في المشهد المعاصر لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، تتجه المؤسسات بشكل متزايد إلى التحليلات التنبؤية للحصول على رؤى قيمة حول الاتجاهات والسلوكيات المستقبلية. تتضمن التحليلات التنبؤية استخلاص الأنماط من البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية، وتمكين المؤسسات من اتخاذ قرارات استباقية وتحسين عملياتها. تقليديًا، تم إجراء التحليلات التنبؤية باستخدام منصات التعلم الآلي المستقلة، مما يستلزم استخراج البيانات والمعالجة المسبقة والنمذجة وخطوط النشر. ومع ذلك، غالبًا ما يؤدي هذا النهج إلى التعقيد وزمن الوصول والمخاطر الأمنية المحتملة بسبب حركة البيانات عبر أنظمة متباينة.
ولمواجهة هذه التحديات، هناك اتجاه متزايد نحو الاندماج تحليلات تنبؤية مباشرة إلى أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMSs). من خلال تضمين إمكانات التعلم الآلي (ML) في قاعدة البيانات، يمكن للمؤسسات الاستفادة من قوة التحليلات التنبؤية مع تقليل حركة البيانات، وضمان سلامة البيانات، وتبسيط دورة حياة التطوير.
فوائد التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات
- تقليل التعقيد: يساعد التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات على تبسيط سير العمل من خلال السماح لعدة مستخدمين من مصادر مختلفة بأداء مهام مثل التدريب النموذجي والتقييم والنشر مباشرة داخل بيئة قاعدة البيانات.
- تعزيز أمن البيانات: يساعد تضمين تعلم الآلة في قاعدة البيانات أيضًا على تقليل المخاطر الأمنية المرتبطة بحركة البيانات من مصادر البيانات المختلفة إلى الهدف، وتظل المعلومات الحساسة ضمن حدود قاعدة البيانات.
- تحسين كفاءة: وأخيرًا، يساعد التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات على تقليل أوقات نقل البيانات ومعالجتها، مما يؤدي إلى تطوير النموذج ونشره بشكل أسرع.
سد الفجوة بين تخزين البيانات والتحليلات
تاريخيًا، كان التعلم الآلي وتحليل البيانات يعملان في مجالات منفصلة، مما يستلزم في كثير من الأحيان عمليات نقل مرهقة للبيانات بين الأنظمة. يقدم هذا النهج المنعزل عيوبًا مثل عدم الكفاءة، ونقاط الضعف الأمنية، ومنحنى التعلم الأكثر حدة لغير المتخصصين (سينغ وآخرون، 2023).
يظهر التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات كمغير لقواعد اللعبة، حيث يدمج قدرات التعلم الآلي مباشرة داخل أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMSs). يتيح هذا النهج المبسط للمستخدمين أداء مهام مثل التدريب النموذجي والتقييم والنشر بالكامل داخل بيئة قاعدة البيانات المألوفة. من خلال الاستفادة من أوامر SQL الحالية ووظائف قاعدة البيانات، يعزز التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات التعاون الوثيق بين علماء البيانات والمحللين ومسؤولي قواعد البيانات. بالإضافة إلى ذلك، فهو يمكّن مجموعة واسعة من المستخدمين من المساهمة في بناء النماذج ونشرها، حيث لم تعد الخبرة في لغات التعلم الآلي المتخصصة مطلبًا إلزاميًا.
عادةً ما تقدم حلول التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات مجموعة متنوعة من الخوارزميات المضمنة لمهام مثل تصنيف (على سبيل المثال، التنبؤ بحركة العملاء)، والانحدار (على سبيل المثال، التنبؤ بالمبيعات)، والتجمع (على سبيل المثال، تقسيم العملاء على أساس السلوك)، والكشف عن الحالات الشاذة (على سبيل المثال، تحديد المعاملات الاحتيالية) (فيرما وآخرون، 2020). وهذا يمكّن المستخدمين من معالجة مجموعة واسعة من تحديات التحليلات التنبؤية مباشرة داخل قاعدة البيانات، مما يلغي الحاجة إلى حركة البيانات المعقدة. علاوة على ذلك، توفر هذه الحلول إمكانات قوية لتقييم النموذج ونشره، مما يسمح للمستخدمين بتقييم أداء النموذج ودمجه بسلاسة في سير العمل التشغيلي لتسجيل البيانات الجديدة في الوقت الفعلي.
على سبيل المثال، يمكن للشركات في قطاع التصنيع الاستفادة من التعلم الآلي في قاعدة البيانات لتحليل بيانات الاستشعار من المعدات والتنبؤ بالأعطال المحتملة بشكل استباقي، مما يتيح الصيانة الوقائية (فيرما وآخرون، 2020). في صناعة البيع بالتجزئة، يمكن استخدام التعلم الآلي في قاعدة البيانات لتحليل سلوك العملاء والتوصية بمنتجات أو خدمات مخصصة، مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء والمبيعات (سينغ وآخرون، 2023).
