Veriye dayalı karar vermenin çağdaş ortamında, işletmeler gelecekteki eğilimler ve davranışlar hakkında değerli bilgiler edinmek için giderek daha fazla tahmine dayalı analitiklere yöneliyor. Tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verilerden kalıpların çıkarılmasını içerir ve kuruluşların proaktif kararlar almasına ve operasyonlarını optimize etmesine olanak tanır. Geleneksel olarak tahmine dayalı analitik, veri çıkarma, ön işleme, modelleme ve dağıtım boru hatlarını gerektiren bağımsız makine öğrenimi platformları kullanılarak gerçekleştirildi. Ancak bu yaklaşım, farklı sistemler arasında veri hareketi nedeniyle sıklıkla karmaşıklık, gecikme ve potansiyel güvenlik risklerini beraberinde getirir.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için entegrasyona yönelik büyüyen bir eğilim var. tahmine dayalı analitik doğrudan veritabanı yönetim sistemlerine (DBMS'ler) aktarabilirsiniz. Kuruluşlar, makine öğrenimi (ML) yeteneklerini veritabanına yerleştirerek, veri hareketini en aza indirirken, veri bütünlüğünü sağlarken ve geliştirme yaşam döngüsünü kolaylaştırırken tahmine dayalı analitiğin gücünden yararlanabilir.

Veritabanı İçi Makine Öğreniminin Faydaları

• Azaltılmış karmaşıklık: Veritabanı içi makine öğrenimi, farklı kaynaklardan birden fazla kullanıcının model eğitimi, değerlendirme ve dağıtım gibi görevleri doğrudan veritabanı ortamında gerçekleştirmesine olanak tanıyarak iş akışını kolaylaştırmaya yardımcı olur.
• Gelişmiş veri güvenliği: ML'nin veritabanına yerleştirilmesi aynı zamanda farklı veri kaynaklarından hedefe veri taşınmasıyla ilişkili güvenlik risklerinin en aza indirilmesine ve hassas bilgilerin veritabanı sınırları içinde kalmasına yardımcı olur.
• Verimliliği arttırmak: Son olarak, veritabanı içi makine öğrenimi, veri aktarımı ve işleme sürelerinin en aza indirilmesine yardımcı olarak daha hızlı model geliştirme ve devreye alma olanağı sağlar.

Veri Depolama ve Analitik Arasındaki Boşluğu Kapatmak

Geçmişte, makine öğrenimi ve veri analizi ayrı alanlarda işliyordu ve çoğunlukla sistemler arasında hantal veri aktarımı gerektiriyordu. Bu silolanmış yaklaşım, verimsizlik, güvenlik açıkları ve uzman olmayanlar için daha dik bir öğrenme eğrisi gibi dezavantajları beraberinde getirir (Singh ve diğerleri, 2023).

Veritabanı içi makine öğrenimi, makine öğrenimi yeteneklerini doğrudan veritabanı yönetim sistemlerine (DBMS'ler) entegre ederek oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olarak ortaya çıkıyor. Bu kolaylaştırılmış yaklaşım, kullanıcıların model eğitimi, değerlendirme ve dağıtım gibi görevleri tamamen tanıdık veritabanı ortamında gerçekleştirmesine olanak tanır. Veritabanı içi makine öğrenimi, mevcut SQL komutlarından ve veritabanı işlevlerinden yararlanarak veri bilimcileri, analistler ve veritabanı yöneticileri arasında daha yakın işbirliğini teşvik eder. Ayrıca, özel makine öğrenimi dillerinde uzmanlık artık zorunlu bir gereklilik olmadığından, daha geniş bir kullanıcı yelpazesinin model oluşturma ve dağıtmaya katkıda bulunmasına olanak tanır.

