Στο σύγχρονο τοπίο της λήψης αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα, οι επιχειρήσεις στρέφονται όλο και περισσότερο σε προγνωστικές αναλύσεις για να αποκτήσουν πολύτιμες γνώσεις σχετικά με τις μελλοντικές τάσεις και συμπεριφορές. Η προγνωστική ανάλυση περιλαμβάνει την εξαγωγή προτύπων από ιστορικά δεδομένα για την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων, επιτρέποντας στους οργανισμούς να λαμβάνουν προληπτικές αποφάσεις και να βελτιστοποιούν τις δραστηριότητές τους. Παραδοσιακά, οι προγνωστικές αναλύσεις εκτελούνται χρησιμοποιώντας αυτόνομες πλατφόρμες μηχανικής εκμάθησης, οι οποίες απαιτούν εξαγωγή δεδομένων, προεπεξεργασία, μοντελοποίηση και αγωγούς ανάπτυξης. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση συχνά εισάγει πολυπλοκότητα, λανθάνουσα κατάσταση και πιθανούς κινδύνους ασφαλείας λόγω της μετακίνησης δεδομένων σε διαφορετικά συστήματα.
Για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων, υπάρχει μια αυξανόμενη τάση για ενσωμάτωση αναλυτικές προβλέψεις απευθείας σε συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων (DBMS). Με την ενσωμάτωση δυνατοτήτων μηχανικής μάθησης (ML) στη βάση δεδομένων, οι οργανισμοί μπορούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη των προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων, ελαχιστοποιώντας την κίνηση δεδομένων, διασφαλίζοντας την ακεραιότητα των δεδομένων και εξορθολογίζοντας τον κύκλο ζωής της ανάπτυξης.
Πλεονεκτήματα της Μηχανικής Εκμάθησης στη Βάση Δεδομένων
- Μειωμένη πολυπλοκότητα: Η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων βοηθά στον εξορθολογισμό της ροής εργασίας επιτρέποντας σε πολλούς χρήστες από διαφορετικές πηγές να εκτελούν εργασίες όπως εκπαίδευση μοντέλων, αξιολόγηση και ανάπτυξη απευθείας στο περιβάλλον της βάσης δεδομένων.
- Βελτιωμένη ασφάλεια δεδομένων: Η ενσωμάτωση της ML στη βάση δεδομένων βοηθά επίσης στην ελαχιστοποίηση των κινδύνων ασφαλείας που σχετίζονται με τη μετακίνηση δεδομένων από διαφορετικές πηγές δεδομένων προς το στόχο και οι ευαίσθητες πληροφορίες παραμένουν εντός των ορίων της βάσης δεδομένων.
- Βελτιωμένη αποτελεσματικότητα: Τέλος, η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων συμβάλλει στην ελαχιστοποίηση των χρόνων μεταφοράς και επεξεργασίας δεδομένων, οδηγώντας σε ταχύτερη ανάπτυξη και ανάπτυξη μοντέλων.
Γεφύρωση του χάσματος μεταξύ της αποθήκευσης δεδομένων και του Analytics
Ιστορικά, η μηχανική μάθηση και η ανάλυση δεδομένων λειτουργούσαν σε ξεχωριστές σφαίρες, συχνά απαιτώντας δυσκίνητες μεταφορές δεδομένων μεταξύ συστημάτων. Αυτή η προσεγμένη προσέγγιση εισάγει μειονεκτήματα όπως η αναποτελεσματικότητα, τα τρωτά σημεία ασφαλείας και μια πιο απότομη καμπύλη μάθησης για μη ειδικούς (Singh et al., 2023).
