

Наконец, мы можем развернуть обученную модель как определяемую пользователем функцию (UDF) для прогнозирования в реальном времени:

Заключение

Раньше для получения информации из данных требовалось много времени и сил. Информацию нужно было перемещать, анализировать специалистами, а затем возвращать результаты. Это может быть медленным и обременительным. Но машинное обучение в базе данных меняет правила игры.

Представьте себе, что в вашу систему хранения данных встроен мощный набор инструментов. В этом заключается идея машинного обучения в базе данных. Он позволяет создавать «умные модели» непосредственно в существующей базе данных. Эти модели могут анализировать ваши данные и предсказывать будущие тенденции или выявлять скрытые закономерности. Это похоже на хрустальный шар для вашего бизнеса, причем без необходимости перемещать данные.

Этот новый подход предлагает несколько интересных преимуществ. Во-первых, это позволяет гораздо быстрее принимать решения. Традиционные методы часто включают ожидание передачи данных и внешний анализ, который может занять время. Машинное обучение в базе данных работает непосредственно с вашими данными там, где они хранятся, предоставляя вам ценную информацию в режиме реального времени. Больше не нужно ждать результатов!

Во-вторых, машинное обучение в базе данных дает возможность более широкому кругу людей вносить свой вклад в инициативы, основанные на данных. Для создания этих умных моделей больше не требуется степень доктора философии. в машинном обучении. Используя знакомые команды, уже используемые в базах данных, принять участие могут даже люди без специального образования в области машинного обучения. Это похоже на открытие двери для командной работы, позволяющей каждому, кто обладает ценными знаниями о данных, внести свой вклад.

В-третьих, решения машинного обучения в базе данных созданы для масштабирования. Поскольку ваш бизнес собирает больше информации, система может легко с ней справиться. Это похоже на набор инструментов, который расширяется по мере необходимости, гарантируя, что система останется эффективной даже по мере роста ваших данных.

Наконец, машинное обучение в базе данных обеспечивает безопасность и надежность ваших данных. Вместо того, чтобы перемещать данные для анализа, они остаются надежно запертыми в пределах вашей системы баз данных. Это исключает риски, связанные с передачей данных и возможными нарушениями.

Приложения машинного обучения в базе данных выходят далеко за рамки традиционных примеров, таких как прогнозирование сбоев оборудования или оттока клиентов. Его можно использовать для самых разных удивительных вещей. Представьте себе интернет-магазины, которые рекомендуют вам идеальный продукт на основе ваших прошлых покупок, или финансовые учреждения, которые более эффективно управляют рисками. Машинное обучение в базе данных может даже произвести революцию в таких областях, как здравоохранение и автономные транспортные средства.

По сути, машинное обучение в базе данных похоже на предоставление вашим данным сверхспособностей. Это помогает компаниям раскрыть истинный потенциал своей информации, принимать более быстрые и разумные решения и оставаться на шаг впереди в современном мире, управляемом данными.

Ссылки:

Мэйо, М. (2023 мая 17 г.). Машинное обучение в базе данных: зачем вашей базе данных нужен ИИ. На пути к науке о данных.
Хакни, Х. (2023 февраля 12 г.). Пять причин, почему машинное обучение в базе данных имеет смысл. Журнал «Архитектура и управление».
Отто, П. (2022 июня 10 г.). Руководство для начинающих по PostgresML. Medium.
Селкис, И. (2022). PostgreSQL для машинного обучения: практическое руководство по TensorFlow и scikit-learn. Пакт Паблишинг.
Сингх А., Тхакур М. и Каур А. (2023). Обзор машинного обучения в базе данных: методы и приложения. Экспертные системы с приложениями, 220, 116822.
Верма Н., Кумар П. и Джайн С. (сентябрь 2020 г.). Машинное обучение в базе данных для анализа больших данных. В Международная конференция по инновационным тенденциям в коммуникационных и вычислительных технологиях (ICTCCT) 2020 г. (стр. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221.