ในสภาพแวดล้อมร่วมสมัยของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล องค์กรต่างๆ หันมาใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มากขึ้น เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับแนวโน้มและพฤติกรรมในอนาคต การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เกี่ยวข้องกับการแยกรูปแบบออกจากข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถตัดสินใจเชิงรุกและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของตนได้ โดยทั่วไปแล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะดำเนินการโดยใช้แพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงแบบสแตนด์อโลน ซึ่งจำเป็นต้องมีการดึงข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า การสร้างแบบจำลอง และไปป์ไลน์การปรับใช้ อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้มักจะนำมาซึ่งความซับซ้อน เวลาแฝง และความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นอันเนื่องมาจากการเคลื่อนย้ายข้อมูลข้ามระบบที่แตกต่างกัน
เพื่อรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในการบูรณาการ การวิเคราะห์เชิงทำนาย เข้าสู่ระบบการจัดการฐานข้อมูล (DBMS) โดยตรง ด้วยการฝังความสามารถด้าน Machine Learning (ML) ไว้ภายในฐานข้อมูล องค์กรต่างๆ จะสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ในขณะเดียวกันก็ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูล รับประกันความสมบูรณ์ของข้อมูล และลดความคล่องตัวของวงจรการพัฒนา
ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูล
- ลดความซับซ้อน: การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์โดยอนุญาตให้ผู้ใช้หลายคนจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันสามารถทำงานต่างๆ เช่น การฝึกอบรมโมเดล การประเมิน และการปรับใช้โดยตรงภายในสภาพแวดล้อมฐานข้อมูล
- ความปลอดภัยของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น: การฝัง ML ภายในฐานข้อมูลยังช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนย้ายข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันไปยังเป้าหมาย และข้อมูลที่ละเอียดอ่อนยังคงอยู่ในขอบเขตของฐานข้อมูล
- ปรับปรุงประสิทธิภาพ: สุดท้ายนี้ แมชชีนเลิร์นนิงในฐานข้อมูลจะช่วยลดเวลาการถ่ายโอนและการประมวลผลข้อมูล นำไปสู่การพัฒนาโมเดลและการปรับใช้ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
เชื่อมช่องว่างระหว่างการจัดเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์
ในอดีต แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ข้อมูลทำงานในขอบเขตที่แยกจากกัน ซึ่งมักทำให้ต้องมีการถ่ายโอนข้อมูลที่ยุ่งยากระหว่างระบบ แนวทางแยกส่วนนี้ทำให้เกิดข้อเสีย เช่น ความไร้ประสิทธิภาพ ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย และการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ (Singh et al., 2023)
การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลกลายเป็นตัวเปลี่ยนเกม โดยผสานความสามารถด้านการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับระบบการจัดการฐานข้อมูล (DBMS) โดยตรง แนวทางที่ได้รับการปรับปรุงนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานต่างๆ เช่น การฝึกโมเดล การประเมิน และการปรับใช้ได้ทั้งหมดภายในสภาพแวดล้อมฐานข้อมูลที่คุ้นเคย ด้วยการใช้ประโยชน์จากคำสั่ง SQL และฟังก์ชันฐานข้อมูลที่มีอยู่ การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลจึงส่งเสริมการทำงานร่วมกันที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้นระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ และผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล นอกจากนี้ยังเพิ่มขีดความสามารถของผู้ใช้ในวงกว้างในการมีส่วนร่วมในการสร้างและปรับใช้โมเดล เนื่องจากความเชี่ยวชาญในภาษาการเรียนรู้ของเครื่องเฉพาะทางไม่ได้เป็นข้อกำหนดบังคับอีกต่อไป
โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลมักนำเสนออัลกอริธึมในตัวที่หลากหลายสำหรับงานต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่ (เช่น การคาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้า) การถดถอย (เช่น การคาดการณ์ยอดขาย) การแบ่งกลุ่ม (เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรม) และการตรวจจับความผิดปกติ (เช่น การระบุธุรกรรมที่ฉ้อโกง) (Verma et al., 2020) สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถรับมือกับความท้าทายด้านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่หลากหลายได้โดยตรงภายในฐานข้อมูล ทำให้ไม่จำเป็นต้องมีการเคลื่อนย้ายข้อมูลที่ซับซ้อน นอกจากนี้ โซลูชันเหล่านี้ยังมอบความสามารถที่แข็งแกร่งสำหรับการประเมินและการปรับใช้โมเดล ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประเมินประสิทธิภาพของโมเดลและรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์การปฏิบัติงานได้อย่างราบรื่นเพื่อการให้คะแนนข้อมูลใหม่แบบเรียลไทม์
ตัวอย่างเช่น บริษัทในภาคการผลิตสามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์จากอุปกรณ์และคาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นในเชิงรุก ช่วยให้สามารถบำรุงรักษาเชิงป้องกันได้ (Verma et al., 2020) ในอุตสาหกรรมค้าปลีก การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าและแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการส่วนบุคคล ซึ่งนำไปสู่ความพึงพอใจและยอดขายของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น (Singh et al., 2023)
คุณสมบัติหลักของการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูล
โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลนำเสนอชุดคุณสมบัติที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างและปรับใช้แบบจำลองการคาดการณ์โดยตรงภายในสภาพแวดล้อมฐานข้อมูล:
- อัลกอริธึมในตัว: ไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นใหม่! การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลมาพร้อมกับกล่องเครื่องมือของอัลกอริธึมยอดนิยม เช่น การถดถอยเชิงเส้น แผนผังการตัดสินใจ และการจัดกลุ่ม อัลกอริธึมเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพภายในฐานข้อมูลของคุณ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและความพยายามของคุณ
| ขั้นตอนวิธี | รายละเอียด |
| การถดถอยเชิงเส้น | วิธีการทางสถิติสำหรับการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป |
| การถดถอยโลจิสติก | การวิเคราะห์การถดถอยที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ไบนารี |
| ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ | วิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบไม่อิงพารามิเตอร์ที่ใช้สำหรับงานจำแนกประเภทและงานการถดถอย |
| ป่าสุ่ม | วิธีการเรียนรู้แบบทั้งมวลที่สร้างแผนผังการตัดสินใจจำนวนมากระหว่างการฝึกอบรมและส่งออกโหมดของชั้นเรียนสำหรับงานจำแนกประเภท |
| K-หมายถึงการจัดกลุ่ม | อัลกอริธึมการจัดกลุ่มที่แบ่งพาร์ติชันจุดข้อมูลออกเป็น k คลัสเตอร์ที่แตกต่างกัน |
- การฝึกอบรมโมเดลและการประเมินผล: ลองจินตนาการถึงการฝึกโมเดลของคุณโดยตรงในฐานข้อมูลโดยใช้คำสั่ง SQL แบบง่ายๆ คุณสามารถบอกระบบได้ว่าจะใช้ข้อมูลอะไร คุณกำลังพยายามคาดการณ์อะไร และจะปรับโมเดลอย่างไร จากนั้นระบบจะให้ข้อเสนอแนะว่าโมเดลของคุณทำงานได้ดีเพียงใดโดยใช้เกณฑ์ชี้วัดที่ชัดเจน เช่น ความแม่นยำและความแม่นยำ การประเมินในตัวนี้ช่วยให้คุณปรับแต่งแบบจำลองของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
- การปรับใช้โมเดล: เมื่อคุณสร้างแบบจำลองที่ยอดเยี่ยมแล้ว คุณสามารถนำไปใช้งานได้ทันที การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลช่วยให้คุณสามารถปรับใช้โมเดลของคุณได้โดยตรงภายในฐานข้อมูลเป็นฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนด (UDF) ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถรับการคาดการณ์ข้อมูลใหม่ได้ทันที โดยไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลไปมาหรือพึ่งพาเครื่องมือภายนอก
