We współczesnym krajobrazie podejmowania decyzji w oparciu o dane przedsiębiorstwa coraz częściej sięgają po analitykę predykcyjną, aby uzyskać cenny wgląd w przyszłe trendy i zachowania. Analityka predykcyjna polega na wydobywaniu wzorców z danych historycznych w celu prognozowania przyszłych wyników, umożliwiając organizacjom podejmowanie proaktywnych decyzji i optymalizację działań. Tradycyjnie analizę predykcyjną przeprowadzano przy użyciu niezależnych platform uczenia maszynowego, co wymagało ekstrakcji danych, wstępnego przetwarzania, modelowania i potoków wdrażania. Jednak takie podejście często powoduje złożoność, opóźnienia i potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa wynikające z przepływu danych między różnymi systemami.

Aby stawić czoła tym wyzwaniom, istnieje rosnąca tendencja do integracji analityka predykcyjna bezpośrednio do systemów zarządzania bazami danych (DBMS). Osadzając funkcje uczenia maszynowego (ML) w bazie danych, organizacje mogą wykorzystać siłę analityki predykcyjnej, minimalizując jednocześnie przenoszenie danych, zapewniając integralność danych i usprawniając cykl życia oprogramowania.

Korzyści z uczenia maszynowego w bazie danych

• Zredukowana złożoność: Uczenie maszynowe w bazie danych pomaga usprawnić przepływ pracy, umożliwiając wielu użytkownikom z różnych źródeł wykonywanie zadań, takich jak szkolenie modeli, ocena i wdrażanie, bezpośrednio w środowisku bazy danych.
• Zwiększone bezpieczeństwo danych: Osadzanie uczenia maszynowego w bazie danych pomaga również zminimalizować ryzyko bezpieczeństwa związane z przenoszeniem danych z różnych źródeł danych do miejsca docelowego, a wrażliwe informacje pozostają w obrębie bazy danych.
• Poprawiona wydajność: Wreszcie uczenie maszynowe w bazie danych pomaga zminimalizować czas przesyłania i przetwarzania danych, co prowadzi do szybszego opracowywania i wdrażania modeli.

Wypełnianie luki między przechowywaniem danych a analizą

Historycznie rzecz biorąc, uczenie maszynowe i analiza danych funkcjonowały w oddzielnych sferach, często wymagając uciążliwych transferów danych między systemami. To izolowane podejście ma wady, takie jak nieefektywność, luki w zabezpieczeniach i bardziej stroma krzywa uczenia się w przypadku osób niebędących specjalistami (Singh i in., 2023).

Uczenie maszynowe w bazie danych okazuje się rewolucją, integrując możliwości uczenia maszynowego bezpośrednio z systemami zarządzania bazami danych (DBMS). To usprawnione podejście umożliwia użytkownikom wykonywanie zadań, takich jak uczenie modelu, ocena i wdrażanie, całkowicie w znanym środowisku bazy danych. Wykorzystując istniejące polecenia SQL i funkcje baz danych, uczenie maszynowe w bazie danych sprzyja bliższej współpracy między badaczami danych, analitykami i administratorami baz danych. Ponadto umożliwia szerszemu gronu użytkowników udział w budowaniu i wdrażaniu modeli, ponieważ wiedza w zakresie specjalistycznych języków uczenia maszynowego nie jest już wymagana.

Rozwiązania do uczenia maszynowego wbudowane w bazę danych zazwyczaj oferują różnorodną gamę wbudowanych algorytmów do takich zadań klasyfikacja (np. przewidywanie odejścia klientów), regresja (np. prognozowanie sprzedaży), grupowanie (np. segmentacja klientów na podstawie zachowania) i wykrywanie anomalii (np. identyfikacja nieuczciwych transakcji) (Verma i in., 2020). Umożliwia to użytkownikom radzenie sobie z szeroką gamą wyzwań związanych z analizą predykcyjną bezpośrednio w bazie danych, eliminując potrzebę złożonego przenoszenia danych. Co więcej, rozwiązania te zapewniają solidne możliwości oceny i wdrażania modeli, umożliwiając użytkownikom ocenę wydajności modelu i bezproblemową integrację ich z operacyjnymi przepływami pracy w celu oceniania nowych danych w czasie rzeczywistym.