Veritabanı içi makine öğrenimi çözümleri genellikle aşağıdaki gibi görevler için çeşitli yerleşik algoritmalar sunar: sınıflandırma (örneğin, müşteri kaybını tahmin etme), regresyon (örneğin, satışları tahmin etme), kümeleme (örneğin, müşterileri davranışlara göre bölümlere ayırma) ve anormallik tespiti (örneğin, hileli işlemleri tanımlama) (Verma ve diğerleri, 2020). Bu, kullanıcılara doğrudan veritabanı içinde çok çeşitli tahmine dayalı analitik zorluklarının üstesinden gelme gücü vererek karmaşık veri taşıma ihtiyacını ortadan kaldırır. Ayrıca bu çözümler, model değerlendirme ve devreye alma için güçlü yetenekler sunarak kullanıcıların model performansını değerlendirmesine ve yeni verilerin gerçek zamanlı puanlanması için bunları operasyonel iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmesine olanak tanır.

Örneğin, imalat sektöründeki şirketler, ekipmandan gelen sensör verilerini analiz etmek ve olası arızaları proaktif bir şekilde tahmin etmek için veritabanı içi makine öğreniminden yararlanabilir ve önleyici bakımı mümkün kılabilir (Verma ve diğerleri, 2020). Perakende sektöründe, veritabanı içi makine öğrenimi, müşteri davranışını analiz etmek ve kişiselleştirilmiş ürün veya hizmetler önermek için kullanılabilir, bu da müşteri memnuniyetinin ve satışların artmasına yol açar (Singh vd., 2023).

Veritabanı İçi Makine Öğreniminin Temel Özellikleri

Veritabanı içi makine öğrenimi çözümleri, tahmine dayalı modelleri doğrudan veritabanı ortamında oluşturmak ve dağıtmak için kapsamlı bir dizi özellik sunar:

• Yerleşik algoritmalar: Sıfırdan başlamaya gerek yok! Veritabanı içi makine öğrenimi, doğrusal regresyon, karar ağaçları ve kümeleme gibi popüler algoritmalardan oluşan bir araç kutusuyla donatılmıştır. Bu algoritmalar, veritabanınızda verimli bir şekilde çalışacak şekilde ince ayar yapılarak zamandan ve emekten tasarruf etmenizi sağlar.

• Model eğitimi ve değerlendirmesi: Basit SQL komutlarını kullanarak modelinizi doğrudan veritabanında eğittiğinizi hayal edin. Sisteme hangi verileri kullanacağını, neyi tahmin etmeye çalıştığınızı ve modeli nasıl ayarlayacağınızı anlatabilirsiniz. Sistem daha sonra doğruluk ve hassasiyet gibi net ölçümler kullanarak modelinizin ne kadar iyi performans gösterdiğine ilişkin geri bildirim sağlar. Bu yerleşik değerlendirme, en iyi sonuçları elde etmek için modelinize ince ayar yapmanıza yardımcı olur.
• Model dağıtımı: Harika bir model oluşturduğunuzda, onu hemen uygulamaya koyabilirsiniz. Veritabanı içi makine öğrenimi, modelinizi kullanıcı tanımlı bir işlev (UDF) olarak doğrudan veritabanına dağıtmanıza olanak tanır. Bu, bilgileri başka yere taşımaya veya harici araçlara güvenmeye gerek kalmadan yeni verilere ilişkin tahminleri anında alabileceğiniz anlamına gelir.
• SQL entegrasyonu: Veritabanı içi makine öğrenimi, zaten bildiğiniz SQL ile sorunsuz bir şekilde bütünleşir. Bu, makine öğrenimi görevlerini mevcut veritabanı operasyonlarınızla birleştirmenize olanak tanır. Veri bilimcileri, analistler ve veritabanı yöneticilerinin tümü aynı ortamda birlikte çalışarak geliştirme sürecini daha sorunsuz ve verimli hale getirebilir.

Veri Hazırlama

Veri temizleme

Analize devam etmeden önce verilerin bütünlüğünü ve kalitesini sağlamak çok önemlidir. Bu bölümde, sensör verilerinden boş veya ilgisiz değerleri kaldırmak için veri temizleme işlemlerini gerçekleştireceğiz.

Veri Dönüşümü

Veri dönüşümü, verilerin analize uygun bir formatta yeniden şekillendirilmesini ve yapılandırılmasını içerir. Burada ham sensör okumalarını daha yapılandırılmış bir formata dönüştürerek bunları saatlik düzeyde toplayacağız.