- บูรณาการ SQL: การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลผสานรวมกับ SQL ที่คุณรู้จักอยู่แล้วได้อย่างราบรื่น ซึ่งช่วยให้คุณรวมงานการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับการดำเนินการฐานข้อมูลที่มีอยู่ได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ และผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลสามารถทำงานร่วมกันในสภาพแวดล้อมเดียวกัน ทำให้กระบวนการพัฒนาราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การเตรียมข้อมูล
การทำความสะอาดข้อมูล
ก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์ต่อ สิ่งสำคัญคือต้องมั่นใจในความสมบูรณ์และคุณภาพของข้อมูล ในส่วนนี้ เราจะดำเนินการล้างข้อมูลเพื่อลบค่าว่างหรือไม่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูลเซ็นเซอร์
การแปลงข้อมูล
การแปลงข้อมูลเกี่ยวข้องกับการปรับรูปร่างและจัดโครงสร้างข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ ที่นี่ เราจะแปลงการอ่านค่าเซ็นเซอร์ดิบให้อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้างมากขึ้น โดยรวบรวมเป็นรายชั่วโมง
การรวมข้อมูล
การรวบรวมข้อมูลช่วยให้เราสามารถสรุปและย่อข้อมูล ทำให้วิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบได้ง่ายขึ้น ในตัวอย่างนี้ เรารวบรวมข้อมูลเซ็นเซอร์ตามหมายเลขเครื่องและการประทับเวลารายชั่วโมง โดยคำนวณค่าเซ็นเซอร์เฉลี่ยสำหรับแต่ละช่วงเวลา
ฟังก์ชันการทำความสะอาด การแปลง และการรวมข้อมูลเหล่านี้ช่วยเพิ่มความครอบคลุมของการวิเคราะห์ของเรา และรับประกันว่าเรากำลังทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างคุณภาพสูงสำหรับการสร้างแบบจำลองการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
การฝึกโมเดล
เมื่อมีข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าแล้ว เราก็สามารถดำเนินการฝึกอบรมโมเดลการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ได้ สมมติว่าเราเลือกใช้แบบจำลองการถดถอยลอจิสติกสำหรับงานนี้:
การประเมินแบบจำลอง
เมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนแล้ว เราจะประเมินประสิทธิภาพของโมเดลได้โดยใช้หน่วยวัดที่เกี่ยวข้อง เช่น ความแม่นยำและเส้นโค้ง ROC:
การทำนายแบบเรียลไทม์
สุดท้ายนี้ เราสามารถปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมเป็นฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนด (UDF) สำหรับการทำนายแบบเรียลไทม์:
สรุป
ในอดีต การรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเกี่ยวข้องกับการไปมาหลายครั้ง ข้อมูลที่จำเป็นในการเคลื่อนย้าย วิเคราะห์โดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นจึงส่งผลลัพธ์กลับคืนมา การดำเนินการนี้อาจช้าและยุ่งยาก แต่การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงเกม
ลองนึกภาพการมีกล่องเครื่องมืออันทรงพลังติดตั้งอยู่ในระบบจัดเก็บข้อมูลของคุณ นั่นคือแนวคิดเบื้องหลังการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูล ช่วยให้คุณสร้าง “โมเดลอัจฉริยะ” ได้โดยตรงภายในฐานข้อมูลที่มีอยู่ของคุณ โมเดลเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและทำนายแนวโน้มในอนาคตหรือเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ เหมือนกับการมีลูกบอลคริสตัลสำหรับธุรกิจของคุณ โดยไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลไปมา
แนวทางใหม่นี้ให้ประโยชน์ที่น่าตื่นเต้นหลายประการ ประการแรก ช่วยให้ตัดสินใจได้เร็วยิ่งขึ้น วิธีการแบบเดิมๆ มักจะเกี่ยวข้องกับการรอการถ่ายโอนข้อมูลและการวิเคราะห์จากภายนอก ซึ่งอาจต้องใช้เวลา การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลทำงานโดยตรงกับข้อมูลของคุณที่จัดเก็บ ทำให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ไม่ต้องรอผลลัพธ์อีกต่อไป!
