डेटा-संचालित निर्णय लेने के समकालीन परिदृश्य में, उद्यम भविष्य के रुझानों और व्यवहारों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण की ओर तेजी से रुख कर रहे हैं। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण में भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न निकालना, संगठनों को सक्रिय निर्णय लेने और उनके संचालन को अनुकूलित करने में सक्षम बनाना शामिल है। परंपरागत रूप से, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण स्टैंडअलोन मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके किया जाता है, जिसके लिए डेटा निष्कर्षण, प्रीप्रोसेसिंग, मॉडलिंग और तैनाती पाइपलाइनों की आवश्यकता होती है। हालाँकि, यह दृष्टिकोण अक्सर अलग-अलग प्रणालियों में डेटा आंदोलन के कारण जटिलता, विलंबता और संभावित सुरक्षा जोखिम पेश करता है।
इन चुनौतियों से निपटने के लिए एकीकरण की ओर रुझान बढ़ रहा है भविष्य बतानेवाला विश्लेषक सीधे डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डीबीएमएस) में। डेटाबेस के भीतर मशीन लर्निंग (एमएल) क्षमताओं को एम्बेड करके, संगठन डेटा मूवमेंट को कम करते हुए, डेटा अखंडता सुनिश्चित करते हुए और विकास जीवनचक्र को सुव्यवस्थित करते हुए पूर्वानुमानित विश्लेषण की शक्ति का लाभ उठा सकते हैं।
इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग के लाभ
- कम जटिलता: इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग विभिन्न स्रोतों से कई उपयोगकर्ताओं को सीधे डेटाबेस वातावरण में मॉडल प्रशिक्षण, मूल्यांकन और तैनाती जैसे कार्य करने की अनुमति देकर वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है।
- उन्नत डेटा सुरक्षा: डेटाबेस के भीतर एमएल को एम्बेड करने से विभिन्न डेटा स्रोतों से लक्ष्य तक डेटा आंदोलन से जुड़े सुरक्षा जोखिमों को कम करने में मदद मिलती है और संवेदनशील जानकारी डेटाबेस की सीमा के भीतर रहती है।
- बेहतर दक्षता: अंत में, इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग डेटा ट्रांसफर और प्रोसेसिंग समय को कम करने में मदद करता है, जिससे तेजी से मॉडल विकास और तैनाती होती है।
डेटा स्टोरेज और एनालिटिक्स के बीच अंतर को पाटना
ऐतिहासिक रूप से, मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण अलग-अलग क्षेत्रों में काम करते हैं, जिससे अक्सर सिस्टम के बीच बोझिल डेटा ट्रांसफर की आवश्यकता होती है। यह मौन दृष्टिकोण अक्षमता, सुरक्षा कमजोरियों और गैर-विशेषज्ञों के लिए सीखने की तीव्र अवस्था जैसी कमियां पेश करता है (सिंह एट अल., 2023)।
इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग एक गेम-चेंजर के रूप में उभरती है, जो मशीन लर्निंग क्षमताओं को सीधे डेटाबेस प्रबंधन सिस्टम (डीबीएमएस) के भीतर एकीकृत करती है। यह सुव्यवस्थित दृष्टिकोण उपयोगकर्ताओं को पूरी तरह से परिचित डेटाबेस वातावरण के भीतर मॉडल प्रशिक्षण, मूल्यांकन और तैनाती जैसे कार्य करने की अनुमति देता है। मौजूदा SQL कमांड और डेटाबेस कार्यात्मकताओं का लाभ उठाकर, इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग डेटा वैज्ञानिकों, विश्लेषकों और डेटाबेस प्रशासकों के बीच घनिष्ठ सहयोग को बढ़ावा देता है। इसके अतिरिक्त, यह उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को मॉडल बनाने और तैनात करने में योगदान करने के लिए सशक्त बनाता है, क्योंकि विशेष मशीन सीखने वाली भाषाओं में विशेषज्ञता अब एक अनिवार्य आवश्यकता नहीं है।
इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग समाधान आम तौर पर कार्यों के लिए अंतर्निहित एल्गोरिदम की एक विविध श्रृंखला प्रदान करते हैं वर्गीकरण (उदाहरण के लिए, ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करना), प्रतिगमन (उदाहरण के लिए, बिक्री का पूर्वानुमान लगाना), क्लस्टरिंग (उदाहरण के लिए, व्यवहार के आधार पर ग्राहकों को विभाजित करना), और विसंगति का पता लगाना (उदाहरण के लिए, धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान करना) (वर्मा एट अल।, 2020)। यह उपयोगकर्ताओं को जटिल डेटा संचलन की आवश्यकता को समाप्त करते हुए सीधे डेटाबेस के भीतर पूर्वानुमानित विश्लेषण चुनौतियों की एक विस्तृत श्रृंखला से निपटने के लिए सशक्त बनाता है। इसके अलावा, ये समाधान मॉडल मूल्यांकन और तैनाती के लिए मजबूत क्षमताएं प्रदान करते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने और नए डेटा की वास्तविक समय स्कोरिंग के लिए परिचालन वर्कफ़्लो में सहजता से एकीकृत करने की अनुमति मिलती है।
उदाहरण के लिए, विनिर्माण क्षेत्र की कंपनियां उपकरण से सेंसर डेटा का विश्लेषण करने और निवारक रखरखाव को सक्षम करने, संभावित विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग का लाभ उठा सकती हैं (वर्मा एट अल।, 2020)। खुदरा उद्योग में, इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग का उपयोग ग्राहक के व्यवहार का विश्लेषण करने और व्यक्तिगत उत्पादों या सेवाओं की सिफारिश करने के लिए किया जा सकता है, जिससे ग्राहक संतुष्टि और बिक्री में वृद्धि होगी (सिंह एट अल।, 2023)।
इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग की मुख्य विशेषताएं
इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग समाधान सीधे डेटाबेस वातावरण के भीतर पूर्वानुमानित मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए सुविधाओं का एक व्यापक सेट प्रदान करते हैं:
- अंतर्निहित एल्गोरिदम: शून्य से शुरू करने की कोई ज़रूरत नहीं! इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग लीनियर रिग्रेशन, डिसीजन ट्री और क्लस्टरिंग जैसे लोकप्रिय एल्गोरिदम के टूलबॉक्स से सुसज्जित है। ये एल्गोरिदम आपके डेटाबेस के भीतर कुशलतापूर्वक काम करने के लिए ठीक-ठाक हैं, जिससे आपका समय और प्रयास बचता है।
| कलन विधि | Description |
| Linear Regression Slope | एक आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंध मॉडलिंग के लिए एक सांख्यिकीय विधि। |
| रसद प्रतिगमन | एक प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग द्विआधारी परिणाम की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। |
| निर्णय के पेड़ | वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए उपयोग की जाने वाली एक गैर-पैरामीट्रिक पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति। |
| यादृच्छिक वन | एक सामूहिक शिक्षण पद्धति जो प्रशिक्षण के दौरान अनेक निर्णय वृक्षों का निर्माण करती है और वर्गीकरण कार्यों के लिए कक्षाओं के मोड को आउटपुट करती है। |
| K- मीन्स क्लस्टरिंग | एक क्लस्टरिंग एल्गोरिदम जो डेटा बिंदुओं को k अलग-अलग क्लस्टरों में विभाजित करता है। |
- मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन: सरल SQL कमांड का उपयोग करके अपने मॉडल को सीधे डेटाबेस में प्रशिक्षित करने की कल्पना करें। आप सिस्टम को बता सकते हैं कि किस डेटा का उपयोग करना है, आप क्या भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं और मॉडल को कैसे समायोजित करना है। सिस्टम तब फीडबैक देता है कि सटीकता और परिशुद्धता जैसे स्पष्ट मैट्रिक्स का उपयोग करके आपका मॉडल कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है। यह अंतर्निहित मूल्यांकन आपको इष्टतम परिणामों के लिए अपने मॉडल को बेहतर बनाने में मदद करता है।
- मॉडल परिनियोजन: एक बार जब आप एक बेहतरीन मॉडल बना लेते हैं, तो आप उसे तुरंत काम पर लगा सकते हैं। इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग आपको अपने मॉडल को सीधे डेटाबेस के भीतर उपयोगकर्ता-परिभाषित फ़ंक्शन (यूडीएफ) के रूप में तैनात करने की सुविधा देता है। इसका मतलब है कि आप जानकारी को इधर-उधर किए बिना या बाहरी उपकरणों पर भरोसा किए बिना, तुरंत नए डेटा पर पूर्वानुमान प्राप्त कर सकते हैं।
