I det moderne landskapet av datadrevet beslutningstaking, tyr bedrifter i økende grad til prediktiv analyse for å få verdifull innsikt i fremtidige trender og atferd. Prediktiv analyse innebærer å trekke ut mønstre fra historiske data for å forutsi fremtidige utfall, slik at organisasjoner kan ta proaktive beslutninger og optimalisere driften. Tradisjonelt har prediktiv analyse blitt utført ved bruk av frittstående maskinlæringsplattformer, noe som krever datautvinning, forbehandling, modellering og distribusjonsrørledninger. Imidlertid introduserer denne tilnærmingen ofte kompleksitet, ventetid og potensielle sikkerhetsrisikoer på grunn av databevegelse på tvers av forskjellige systemer.

For å møte disse utfordringene er det en økende trend mot integrering prediktiv analyse direkte inn i databasestyringssystemer (DBMS). Ved å bygge inn maskinlæringsfunksjoner (ML) i databasen, kan organisasjoner utnytte kraften til prediktiv analyse mens de minimerer databevegelse, sikrer dataintegritet og effektiviserer utviklingslivssyklusen.

Fordeler med maskinlæring i databasen

• Redusert kompleksitet: Maskinlæring i databasen hjelper til med å strømlinjeforme arbeidsflyten ved å la flere brukere fra forskjellige kilder utføre oppgaver som modellopplæring, evaluering og distribusjon direkte i databasemiljøet.
• Forbedret datasikkerhet: Innbygging av ML i databasen bidrar også til å minimere sikkerhetsrisikoer forbundet med dataflytting fra forskjellige datakilder til mål og sensitiv informasjon forblir innenfor rammen av databasen.
• Forbedret effektivitet: Til slutt hjelper maskinlæring i databasen til å minimere dataoverføring og behandlingstider, noe som fører til raskere modellutvikling og distribusjon.

Bygge bro over gapet mellom datalagring og analyse

Historisk sett har maskinlæring og dataanalyse fungert i separate sfærer, noe som ofte har nødvendiggjort tungvinte dataoverføringer mellom systemer. Denne silede tilnærmingen introduserer ulemper som ineffektivitet, sikkerhetssårbarheter og en brattere læringskurve for ikke-spesialister (Singh et al., 2023).

Maskinlæring i databasen fremstår som en spillskifter, og integrerer maskinlæringsfunksjoner direkte i databasestyringssystemer (DBMS). Denne strømlinjeformede tilnærmingen lar brukere utføre oppgaver som modellopplæring, evaluering og distribusjon helt innenfor det kjente databasemiljøet. Ved å utnytte eksisterende SQL-kommandoer og databasefunksjoner fremmer maskinlæring i databasen tettere samarbeid mellom dataforskere, analytikere og databaseadministratorer. I tillegg gir det et bredere spekter av brukere mulighet til å bidra til å bygge og distribuere modeller, ettersom ekspertise på spesialiserte maskinlæringsspråk ikke lenger er et obligatorisk krav.

Maskinlæringsløsninger i databasen tilbyr vanligvis et mangfoldig utvalg av innebygde algoritmer for oppgaver som klassifisering (f.eks. forutsi kundefragang), regresjon (f.eks. prognoser for salg), gruppering (f.eks. segmentering av kunder basert på atferd) og avviksdeteksjon (f.eks. identifisering av uredelige transaksjoner) (Verma et al., 2020). Dette gir brukerne mulighet til å takle et bredt spekter av prediktive analyseutfordringer direkte i databasen, og eliminerer behovet for kompleks dataflytting. Videre gir disse løsningene robuste funksjoner for modellevaluering og distribusjon, slik at brukere kan vurdere modellytelse og sømløst integrere dem i operasjonelle arbeidsflyter for sanntidsscoring av nye data.

For eksempel kan selskaper i produksjonssektoren utnytte maskinlæring i databasen for å analysere sensordata fra utstyr og proaktivt forutsi potensielle feil, noe som muliggjør forebyggende vedlikehold (Verma et al., 2020). I detaljhandelen kan maskinlæring i databasen brukes til å analysere kundeatferd og anbefale personaliserte produkter eller tjenester, noe som fører til økt kundetilfredshet og salg (Singh et al., 2023).

Nøkkelfunksjoner ved maskinlæring i databasen

Maskinlæringsløsninger i databasen tilbyr et omfattende sett med funksjoner for å bygge og distribuere prediktive modeller direkte i databasemiljøet:

• Innebygde algoritmer: Ingen grunn til å starte fra bunnen av! Maskinlæring i databasen er utstyrt med en verktøykasse med populære algoritmer som lineær regresjon, beslutningstrær og klynging. Disse algoritmene er finjustert for å fungere effektivt i databasen din, og sparer deg for tid og krefter.

• Modelltrening og evaluering: Tenk deg å trene modellen din direkte i databasen ved hjelp av enkle SQL-kommandoer. Du kan fortelle systemet hvilke data du skal bruke, hva du prøver å forutsi, og hvordan du justerer modellen. Systemet gir deretter tilbakemelding på hvor godt modellen din presterer ved å bruke klare beregninger som nøyaktighet og presisjon. Denne innebygde evalueringen hjelper deg med å finjustere modellen for optimale resultater.
• Modellimplementering: Når du har bygget en flott modell, kan du sette den i gang med en gang. Maskinlæring i databasen lar deg distribuere modellen din direkte i databasen som en brukerdefinert funksjon (UDF). Dette betyr at du kan få spådommer om nye data umiddelbart, uten å måtte flytte rundt på informasjon eller stole på eksterne verktøy.
• SQL-integrasjon: Maskinlæring i databasen integreres sømløst med SQL-en du allerede kjenner. Dette lar deg kombinere maskinlæringsoppgaver med eksisterende databaseoperasjoner. Dataforskere, analytikere og databaseadministratorer kan alle jobbe sammen i samme miljø, noe som gjør utviklingsprosessen jevnere og mer effektiv.