Η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων αναδύεται ως αλλαγή παιχνιδιών, ενσωματώνοντας τις δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης απευθείας στα συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων (DBMS). Αυτή η απλοποιημένη προσέγγιση επιτρέπει στους χρήστες να εκτελούν εργασίες όπως εκπαίδευση μοντέλων, αξιολόγηση και ανάπτυξη εξ ολοκλήρου μέσα στο οικείο περιβάλλον της βάσης δεδομένων. Αξιοποιώντας τις υπάρχουσες εντολές SQL και τις λειτουργίες της βάσης δεδομένων, η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων προωθεί τη στενότερη συνεργασία μεταξύ επιστημόνων δεδομένων, αναλυτών και διαχειριστών βάσεων δεδομένων. Επιπλέον, δίνει τη δυνατότητα σε ένα ευρύτερο φάσμα χρηστών να συνεισφέρουν στη δημιουργία και την ανάπτυξη μοντέλων, καθώς η εξειδίκευση σε εξειδικευμένες γλώσσες μηχανικής εκμάθησης δεν αποτελεί πλέον υποχρεωτική απαίτηση.
Οι λύσεις μηχανικής εκμάθησης στη βάση δεδομένων προσφέρουν συνήθως μια ποικιλία από ενσωματωμένους αλγόριθμους για εργασίες όπως ταξινόμηση (π.χ., πρόβλεψη εκτροπής πελατών), παλινδρόμηση (π.χ. πρόβλεψη πωλήσεων), ομαδοποίηση (π.χ. τμηματοποίηση πελατών με βάση τη συμπεριφορά) και ανίχνευση ανωμαλιών (π.χ. εντοπισμός δόλιων συναλλαγών) (Verma et al., 2020). Αυτό δίνει τη δυνατότητα στους χρήστες να αντιμετωπίσουν ένα ευρύ φάσμα προκλήσεων προγνωστικής ανάλυσης απευθείας μέσα στη βάση δεδομένων, εξαλείφοντας την ανάγκη για πολύπλοκη μετακίνηση δεδομένων. Επιπλέον, αυτές οι λύσεις παρέχουν ισχυρές δυνατότητες αξιολόγησης και ανάπτυξης μοντέλων, επιτρέποντας στους χρήστες να αξιολογούν την απόδοση του μοντέλου και να τις ενσωματώνουν απρόσκοπτα στις λειτουργικές ροές εργασίας για τη βαθμολόγηση νέων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.
Για παράδειγμα, οι εταιρείες στον κατασκευαστικό τομέα μπορούν να αξιοποιήσουν τη μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων για να αναλύσουν δεδομένα αισθητήρων από εξοπλισμό και να προβλέψουν πιθανές αστοχίες προληπτικά, επιτρέποντας προληπτική συντήρηση (Verma et al., 2020). Στη βιομηχανία λιανικής, η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση της συμπεριφοράς των πελατών και τη σύσταση εξατομικευμένων προϊόντων ή υπηρεσιών, οδηγώντας σε αυξημένη ικανοποίηση και πωλήσεις πελατών (Singh et al., 2023).
Βασικά χαρακτηριστικά της Μηχανικής Εκμάθησης στη Βάση Δεδομένων
Οι λύσεις μηχανικής εκμάθησης εντός βάσης δεδομένων προσφέρουν ένα ολοκληρωμένο σύνολο δυνατοτήτων για τη δημιουργία και την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων απευθείας μέσα στο περιβάλλον της βάσης δεδομένων:
- Ενσωματωμένοι αλγόριθμοι: Δεν χρειάζεται να ξεκινήσετε από το μηδέν! Η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων είναι εξοπλισμένη με μια εργαλειοθήκη δημοφιλών αλγορίθμων όπως η γραμμική παλινδρόμηση, τα δέντρα αποφάσεων και η ομαδοποίηση. Αυτοί οι αλγόριθμοι είναι προσαρμοσμένοι ώστε να λειτουργούν αποτελεσματικά στη βάση δεδομένων σας, εξοικονομώντας χρόνο και προσπάθεια.