- एसक्यूएल एकीकरण: इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग उस SQL के साथ सहजता से एकीकृत हो जाती है जिसे आप पहले से जानते हैं। यह आपको मशीन लर्निंग कार्यों को अपने मौजूदा डेटाबेस संचालन के साथ संयोजित करने देता है। डेटा वैज्ञानिक, विश्लेषक और डेटाबेस प्रशासक सभी एक ही वातावरण में एक साथ काम कर सकते हैं, जिससे विकास प्रक्रिया आसान और अधिक कुशल हो जाएगी।
डेटा तैयारी
डेटा की सफाई
विश्लेषण के साथ आगे बढ़ने से पहले, डेटा की अखंडता और गुणवत्ता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। इस अनुभाग में, हम सेंसर डेटा से किसी भी शून्य या अप्रासंगिक मान को हटाने के लिए डेटा सफाई कार्य करेंगे।
डेटा परिवर्तन
डेटा परिवर्तन में विश्लेषण के लिए उपयुक्त प्रारूप में डेटा को दोबारा आकार देना और संरचना करना शामिल है। यहां, हम कच्चे सेंसर रीडिंग को अधिक संरचित प्रारूप में बदल देंगे, उन्हें प्रति घंटे के स्तर पर एकत्रित करेंगे।
डेटा एकत्रीकरण
डेटा एकत्र करने से हमें जानकारी को सारांशित और संक्षिप्त करने की अनुमति मिलती है, जिससे रुझानों और पैटर्न का विश्लेषण करना आसान हो जाता है। इस स्निपेट में, हम प्रत्येक अंतराल के लिए औसत सेंसर मूल्य की गणना करते हुए, मशीन आईडी और प्रति घंटा टाइमस्टैम्प द्वारा सेंसर डेटा एकत्र करते हैं।
ये डेटा सफाई, परिवर्तन और एकत्रीकरण कार्यक्षमताएं हमारे विश्लेषण की व्यापकता को बढ़ाती हैं और यह सुनिश्चित करती हैं कि हम पूर्वानुमानित रखरखाव मॉडलिंग के लिए उच्च गुणवत्ता, संरचित डेटा के साथ काम कर रहे हैं।
मॉडल प्रशिक्षण
हाथ में पूर्व-संसाधित डेटा के साथ, हम एक पूर्वानुमानित रखरखाव मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आगे बढ़ सकते हैं। मान लीजिए कि हम इस कार्य के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करना चुनते हैं:
मॉडल मूल्यांकन
एक बार मॉडल प्रशिक्षित हो जाने के बाद, हम सटीकता और आरओसी वक्र जैसे प्रासंगिक मैट्रिक्स का उपयोग करके इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकते हैं:
वास्तविक समय की भविष्यवाणी
अंत में, हम वास्तविक समय की भविष्यवाणी के लिए प्रशिक्षित मॉडल को उपयोगकर्ता-परिभाषित फ़ंक्शन (यूडीएफ) के रूप में तैनात कर सकते हैं:
निष्कर्ष
अतीत में, डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में बहुत आगे-पीछे करना पड़ता था। जानकारी को इधर-उधर ले जाने, विशेषज्ञों द्वारा विश्लेषण करने और फिर परिणाम देने की आवश्यकता है। यह धीमा और बोझिल हो सकता है. लेकिन इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग खेल को बदल रही है।
कल्पना कीजिए कि आपके डेटा स्टोरेज सिस्टम में एक शक्तिशाली टूलबॉक्स बनाया गया है। इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग के पीछे यही विचार है। यह आपको सीधे आपके मौजूदा डेटाबेस में "स्मार्ट मॉडल" बनाने की सुविधा देता है। ये मॉडल आपके डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी कर सकते हैं या छिपे हुए पैटर्न को उजागर कर सकते हैं। यह आपके व्यवसाय के लिए एक क्रिस्टल बॉल की तरह है, यह सब आपके डेटा को इधर-उधर करने की आवश्यकता के बिना।
यह नया दृष्टिकोण कई रोमांचक लाभ प्रदान करता है। सबसे पहले, यह बहुत तेजी से निर्णय लेने की अनुमति देता है। पारंपरिक तरीकों में अक्सर डेटा ट्रांसफर और बाहरी विश्लेषण की प्रतीक्षा करना शामिल होता है, जिसमें समय लग सकता है। इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग सीधे आपके डेटा के साथ काम करती है जहां यह संग्रहीत है, जिससे आपको वास्तविक समय की जानकारी मिलती है। परिणामों के लिए अब और इंतजार नहीं करना पड़ेगा!