Na przykład firmy z sektora produkcyjnego mogą wykorzystać uczenie maszynowe w bazie danych do analizowania danych z czujników ze sprzętu i proaktywnego przewidywania potencjalnych awarii, umożliwiając konserwację zapobiegawczą (Verma i in., 2020). W branży detalicznej uczenie maszynowe w bazach danych można wykorzystać do analizy zachowań klientów i rekomendowania spersonalizowanych produktów lub usług, co prowadzi do zwiększenia zadowolenia klientów i sprzedaży (Singh i in., 2023).

Kluczowe funkcje uczenia maszynowego w bazie danych

Rozwiązania do uczenia maszynowego w bazie danych oferują kompleksowy zestaw funkcji do tworzenia i wdrażania modeli predykcyjnych bezpośrednio w środowisku bazy danych:

• Wbudowane algorytmy: Nie ma potrzeby zaczynać od zera! Uczenie maszynowe w bazie danych jest wyposażone w zestaw narzędzi popularnych algorytmów, takich jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne i grupowanie. Algorytmy te są dostosowane do wydajnej pracy w bazie danych, oszczędzając czas i wysiłek.

• Szkolenie i ocena modeli: Wyobraź sobie, że trenujesz swój model bezpośrednio w bazie danych za pomocą prostych poleceń SQL. Możesz powiedzieć systemowi, jakich danych ma użyć, co próbujesz przewidzieć i jak dostosować model. Następnie system dostarcza informacji zwrotnych na temat wydajności modelu, korzystając z przejrzystych wskaźników, takich jak dokładność i precyzja. Ta wbudowana ocena pomaga dostroić model w celu uzyskania optymalnych wyników.
• Wdrożenie modelu: Gdy zbudujesz świetny model, możesz od razu go uruchomić. Uczenie maszynowe w bazie danych umożliwia wdrażanie modelu bezpośrednio w bazie danych jako funkcję zdefiniowaną przez użytkownika (UDF). Oznacza to, że możesz natychmiast uzyskać prognozy dotyczące nowych danych, bez konieczności przenoszenia informacji lub korzystania z zewnętrznych narzędzi.
• Integracja SQL: Uczenie maszynowe w bazie danych płynnie integruje się z językiem SQL, który już znasz. Dzięki temu możesz łączyć zadania uczenia maszynowego z istniejącymi operacjami na bazie danych. Analitycy danych, analitycy i administratorzy baz danych mogą współpracować w tym samym środowisku, dzięki czemu proces programowania jest płynniejszy i wydajniejszy.

Przygotowywanie danych

Czyszczenie danych

Przed przystąpieniem do analizy niezwykle istotne jest zapewnienie integralności i jakości danych. W tej sekcji wykonamy operacje czyszczenia danych, aby usunąć z danych czujnika wszelkie wartości zerowe lub nieistotne.

Transformacja danych

Transformacja danych polega na przekształcaniu i strukturyzowaniu danych w formacie odpowiednim do analizy. W tym miejscu przekształcimy surowe odczyty czujników w bardziej ustrukturyzowany format, agregując je na poziomie godzinowym.

Agregacja danych

Agregowanie danych pozwala nam podsumowywać i skondensować informacje, ułatwiając analizę trendów i wzorców. W tym fragmencie agregujemy dane z czujników według identyfikatora maszyny i sygnatury czasowej godziny, obliczając średnią wartość czujnika dla każdego interwału.

Te funkcje czyszczenia, przekształcania i agregowania danych zwiększają kompleksowość naszych analiz i zapewniają, że pracujemy z wysokiej jakości ustrukturyzowanymi danymi na potrzeby modelowania konserwacji predykcyjnej.

Trening modelowy

Dysponując wstępnie przetworzonymi danymi, możemy przystąpić do uczenia modelu konserwacji predykcyjnej. Załóżmy, że do tego zadania zdecydujemy się zastosować model regresji logistycznej:

Ocena modelu

Po wytrenowaniu modelu możemy ocenić jego wydajność, korzystając z odpowiednich wskaźników, takich jak dokładność i krzywa ROC:

Przewidywanie w czasie rzeczywistym

Na koniec możemy wdrożyć przeszkolony model jako funkcję zdefiniowaną przez użytkownika (UDF) do przewidywania w czasie rzeczywistym:

Wnioski

W przeszłości wyciąganie wniosków z danych wiązało się z wieloma operacjami w obie strony. Informacje należało przenieść, przeanalizować przez specjalistów, a następnie dostarczyć wyniki. Może to być powolne i kłopotliwe. Jednak uczenie maszynowe w bazie danych zmienia grę.