ประการที่สอง การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลช่วยให้ผู้คนในวงกว้างสามารถมีส่วนร่วมในการริเริ่มที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การสร้างโมเดลอัจฉริยะเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องมีปริญญาเอกอีกต่อไป ในการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการใช้ประโยชน์จากคำสั่งที่คุ้นเคยซึ่งใช้อยู่แล้วในฐานข้อมูล แม้แต่ผู้ที่ไม่มีวุฒิการศึกษาด้าน Machine Learning ก็สามารถเข้าร่วมได้ เหมือนกับการเปิดประตูสู่ความพยายามของทีม โดยให้ทุกคนที่มีความรู้อันมีค่าเกี่ยวกับข้อมูลสามารถมีส่วนร่วมได้
ประการที่สาม โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลถูกสร้างขึ้นตามขนาด เมื่อธุรกิจของคุณรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม ระบบก็สามารถจัดการได้อย่างง่ายดาย มันเหมือนกับกล่องเครื่องมือที่ขยายได้ตามที่คุณต้องการ ทำให้มั่นใจว่าระบบยังคงมีประสิทธิภาพแม้ว่าข้อมูลของคุณจะเติบโตขึ้นก็ตาม
สุดท้ายนี้ การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลจะรักษาข้อมูลของคุณให้ปลอดภัย แทนที่จะย้ายข้อมูลของคุณไปรอบๆ เพื่อการวิเคราะห์ ข้อมูลจะล็อคไว้อย่างปลอดภัยภายในขอบเขตของระบบฐานข้อมูลของคุณ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการถ่ายโอนข้อมูลและการละเมิดที่อาจเกิดขึ้น
แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลไปไกลกว่าตัวอย่างทั่วไป เช่น การทำนายความล้มเหลวของอุปกรณ์หรือการเลิกใช้งานของลูกค้า สามารถใช้กับสิ่งมหัศจรรย์ได้ทุกประเภท ลองจินตนาการถึงร้านค้าออนไลน์ที่แนะนำผลิตภัณฑ์ที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณโดยพิจารณาจากการซื้อที่ผ่านมาของคุณ หรือสถาบันการเงินที่จัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลยังมีศักยภาพในการปฏิวัติสาขาต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพและยานพาหนะอัตโนมัติ
โดยพื้นฐานแล้ว การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลเปรียบเสมือนการมอบพลังพิเศษให้กับข้อมูลของคุณ ช่วยให้ธุรกิจปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูล ทำการตัดสินใจได้รวดเร็วและชาญฉลาดยิ่งขึ้น และก้าวนำหน้าในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน
อ้างอิง:
- มาโย, ม. (2023, 17 พฤษภาคม) การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูล: เหตุใดฐานข้อมูลของคุณจึงต้องการ AI สู่วิทยาการข้อมูล
- Hackney, H. (2023, 12 กุมภาพันธ์) เหตุผลห้าประการว่าทำไมการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลจึงสมเหตุสมผล นิตยสารสถาปัตยกรรมและการกำกับดูแล.
- อ็อตโต พี. (2022, 10 มิถุนายน) คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน PostgresML กลาง.
- เซลคิส, ไอ. (2022) PostgreSQL สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง: คู่มือเชิงปฏิบัติพร้อม TensorFlow และ scikit-learn สำนักพิมพ์แพคต์
- Singh, A., Thakur, M., & Kaur, A. (2023) แบบสำรวจการเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูล: เทคนิคและแอปพลิเคชัน ระบบผู้เชี่ยวชาญพร้อมแอพพลิเคชัน, 220, 116822
- Verma, N., Kumar, P., & Jain, S. (2020, กันยายน) การเรียนรู้ของเครื่องในฐานข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ใน การประชุมนานาชาติเรื่องแนวโน้มนวัตกรรมด้านเทคโนโลยีการสื่อสารและคอมพิวเตอร์ (ICTCCT) ประจำปี 2020 (หน้า 261-265). อีอีอี ดอย: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/