الميزات الرئيسية للتعلم الآلي داخل قاعدة البيانات
توفر حلول التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات مجموعة شاملة من الميزات لبناء ونشر النماذج التنبؤية مباشرة داخل بيئة قاعدة البيانات:
- الخوارزميات المضمنة: لا حاجة للبدء من الصفر! يأتي التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات مزودًا بمجموعة أدوات من الخوارزميات الشائعة مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار والتجميع. يتم ضبط هذه الخوارزميات بدقة للعمل بكفاءة داخل قاعدة البيانات الخاصة بك، مما يوفر لك الوقت والجهد.
| خوارزمية | الوصف |
| الانحدار الخطي | طريقة إحصائية لنمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر. |
| الانحدار اللوجستي | تحليل الانحدار يستخدم للتنبؤ باحتمالية النتيجة الثنائية. |
| أشجار القرار | طريقة تعلم خاضعة للإشراف غير حدودية تستخدم لمهام التصنيف والانحدار. |
| غابات عشوائية | طريقة تعلم جماعية تقوم ببناء العديد من أشجار القرار أثناء التدريب وإخراج نمط الفصول لمهام التصنيف. |
| K- يعني التكتل | خوارزمية تجميعية تقوم بتقسيم نقاط البيانات إلى مجموعات متميزة k. |
- نموذج التدريب والتقييم: تخيل تدريب النموذج الخاص بك مباشرة في قاعدة البيانات باستخدام أوامر SQL البسيطة. يمكنك إخبار النظام بالبيانات التي يجب استخدامها، وما تحاول التنبؤ به، وكيفية ضبط النموذج. يقدم النظام بعد ذلك تعليقات حول مدى جودة أداء النموذج الخاص بك باستخدام مقاييس واضحة مثل الدقة والإحكام. يساعدك هذا التقييم المدمج على ضبط النموذج الخاص بك للحصول على أفضل النتائج.
- نشر النموذج: بمجرد إنشاء نموذج رائع، يمكنك تشغيله على الفور. يتيح لك التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات نشر النموذج الخاص بك مباشرة داخل قاعدة البيانات كوظيفة معرفة من قبل المستخدم (UDF). وهذا يعني أنه يمكنك الحصول على تنبؤات بشأن البيانات الجديدة على الفور، دون الحاجة إلى نقل المعلومات أو الاعتماد على أدوات خارجية.
- تكامل SQL: يتكامل التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات بسلاسة مع لغة SQL التي تعرفها بالفعل. يتيح لك ذلك دمج مهام التعلم الآلي مع عمليات قاعدة البيانات الموجودة لديك. يمكن لعلماء البيانات والمحللين ومسؤولي قواعد البيانات العمل معًا في نفس البيئة، مما يجعل عملية التطوير أكثر سلاسة وكفاءة.
تحضير البيانات
تنظيف البيانات
قبل الشروع في التحليل، من المهم التأكد من سلامة وجودة البيانات. في هذا القسم، سنقوم بإجراء عمليات تنظيف البيانات لإزالة أي قيم فارغة أو غير ذات صلة من بيانات المستشعر.
تحويل البيانات
يتضمن تحويل البيانات إعادة تشكيل البيانات وهيكلتها في تنسيق مناسب للتحليل. هنا، سنقوم بتحويل قراءات المستشعر الأولية إلى تنسيق أكثر تنظيمًا، وتجميعها على مستوى الساعة.
تجميع البيانات
يتيح لنا تجميع البيانات تلخيص المعلومات وتكثيفها، مما يسهل تحليل الاتجاهات والأنماط. في هذا المقتطف، نقوم بتجميع بيانات المستشعر حسب معرف الجهاز والطابع الزمني لكل ساعة، وحساب متوسط قيمة المستشعر لكل فاصل زمني.
تعمل وظائف تنظيف البيانات وتحويلها وتجميعها على تحسين شمولية تحليلنا وتضمن أننا نعمل مع بيانات منظمة عالية الجودة لنمذجة الصيانة التنبؤية.
تدريب نموذجي
مع توفر البيانات التي تمت معالجتها مسبقًا، يمكننا المضي قدمًا في تدريب نموذج الصيانة التنبؤية. لنفترض أننا اخترنا استخدام نموذج الانحدار اللوجستي لهذه المهمة:
تقييم النموذج
بمجرد تدريب النموذج، يمكننا تقييم أدائه باستخدام المقاييس ذات الصلة مثل الدقة ومنحنى ROC:
التنبؤ في الوقت الحقيقي
أخيرًا، يمكننا نشر النموذج المدرّب كوظيفة معرفة من قبل المستخدم (UDF) للتنبؤ في الوقت الفعلي:
وفي الختام
في الماضي، كان الحصول على رؤى من البيانات يتطلب الكثير من العمل المتبادل. يجب نقل المعلومات وتحليلها من قبل المتخصصين ثم تسليم النتائج مرة أخرى. قد يكون هذا بطيئًا ومرهقًا. لكن التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات يغير قواعد اللعبة.