Dataklargjøring

Rengjøring av data

Før du fortsetter med analyse, er det avgjørende å sikre integriteten og kvaliteten til dataene. I denne delen vil vi utføre datarenseoperasjoner for å fjerne eventuelle nullverdier eller irrelevante verdier fra sensordataene.

Datatransformasjon

Datatransformasjon innebærer å omforme og strukturere dataene til et format som er egnet for analyse. Her vil vi transformere de rå sensoravlesningene til et mer strukturert format, og samle dem på timenivå.

Dataaggregering

Ved å samle dataene kan vi oppsummere og kondensere informasjon, noe som gjør det lettere å analysere trender og mønstre. I dette utdraget samler vi sensordata etter maskin-ID og timestempel, og beregner den gjennomsnittlige sensorverdien for hvert intervall.

Disse datarense-, transformasjons- og aggregeringsfunksjonene forbedrer helheten i analysen vår og sikrer at vi jobber med strukturerte data av høy kvalitet for prediktiv vedlikeholdsmodellering.

Modelltrening

Med de forhåndsbehandlede dataene i hånden kan vi fortsette å trene en prediktiv vedlikeholdsmodell. La oss si at vi velger å bruke en logistisk regresjonsmodell for denne oppgaven:

Modellevaluering

Når modellen er opplært, kan vi evaluere ytelsen ved hjelp av relevante beregninger som nøyaktighet og ROC-kurve:

Sanntidsprediksjon

Til slutt kan vi distribuere den trente modellen som en brukerdefinert funksjon (UDF) for sanntidsprediksjon:

konklusjonen

Tidligere innebar det mye frem og tilbake å få innsikt fra data. Informasjon måtte flyttes rundt, analyseres av spesialister, og deretter leveres resultatene tilbake. Dette kan være tregt og tungvint. Men maskinlæring i databasen endrer spillet.

Tenk deg å ha en kraftig verktøykasse innebygd rett inn i datalagringssystemet. Det er ideen bak maskinlæring i databasen. Den lar deg lage "smarte modeller" direkte i din eksisterende database. Disse modellene kan analysere dataene dine og forutsi fremtidige trender eller avdekke skjulte mønstre. Det er som å ha en krystallkule for bedriften din, alt uten å måtte flytte rundt på dataene dine.

Denne nye tilnærmingen gir flere spennende fordeler. For det første gir det mye raskere beslutninger. Tradisjonelle metoder innebærer ofte å vente på dataoverføringer og ekstern analyse, noe som kan ta tid. Maskinlæring i databasen fungerer direkte med dataene dine der de er lagret, og gir deg sanntidsinnsikt. Ikke mer å vente på resultater!

For det andre gir maskinlæring i databasen et bredere spekter av mennesker i stand til å bidra til datadrevne initiativer. Å bygge disse smarte modellene krever ikke lenger en Ph.D. innen maskinlæring. Ved å utnytte kjente kommandoer som allerede er brukt i databaser, kan selv personer uten spesialiserte maskinlæringsgrader delta. Det er som å åpne døren for en teaminnsats, og la alle med verdifull kunnskap om dataene bidra.

For det tredje er maskinlæringsløsninger i databasen bygget for å skalere. Ettersom virksomheten din samler inn mer informasjon, kan systemet håndtere det med letthet. Det er som en verktøykasse som utvides etter hvert som du trenger den, og sikrer at systemet forblir effektivt selv når dataene dine vokser.

Til slutt, maskinlæring i databasen holder dataene dine trygge og sikre. I stedet for å flytte dataene dine rundt for analyse, forblir de sikkert låst innenfor rammen av databasesystemet. Dette eliminerer risikoen forbundet med dataoverføringer og potensielle brudd.

Anvendelsene av maskinlæring i databasen går langt utover tradisjonelle eksempler som å forutsi utstyrsfeil eller kundefragang. Den kan brukes til alle slags fantastiske ting. Se for deg nettbutikker som anbefaler det perfekte produktet for deg basert på dine tidligere kjøp, eller finansinstitusjoner som håndterer risiko mer effektivt. Maskinlæring i databasen har til og med potensialet til å revolusjonere felt som helsevesen og autonome kjøretøy.

I hovedsak er maskinlæring i databasen som å gi dataene dine superkrefter. Det hjelper bedrifter å låse opp det sanne potensialet i informasjonen deres, ta raskere og smartere beslutninger og ligge i forkant i dagens datadrevne verden.

Referanser:

• Mayo, M. (2023, 17. mai). Maskinlæring i databasen: Hvorfor databasen din trenger AI. Mot datavitenskap.
• Hackney, H. (2023, 12. februar). Fem grunner til at maskinlæring i databasen gir mening. Arkitektur og styringsmagasin.
• Otto, P. (2022, 10. juni). En nybegynnerguide til PostgresML. Medium.
• Celkis, I. (2022). PostgreSQL for maskinlæring: En praktisk veiledning med TensorFlow og scikit-learn. Packt Publishing.
• Singh, A., Thakur, M., & Kaur, A. (2023). En undersøkelse om maskinlæring i databasen: Teknikker og applikasjoner. Ekspertsystemer med applikasjoner, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P., & Jain, S. (2020, september). Maskinlæring i databasen for analyse av store data. I 2020 International Conference on Innovative Trends in Communication and Computational Technology (ICTCCT) (s. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/