In het hedendaagse landschap van datagestuurde besluitvorming wenden bedrijven zich steeds meer tot voorspellende analyses om waardevolle inzichten te verkrijgen in toekomstige trends en gedrag. Voorspellende analyses omvatten het extraheren van patronen uit historische gegevens om toekomstige resultaten te voorspellen, waardoor organisaties proactieve beslissingen kunnen nemen en hun activiteiten kunnen optimaliseren. Traditioneel worden voorspellende analyses uitgevoerd met behulp van zelfstandige machine learning-platforms, waardoor data-extractie, voorverwerking, modellering en implementatiepijplijnen nodig zijn. Deze aanpak brengt echter vaak complexiteit, latentie en potentiële veiligheidsrisico's met zich mee als gevolg van gegevensverplaatsing tussen ongelijksoortige systemen.

Om deze uitdagingen aan te pakken, is er een groeiende trend naar integratie predictive analytics rechtstreeks in databasebeheersystemen (DBMS's). Door machine learning (ML)-mogelijkheden in de database in te bedden, kunnen organisaties de kracht van voorspellende analyses benutten en tegelijkertijd de gegevensbeweging minimaliseren, de gegevensintegriteit waarborgen en de ontwikkelingslevenscyclus stroomlijnen.

Voordelen van machinaal leren in de database

• Verminderde complexiteit: In-database machine learning helpt de workflow te stroomlijnen door meerdere gebruikers uit verschillende bronnen in staat te stellen taken zoals modeltraining, evaluatie en implementatie rechtstreeks binnen de databaseomgeving uit te voeren.
• Verbeterde gegevensbeveiliging: Het inbedden van ML in de database helpt ook om de beveiligingsrisico's te minimaliseren die gepaard gaan met het verplaatsen van gegevens van verschillende gegevensbronnen naar het doel, en gevoelige informatie blijft binnen de grenzen van de database.
• Verbeterde efficiëntie: Ten slotte helpt in-database machine learning de gegevensoverdracht en verwerkingstijden te minimaliseren, wat leidt tot snellere modelontwikkeling en implementatie.

De kloof overbruggen tussen gegevensopslag en analyse

Historisch gezien hebben machinaal leren en data-analyse op afzonderlijke gebieden gefunctioneerd, wat vaak omslachtige gegevensoverdracht tussen systemen noodzakelijk maakte. Deze geïsoleerde aanpak introduceert nadelen zoals inefficiëntie, beveiligingsproblemen en een steilere leercurve voor niet-specialisten (Singh et al., 2023).

In-database machine learning komt naar voren als een game-changer, waarbij machine learning-mogelijkheden rechtstreeks worden geïntegreerd in databasebeheersystemen (DBMS's). Dankzij deze gestroomlijnde aanpak kunnen gebruikers taken zoals modeltraining, evaluatie en implementatie volledig binnen de vertrouwde databaseomgeving uitvoeren. Door gebruik te maken van bestaande SQL-opdrachten en databasefunctionaliteiten bevordert in-database machine learning een nauwere samenwerking tussen datawetenschappers, analisten en databasebeheerders. Bovendien stelt het een breder scala aan gebruikers in staat bij te dragen aan het bouwen en implementeren van modellen, aangezien expertise in gespecialiseerde machine learning-talen niet langer een verplichte vereiste is.

Machine learning-oplossingen in de database bieden doorgaans een breed scala aan ingebouwde algoritmen voor taken zoals classificatie (bijvoorbeeld het voorspellen van klantverloop), regressie (bijvoorbeeld het voorspellen van verkopen), clustering (bijvoorbeeld het segmenteren van klanten op basis van gedrag) en detectie van afwijkingen (bijvoorbeeld het identificeren van frauduleuze transacties) (Verma et al., 2020). Hierdoor kunnen gebruikers een breed scala aan uitdagingen op het gebied van voorspellende analyse rechtstreeks binnen de database aanpakken, waardoor de noodzaak voor complexe gegevensverplaatsing wordt geëlimineerd. Bovendien bieden deze oplossingen robuuste mogelijkheden voor modelevaluatie en -implementatie, waardoor gebruikers de prestaties van modellen kunnen beoordelen en deze naadloos kunnen integreren in operationele workflows voor het realtime scoren van nieuwe gegevens.