| Αλγόριθμος | Περιγραφή |
| γραμμική Παλινδρόμηση | Μια στατιστική μέθοδος για τη μοντελοποίηση της σχέσης μεταξύ μιας εξαρτημένης μεταβλητής και μιας ή περισσότερων ανεξάρτητων μεταβλητών. |
| Λογιστική παλινδρόμηση | Μια ανάλυση παλινδρόμησης που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη της πιθανότητας ενός δυαδικού αποτελέσματος. |
| Αποφάσεις δέντρων | Μια μη παραμετρική εποπτευόμενη μέθοδος μάθησης που χρησιμοποιείται για εργασίες ταξινόμησης και παλινδρόμησης. |
| Τυχαία δάση | Μια μέθοδος εκμάθησης συνόλου που κατασκευάζει ένα πλήθος δέντρων αποφάσεων κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης και εξάγει τον τρόπο λειτουργίας των τάξεων για εργασίες ταξινόμησης. |
| Ομαδοποίηση K-Means | Ένας αλγόριθμος ομαδοποίησης που χωρίζει τα σημεία δεδομένων σε k ξεχωριστά συμπλέγματα. |
- Μοντέλο εκπαίδευσης και αξιολόγησης: Φανταστείτε να εκπαιδεύετε το μοντέλο σας απευθείας στη βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας απλές εντολές SQL. Μπορείτε να πείτε στο σύστημα ποια δεδομένα να χρησιμοποιήσει, τι προσπαθείτε να προβλέψετε και πώς να προσαρμόσετε το μοντέλο. Στη συνέχεια, το σύστημα παρέχει ανατροφοδότηση σχετικά με το πόσο καλά αποδίδει το μοντέλο σας χρησιμοποιώντας σαφείς μετρήσεις όπως η ακρίβεια και η ακρίβεια. Αυτή η ενσωματωμένη αξιολόγηση σάς βοηθά να ρυθμίσετε το μοντέλο σας για βέλτιστα αποτελέσματα.
- Ανάπτυξη μοντέλου: Μόλις κατασκευάσετε ένα υπέροχο μοντέλο, μπορείτε να το βάλετε σε λειτουργία αμέσως. Η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων σάς επιτρέπει να αναπτύξετε το μοντέλο σας απευθείας στη βάση δεδομένων ως συνάρτηση που καθορίζεται από το χρήστη (UDF). Αυτό σημαίνει ότι μπορείτε να λαμβάνετε άμεσα προβλέψεις για νέα δεδομένα, χωρίς να χρειάζεται να μετακινείτε πληροφορίες ή να βασίζεστε σε εξωτερικά εργαλεία.
- Ενοποίηση SQL: Η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων ενσωματώνεται άψογα με την SQL που ήδη γνωρίζετε. Αυτό σας επιτρέπει να συνδυάσετε εργασίες μηχανικής εκμάθησης με τις υπάρχουσες λειτουργίες της βάσης δεδομένων σας. Οι επιστήμονες δεδομένων, οι αναλυτές και οι διαχειριστές βάσεων δεδομένων μπορούν να εργαστούν όλοι μαζί στο ίδιο περιβάλλον, κάνοντας τη διαδικασία ανάπτυξης πιο ομαλή και πιο αποτελεσματική.
Προετοιμασία δεδομένων
Καθαρισμός δεδομένων
Πριν προχωρήσετε στην ανάλυση, είναι σημαντικό να διασφαλίσετε την ακεραιότητα και την ποιότητα των δεδομένων. Σε αυτήν την ενότητα, θα εκτελέσουμε λειτουργίες καθαρισμού δεδομένων για να αφαιρέσουμε τυχόν μηδενικές ή άσχετες τιμές από τα δεδομένα του αισθητήρα.
Μετασχηματισμός δεδομένων
Ο μετασχηματισμός δεδομένων περιλαμβάνει την αναμόρφωση και τη δομή των δεδομένων σε μια μορφή κατάλληλη για ανάλυση. Εδώ, θα μετατρέψουμε τις ακατέργαστες μετρήσεις του αισθητήρα σε μια πιο δομημένη μορφή, συγκεντρώνοντάς τες σε ωριαίο επίπεδο.