दूसरा, इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग लोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को डेटा-संचालित पहलों में योगदान करने के लिए सशक्त बनाता है। इन स्मार्ट मॉडलों के निर्माण के लिए अब पीएच.डी. की आवश्यकता नहीं है। मशीन लर्निंग में. डेटाबेस में पहले से ही उपयोग किए गए परिचित कमांड का लाभ उठाकर, विशेष मशीन लर्निंग डिग्री वाले लोग भी भाग ले सकते हैं। यह एक टीम प्रयास के लिए द्वार खोलने जैसा है, जिससे डेटा के बारे में मूल्यवान जानकारी रखने वाले सभी लोगों को योगदान करने की अनुमति मिलती है।
तीसरा, इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग समाधान बड़े पैमाने पर बनाए जाते हैं। जैसे-जैसे आपका व्यवसाय अधिक जानकारी एकत्र करता है, सिस्टम इसे आसानी से संभाल सकता है। यह एक टूलबॉक्स की तरह है जो आपकी आवश्यकता के अनुसार फैलता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपका डेटा बढ़ने पर भी सिस्टम प्रभावी बना रहे।
अंत में, इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग आपके डेटा को सुरक्षित रखता है। विश्लेषण के लिए आपके डेटा को इधर-उधर ले जाने के बजाय, यह आपके डेटाबेस सिस्टम के दायरे में सुरक्षित रूप से लॉक रहता है। यह डेटा स्थानांतरण और संभावित उल्लंघनों से जुड़े जोखिमों को समाप्त करता है।
इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग उपकरण विफलता या ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी जैसे पारंपरिक उदाहरणों से कहीं आगे जाते हैं। इसका उपयोग सभी प्रकार की आश्चर्यजनक चीजों के लिए किया जा सकता है। उन ऑनलाइन स्टोरों की कल्पना करें जो आपकी पिछली खरीदारी के आधार पर आपके लिए सही उत्पाद की अनुशंसा करते हैं, या वित्तीय संस्थानों की कल्पना करें जो जोखिमों को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करते हैं। इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग में स्वास्थ्य देखभाल और स्वायत्त वाहनों जैसे क्षेत्रों में क्रांति लाने की क्षमता भी है।
संक्षेप में, इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग आपके डेटा को सुपरपावर देने जैसा है। यह व्यवसायों को उनकी जानकारी की वास्तविक क्षमता को उजागर करने, त्वरित और बेहतर निर्णय लेने और आज की डेटा-संचालित दुनिया में आगे रहने में मदद करता है।
सन्दर्भ:
- मेयो, एम. (2023, 17 मई)। इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग: आपके डेटाबेस को AI की आवश्यकता क्यों है। डेटा साइंस की ओर.
- हैकनी, एच. (2023, 12 फरवरी)। पांच कारण क्यों इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग सार्थक है। वास्तुकला और शासन पत्रिका.
- ओटो, पी. (2022, 10 जून)। PostgresML के लिए एक शुरुआती मार्गदर्शिका। मध्यम.
- सेल्किस, आई. (2022)। मशीन लर्निंग के लिए पोस्टग्रेएसक्यूएल: टेन्सरफ्लो और स्किकिट-लर्न के साथ एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका। पैक्ट प्रकाशन।
- सिंह, ए., ठाकुर, एम., और कौर, ए. (2023)। इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग पर एक सर्वेक्षण: तकनीकें और अनुप्रयोग। आवेदन के साथ विशेषज्ञ प्रणालियाँ, 220, 116822
- वर्मा, एन., कुमार, पी., और जैन, एस. (2020, सितंबर)। बड़े डेटा विश्लेषण के लिए इन-डेटाबेस मशीन लर्निंग। में संचार और कम्प्यूटेशनल प्रौद्योगिकी में नवीन रुझानों पर 2020 अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन (ICTCCT) (पृ. 261-265)। आईईईई। डीओआई: 10.1109/आईसीटीसीसीटी50032.2020.9218221
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- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/