Wyobraź sobie, że masz potężny zestaw narzędzi wbudowany bezpośrednio w system przechowywania danych. Taka jest idea uczenia maszynowego w bazie danych. Umożliwia tworzenie „inteligentnych modeli” bezpośrednio w istniejącej bazie danych. Modele te mogą analizować dane i przewidywać przyszłe trendy lub odkrywać ukryte wzorce. To jak mieć kryształową kulę dla swojej firmy, a wszystko to bez konieczności przenoszenia danych.

To nowe podejście oferuje kilka ekscytujących korzyści. Po pierwsze, pozwala na znacznie szybsze podejmowanie decyzji. Tradycyjne metody często obejmują oczekiwanie na transfer danych i analizę zewnętrzną, co może zająć trochę czasu. Uczenie maszynowe w bazie danych współpracuje bezpośrednio z danymi, w których są przechowywane, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym. Koniec z czekaniem na wyniki!

Po drugie, uczenie maszynowe w bazie danych umożliwia szerszemu gronu osób wnoszenie wkładu w inicjatywy oparte na danych. Budowanie tych inteligentnych modeli nie wymaga już doktoratu. w uczeniu maszynowym. Wykorzystując znane polecenia już używane w bazach danych, mogą w nich uczestniczyć nawet osoby bez specjalistycznego wykształcenia w zakresie uczenia maszynowego. To jak otwarcie drzwi dla wysiłku zespołowego i umożliwienie wniesienia wkładu każdemu, kto posiada cenną wiedzę na temat danych.

Po trzecie, rozwiązania do uczenia maszynowego oparte na bazach danych są budowane z myślą o skalowaniu. W miarę jak Twoja firma będzie gromadzić więcej informacji, system będzie mógł je z łatwością obsłużyć. To jak zestaw narzędzi, który rozszerza się w miarę potrzeb, zapewniając skuteczność systemu nawet w przypadku wzrostu ilości danych.

Wreszcie uczenie maszynowe w bazie danych zapewnia bezpieczeństwo danych. Zamiast przenosić dane do analizy, pozostają one bezpiecznie zamknięte w systemie bazy danych. Eliminuje to ryzyko związane z przesyłaniem danych i potencjalnymi naruszeniami.

Zastosowania uczenia maszynowego w bazach danych wykraczają daleko poza tradycyjne przykłady, takie jak przewidywanie awarii sprzętu lub odejścia klientów. Można go wykorzystać do najróżniejszych niesamowitych rzeczy. Wyobraź sobie sklepy internetowe, które polecają Ci idealny produkt na podstawie Twoich wcześniejszych zakupów, albo instytucje finansowe, które skuteczniej zarządzają ryzykiem. Uczenie maszynowe w bazie danych może nawet zrewolucjonizować takie dziedziny, jak opieka zdrowotna i pojazdy autonomiczne.

Krótko mówiąc, uczenie maszynowe w bazie danych przypomina dawanie supermocy danym. Pomaga firmom uwolnić prawdziwy potencjał informacji, podejmować szybsze i mądrzejsze decyzje oraz wyprzedzać konkurencję w dzisiejszym świecie opartym na danych.

Referencje:

• Mayo, M. (2023, 17 maja). Uczenie maszynowe w bazie danych: dlaczego Twoja baza danych potrzebuje sztucznej inteligencji. W stronę nauki o danych.
• Hackney, H. (2023, 12 lutego). Pięć powodów, dla których uczenie maszynowe w bazie danych ma sens. Magazyn poświęcony architekturze i zarządzaniu.
• Otto, P. (2022, 10 czerwca). Przewodnik dla początkujących po PostgresML. Średni.
• Celkis, I. (2022). PostgreSQL do uczenia maszynowego: praktyczny przewodnik po TensorFlow i scikit-learn. Wydawnictwo Packt.
• Singh, A., Thakur, M. i Kaur, A. (2023). Ankieta na temat uczenia maszynowego w bazie danych: techniki i zastosowania. Systemy eksperckie z aplikacjami, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P. i Jain, S. (2020, wrzesień). Uczenie maszynowe w bazie danych na potrzeby analizy dużych zbiorów danych. W Międzynarodowa konferencja na temat innowacyjnych trendów w technologiach komunikacyjnych i obliczeniowych 2020 (ICTCCT) (s. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/