Συγκέντρωση δεδομένων
Η συγκέντρωση των δεδομένων μας επιτρέπει να συνοψίζουμε και να συμπυκνώνουμε πληροφορίες, διευκολύνοντας την ανάλυση τάσεων και προτύπων. Σε αυτό το απόσπασμα, συγκεντρώνουμε δεδομένα αισθητήρα ανά αναγνωριστικό μηχανής και ωριαία χρονική σήμανση, υπολογίζοντας τη μέση τιμή του αισθητήρα για κάθε διάστημα.
Αυτές οι λειτουργίες καθαρισμού, μετατροπής και συνάθροισης δεδομένων ενισχύουν την πληρότητα της ανάλυσής μας και διασφαλίζουν ότι εργαζόμαστε με υψηλής ποιότητας, δομημένα δεδομένα για μοντελοποίηση πρόβλεψης συντήρησης.
Εκπαίδευση μοντέλων
Με τα προεπεξεργασμένα δεδομένα στα χέρια μας, μπορούμε να προχωρήσουμε στην εκπαίδευση ενός μοντέλου προγνωστικής συντήρησης. Ας υποθέσουμε ότι επιλέγουμε να χρησιμοποιήσουμε ένα μοντέλο λογιστικής παλινδρόμησης για αυτήν την εργασία:
Αξιολόγηση μοντέλου
Αφού εκπαιδευτεί το μοντέλο, μπορούμε να αξιολογήσουμε την απόδοσή του χρησιμοποιώντας σχετικές μετρήσεις όπως η ακρίβεια και η καμπύλη ROC:
Πρόβλεψη σε πραγματικό χρόνο
Τέλος, μπορούμε να αναπτύξουμε το εκπαιδευμένο μοντέλο ως συνάρτηση καθορισμένη από το χρήστη (UDF) για πρόβλεψη σε πραγματικό χρόνο:
Συμπέρασμα
Στο παρελθόν, η απόκτηση πληροφοριών από δεδομένα περιελάμβανε πολλά εμπρός και πίσω. Οι πληροφορίες έπρεπε να μετακινηθούν, να αναλυθούν από ειδικούς και στη συνέχεια να παραδοθούν τα αποτελέσματα. Αυτό μπορεί να είναι αργό και επίπονο. Αλλά η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων αλλάζει το παιχνίδι.
Φανταστείτε να έχετε μια ισχυρή εργαλειοθήκη ενσωματωμένη στο σύστημα αποθήκευσης δεδομένων σας. Αυτή είναι η ιδέα πίσω από τη μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων. Σας επιτρέπει να δημιουργείτε "έξυπνα μοντέλα" απευθείας στην υπάρχουσα βάση δεδομένων σας. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να αναλύσουν τα δεδομένα σας και να προβλέψουν μελλοντικές τάσεις ή να αποκαλύψουν κρυφά μοτίβα. Είναι σαν να έχετε μια κρυστάλλινη σφαίρα για την επιχείρησή σας, χωρίς να χρειάζεται ποτέ να μετακινήσετε τα δεδομένα σας.
Αυτή η νέα προσέγγιση προσφέρει πολλά συναρπαστικά οφέλη. Πρώτον, επιτρέπει πολύ πιο γρήγορη λήψη αποφάσεων. Οι παραδοσιακές μέθοδοι συχνά περιλαμβάνουν αναμονή για μεταφορά δεδομένων και εξωτερική ανάλυση, κάτι που μπορεί να πάρει χρόνο. Η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων λειτουργεί απευθείας με τα δεδομένα σας όπου είναι αποθηκευμένα, παρέχοντάς σας πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο. Δεν υπάρχει πλέον η αναμονή για αποτελέσματα!