Bedrijven in de productiesector kunnen bijvoorbeeld gebruikmaken van machine learning in de database om sensorgegevens van apparatuur te analyseren en potentiële storingen proactief te voorspellen, waardoor preventief onderhoud mogelijk wordt (Verma et al., 2020). In de detailhandel kan machinaal leren in de database worden gebruikt om het gedrag van klanten te analyseren en gepersonaliseerde producten of diensten aan te bevelen, wat leidt tot een grotere klanttevredenheid en omzet (Singh et al., 2023).

Belangrijkste kenmerken van machinaal leren in de database

Machine learning-oplossingen in de database bieden een uitgebreide reeks functies voor het bouwen en implementeren van voorspellende modellen rechtstreeks binnen de databaseomgeving:

• Ingebouwde algoritmen: Het is niet nodig om helemaal opnieuw te beginnen! Machine learning in de database is uitgerust met een toolbox met populaire algoritmen zoals lineaire regressie, beslissingsbomen en clustering. Deze algoritmen zijn nauwkeurig afgestemd om efficiënt binnen uw database te werken, waardoor u tijd en moeite bespaart.

• Modeltraining en evaluatie: Stel je voor dat je je model rechtstreeks in de database traint met behulp van eenvoudige SQL-opdrachten. U kunt het systeem vertellen welke gegevens moeten worden gebruikt, wat u probeert te voorspellen en hoe u het model kunt aanpassen. Het systeem geeft vervolgens feedback over hoe goed uw model presteert met behulp van duidelijke statistieken zoals nauwkeurigheid en precisie. Met deze ingebouwde evaluatie kunt u uw model verfijnen voor optimale resultaten.
• Modelimplementatie: Als u eenmaal een geweldig model heeft gebouwd, kunt u er meteen mee aan de slag. Met machine learning in de database kunt u uw model rechtstreeks in de database implementeren als een door de gebruiker gedefinieerde functie (UDF). Dit betekent dat u direct voorspellingen over nieuwe gegevens kunt krijgen, zonder dat u informatie hoeft te verplaatsen of op externe tools hoeft te vertrouwen.
• SQL-integratie: Machine learning in de database integreert naadloos met de SQL die u al kent. Hierdoor kunt u machine learning-taken combineren met uw bestaande databasebewerkingen. Datawetenschappers, analisten en databasebeheerders kunnen allemaal samenwerken in dezelfde omgeving, waardoor het ontwikkelingsproces soepeler en efficiënter verloopt.

Data voorbereiding

Gegevens opschonen

Voordat u doorgaat met de analyse, is het van cruciaal belang om de integriteit en kwaliteit van de gegevens te garanderen. In deze sectie voeren we gegevensopschoningsbewerkingen uit om eventuele null- of irrelevante waarden uit de sensorgegevens te verwijderen.

Datatransformatie

Datatransformatie omvat het hervormen en structureren van de gegevens in een formaat dat geschikt is voor analyse. Hier zullen we de onbewerkte sensormetingen omzetten in een meer gestructureerd formaat, waarbij we ze op uurniveau samenvoegen.

data-aggregatie

Door de gegevens samen te voegen, kunnen we informatie samenvatten en condenseren, waardoor het gemakkelijker wordt om trends en patronen te analyseren. In dit fragment verzamelen we sensorgegevens op basis van machine-ID en tijdstempel per uur, waarbij we voor elk interval de gemiddelde sensorwaarde berekenen.

Deze functies voor het opschonen, transformeren en aggregeren van gegevens vergroten de volledigheid van onze analyse en zorgen ervoor dat we werken met hoogwaardige, gestructureerde gegevens voor voorspellende onderhoudsmodellering.

Model opleiding

Met de voorbewerkte gegevens in de hand kunnen we doorgaan met het trainen van een voorspellend onderhoudsmodel. Laten we zeggen dat we ervoor kiezen om voor deze taak een logistisch regressiemodel te gebruiken:

Modelevaluatie

Zodra het model is getraind, kunnen we de prestaties ervan evalueren met behulp van relevante statistieken zoals nauwkeurigheid en ROC-curve:

Realtime voorspelling

Ten slotte kunnen we het getrainde model inzetten als een door de gebruiker gedefinieerde functie (UDF) voor realtime voorspelling:

Conclusie

In het verleden was het verkrijgen van inzichten uit data veel heen-en-weer-werk. Informatie moest worden verplaatst, geanalyseerd door specialisten en vervolgens moesten de resultaten worden teruggeleverd. Dit kan langzaam en omslachtig zijn. Maar machinaal leren in de database verandert het spel.