تخيل أن لديك مجموعة أدوات قوية مدمجة في نظام تخزين البيانات لديك. هذه هي الفكرة وراء التعلم الآلي في قاعدة البيانات. فهو يتيح لك إنشاء "نماذج ذكية" مباشرة داخل قاعدة بياناتك الحالية. يمكن لهذه النماذج تحليل بياناتك والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية أو الكشف عن الأنماط المخفية. إن الأمر أشبه بامتلاك كرة بلورية لشركتك، كل ذلك دون الحاجة إلى نقل بياناتك على الإطلاق.
يقدم هذا النهج الجديد العديد من الفوائد المثيرة. أولاً، يسمح باتخاذ قرارات أسرع بكثير. غالبًا ما تتضمن الأساليب التقليدية انتظار عمليات نقل البيانات والتحليل الخارجي، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا. يعمل التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات مباشرةً مع بياناتك حيث تم تخزينها، مما يوفر لك رؤى في الوقت الفعلي. لا مزيد من الانتظار للحصول على النتائج!
ثانيًا، يعمل التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات على تمكين مجموعة واسعة من الأشخاص من المساهمة في المبادرات القائمة على البيانات. لم يعد بناء هذه النماذج الذكية يتطلب درجة الدكتوراه. في التعلم الآلي. ومن خلال الاستفادة من الأوامر المألوفة المستخدمة بالفعل في قواعد البيانات، يمكن حتى للأشخاص الذين لا يحملون شهادات متخصصة في تعلم الآلة المشاركة. إن الأمر يشبه فتح الباب أمام جهد جماعي، مما يسمح لكل شخص لديه معرفة قيمة حول البيانات بالمساهمة.
ثالثًا، تم تصميم حلول التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات على نطاق واسع. عندما تقوم شركتك بجمع المزيد من المعلومات، يمكن للنظام التعامل معها بسهولة. إنه يشبه صندوق الأدوات الذي يتوسع حسب حاجتك إليه، مما يضمن بقاء النظام فعالاً حتى مع نمو بياناتك.
وأخيرًا، يحافظ التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات على أمان بياناتك وأمانها. بدلاً من نقل بياناتك للتحليل، تظل مقفلة بشكل آمن داخل حدود نظام قاعدة البيانات الخاصة بك. وهذا يلغي المخاطر المرتبطة بنقل البيانات والانتهاكات المحتملة.
تتجاوز تطبيقات التعلم الآلي في قاعدة البيانات الأمثلة التقليدية مثل التنبؤ بفشل المعدات أو تقلب العملاء. يمكن استخدامه لجميع أنواع الأشياء المدهشة. تخيل المتاجر عبر الإنترنت التي توصي بالمنتج المثالي لك بناءً على مشترياتك السابقة، أو المؤسسات المالية التي تدير المخاطر بشكل أكثر فعالية. كما أن التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات لديه القدرة على إحداث ثورة في مجالات مثل الرعاية الصحية والمركبات ذاتية القيادة.
في جوهره، يشبه التعلم الآلي في قاعدة البيانات منح بياناتك قوى خارقة. فهو يساعد الشركات على إطلاق الإمكانات الحقيقية لمعلوماتها، واتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً، والبقاء في الطليعة في عالم اليوم القائم على البيانات.
المراجع:
- مايو، م. (2023، 17 مايو). التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات: لماذا تحتاج قاعدة البيانات الخاصة بك إلى الذكاء الاصطناعي نحو علم البيانات.
- هاكني، هـ. (2023، 12 فبراير). خمسة أسباب تجعل التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات منطقيًا. مجلة العمارة والحوكمة.
- أوتو، ب. (2022، 10 يونيو). دليل المبتدئين إلى PostgresML. متوسط.
- سيلكيس، آي. (2022). PostgreSQL للتعلم الآلي: دليل عملي مع TensorFlow وScikit-Learn. نشر الحزمة.
- سينغ، أ.، ثاكور، م.، وكاور، أ. (2023). مسح حول التعلم الآلي في قاعدة البيانات: التقنيات والتطبيقات. النظم الخبيرة مع التطبيقات، 220، 116822.
- Verma, N., Kumar, P., & Jain, S. (2020، سبتمبر). التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات لتحليلات البيانات الضخمة. في المؤتمر الدولي لعام 2020 حول الاتجاهات المبتكرة في مجال الاتصالات والتكنولوجيا الحاسوبية (ICTCCT) (ص261-265). IEEE. دوى: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/