Δεύτερον, η μηχανική μάθηση στη βάση δεδομένων δίνει τη δυνατότητα σε ένα ευρύτερο φάσμα ανθρώπων να συμβάλλουν σε πρωτοβουλίες που βασίζονται σε δεδομένα. Η κατασκευή αυτών των έξυπνων μοντέλων δεν απαιτεί πλέον διδακτορικό. στη μηχανική μάθηση. Αξιοποιώντας γνωστές εντολές που χρησιμοποιούνται ήδη σε βάσεις δεδομένων, μπορούν να συμμετέχουν ακόμη και άτομα χωρίς εξειδικευμένα πτυχία μηχανικής εκμάθησης. Είναι σαν να ανοίγεις την πόρτα για μια ομαδική προσπάθεια, επιτρέποντας σε όλους με πολύτιμες γνώσεις για τα δεδομένα να συνεισφέρουν.
Τρίτον, οι λύσεις μηχανικής εκμάθησης στη βάση δεδομένων έχουν κατασκευαστεί σε κλίμακα. Καθώς η επιχείρησή σας συλλέγει περισσότερες πληροφορίες, το σύστημα μπορεί να τις χειριστεί με ευκολία. Είναι σαν μια εργαλειοθήκη που επεκτείνεται όσο τη χρειάζεστε, διασφαλίζοντας ότι το σύστημα παραμένει αποτελεσματικό ακόμα και όταν μεγαλώνουν τα δεδομένα σας.
Τέλος, η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων διατηρεί τα δεδομένα σας ασφαλή και ασφαλή. Αντί να μετακινείτε τα δεδομένα σας για ανάλυση, μένουν ασφαλώς κλειδωμένα μέσα στα όρια του συστήματος βάσης δεδομένων σας. Αυτό εξαλείφει τους κινδύνους που σχετίζονται με τις μεταφορές δεδομένων και τις πιθανές παραβιάσεις.
Οι εφαρμογές της μηχανικής εκμάθησης στη βάση δεδομένων υπερβαίνουν κατά πολύ τα παραδοσιακά παραδείγματα, όπως η πρόβλεψη αστοχιών εξοπλισμού ή η απόσυρση πελατών. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για κάθε λογής καταπληκτικά πράγματα. Φανταστείτε ηλεκτρονικά καταστήματα που προτείνουν το τέλειο προϊόν για εσάς με βάση τις προηγούμενες αγορές σας ή χρηματοπιστωτικά ιδρύματα που διαχειρίζονται τους κινδύνους πιο αποτελεσματικά. Η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων έχει ακόμη και τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη και τα αυτόνομα οχήματα.
Στην ουσία, η μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων είναι σαν να δίνεις στα δεδομένα σου υπερδυνάμεις. Βοηθά τις επιχειρήσεις να ξεκλειδώσουν τις πραγματικές δυνατότητες των πληροφοριών τους, να λαμβάνουν πιο γρήγορες και έξυπνες αποφάσεις και να παραμένουν μπροστά από την καμπύλη στον σημερινό κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα.
αναφορές:
- Mayo, M. (2023, 17 Μαΐου). Μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων: Γιατί η βάση δεδομένων σας χρειάζεται AI. Προς Επιστήμη Δεδομένων.
- Hackney, H. (2023, 12 Φεβρουαρίου). Πέντε λόγοι για τους οποίους η μηχανική μάθηση στη βάση δεδομένων έχει νόημα. Περιοδικό Architecture & Governance.
- Otto, P. (2022, 10 Ιουνίου). Ένας οδηγός για αρχάριους για το PostgresML. Μέτριας Δυσκολίας.
- Celkis, I. (2022). PostgreSQL για μηχανική μάθηση: Ένας πρακτικός οδηγός με TensorFlow και scikit-learn. Packt Publishing.
- Singh, A., Thakur, M., & Kaur, A. (2023). Μια έρευνα για τη μηχανική μάθηση εντός της βάσης δεδομένων: Τεχνικές και εφαρμογές. Συστήματα εμπειρογνωμόνων με εφαρμογές, 220, 116822.
- Verma, N., Kumar, P., & Jain, S. (2020, Σεπτέμβριος). Μηχανική εκμάθηση στη βάση δεδομένων για ανάλυση μεγάλων δεδομένων. Σε 2020 International Conference on Innovative Trends in Communication and Computational Technology (ICTCCT) (σελ. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/