Stel je voor dat je een krachtige toolbox in je gegevensopslagsysteem hebt ingebouwd. Dat is het idee achter machine learning in de database. Hiermee kunt u rechtstreeks binnen uw bestaande database ‘slimme modellen’ maken. Deze modellen kunnen uw gegevens analyseren en toekomstige trends voorspellen of verborgen patronen blootleggen. Het is alsof u een kristallen bol voor uw bedrijf heeft, zonder dat u uw gegevens ooit hoeft te verplaatsen.

Deze nieuwe aanpak biedt verschillende opwindende voordelen. Ten eerste maakt het een veel snellere besluitvorming mogelijk. Traditionele methoden omvatten vaak het wachten op gegevensoverdracht en externe analyse, wat enige tijd kan duren. Machine learning in de database werkt rechtstreeks met uw gegevens waar deze zijn opgeslagen, waardoor u realtime inzichten krijgt. U hoeft niet meer te wachten op resultaten!

Ten tweede stelt in-database machine learning een breder scala aan mensen in staat om bij te dragen aan datagestuurde initiatieven. Voor het bouwen van deze slimme modellen is niet langer een Ph.D. op het gebied van machinaal leren. Door gebruik te maken van bekende commando's die al in databases worden gebruikt, kunnen zelfs mensen zonder gespecialiseerde machine learning-diploma's deelnemen. Het is alsof je de deur opent voor een teamprestatie, waarbij iedereen met waardevolle kennis over de data een bijdrage kan leveren.

Ten derde worden machine learning-oplossingen in de database op schaal gebouwd. Naarmate uw bedrijf meer informatie verzamelt, kan het systeem deze met gemak verwerken. Het is als een gereedschapskist die zich uitbreidt wanneer u die nodig heeft, zodat het systeem effectief blijft, zelfs als uw gegevens groeien.

Ten slotte houdt machine learning in de database uw gegevens veilig. In plaats van uw gegevens te verplaatsen voor analyse, blijven ze veilig opgeborgen binnen de grenzen van uw databasesysteem. Dit elimineert de risico's die gepaard gaan met gegevensoverdracht en potentiële inbreuken.

De toepassingen van machine learning in databases gaan veel verder dan traditionele voorbeelden zoals het voorspellen van apparatuurstoringen of klantverloop. Het kan voor allerlei verbazingwekkende dingen worden gebruikt. Denk aan online winkels die u het perfecte product aanbevelen op basis van uw eerdere aankopen, of financiële instellingen die risico's effectiever beheren. Machine learning in de database heeft zelfs het potentieel om een ​​revolutie teweeg te brengen op terreinen als de gezondheidszorg en autonome voertuigen.

In wezen is machinaal leren in de database hetzelfde als het geven van superkrachten aan uw gegevens. Het helpt bedrijven het ware potentieel van hun informatie te ontsluiten, snellere en slimmere beslissingen te nemen en voorop te blijven lopen in de datagestuurde wereld van vandaag.

Referenties:

• Mayo, M. (2023, 17 mei). Machine learning in de database: waarom uw database AI nodig heeft. Op weg naar datawetenschap.
• Hackney, H. (2023, 12 februari). Vijf redenen waarom machinaal leren in de database zinvol is. Architectuur & Bestuur Magazine.
• Otto, P. (2022, 10 juni). Een beginnershandleiding voor PostgresML. Medium.
• Celkis, I. (2022). PostgreSQL voor machine learning: een praktische handleiding met TensorFlow en scikit-learn. Packt Publishing.
• Singh, A., Thakur, M., en Kaur, A. (2023). Een onderzoek naar machine learning in de database: technieken en toepassingen. Expert-systemen met applicaties, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P., & Jain, S. (2020, september). Machine learning in de database voor big data-analyse. In Internationale conferentie 2020 over innovatieve trends op het gebied van communicatie en computertechnologie (ICTCCT) (pp. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/