Veri toplama

Verileri toplamak, bilgileri özetlememize ve özetlememize olanak tanıyarak eğilimleri ve kalıpları analiz etmeyi kolaylaştırır. Bu kod parçasında, sensör verilerini makine kimliğine ve saatlik zaman damgasına göre toplayarak her aralık için ortalama sensör değerini hesaplıyoruz.

Bu veri temizleme, dönüştürme ve toplama işlevleri, analizimizin kapsamlılığını artırır ve tahmine dayalı bakım modellemesi için yüksek kaliteli, yapılandırılmış verilerle çalışmamızı sağlar.

Model Eğitimi

Önceden işlenmiş veriler elimizdeyken, tahmine dayalı bir bakım modeli eğitmeye devam edebiliriz. Diyelim ki bu görev için lojistik regresyon modelini kullanmayı seçtik:

Model Değerlendirmesi

Model eğitildikten sonra doğruluğunu ve ROC eğrisi gibi ilgili ölçümleri kullanarak performansını değerlendirebiliriz:

Gerçek Zamanlı Tahmin

Son olarak, eğitilen modeli gerçek zamanlı tahmin için kullanıcı tanımlı bir işlev (UDF) olarak dağıtabiliriz:

Sonuç

Geçmişte, verilerden içgörü elde etmek pek çok ileri geri gidişi gerektiriyordu. Bilgilerin taşınması, uzmanlar tarafından analiz edilmesi ve ardından sonuçların geri iletilmesi gerekiyordu. Bu yavaş ve zahmetli olabilir. Ancak veritabanı içi makine öğrenimi oyunu değiştiriyor.

Doğrudan veri depolama sisteminizde güçlü bir araç kutusunun yerleşik olduğunu hayal edin. Veritabanı içi makine öğreniminin arkasındaki fikir budur. Doğrudan mevcut veritabanınız içerisinde "akıllı modeller" oluşturmanıza olanak tanır. Bu modeller verilerinizi analiz edebilir ve gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir veya gizli kalıpları ortaya çıkarabilir. Bu, işletmeniz için kristal bir küreye sahip olmak gibidir, hem de verilerinizi taşımanıza gerek kalmadan.

Bu yeni yaklaşım birçok heyecan verici fayda sunuyor. İlk olarak, çok daha hızlı karar almayı sağlar. Geleneksel yöntemler genellikle veri aktarımlarını ve harici analizleri beklemeyi içerir ve bu da zaman alabilir. Veritabanı içi makine öğrenimi, depolandığı yerde doğrudan verilerinizle çalışır ve size gerçek zamanlı bilgiler sunar. Artık sonuçları beklemek yok!

İkincisi, veritabanı içi makine öğrenimi, daha geniş bir insan yelpazesinin veri odaklı girişimlere katkıda bulunmasına olanak tanır. Bu akıllı modelleri oluşturmak artık doktora gerektirmiyor. makine öğreniminde. Veritabanlarında halihazırda kullanılan tanıdık komutlardan yararlanılarak, özel makine öğrenimi derecesine sahip olmayan kişiler bile katılabilir. Bu, veriler hakkında değerli bilgiye sahip herkesin katkıda bulunmasına olanak tanıyarak bir ekip çalışmasına kapı açmak gibidir.

Üçüncüsü, veritabanı içi makine öğrenimi çözümleri ölçeklendirilecek şekilde oluşturulmuştur. İşletmeniz daha fazla bilgi topladıkça sistem bunu kolaylıkla halledebilir. İhtiyacınız oldukça genişleyen ve verileriniz büyüdükçe bile sistemin etkili kalmasını sağlayan bir araç kutusu gibidir.

Son olarak, veritabanı içi makine öğrenimi verilerinizi güvende ve emniyette tutar. Verilerinizi analiz için taşımak yerine, veritabanı sisteminizin sınırları içinde güvenli bir şekilde kilitli kalır. Bu, veri aktarımları ve olası ihlallerle ilişkili riskleri ortadan kaldırır.

Veritabanı içi makine öğrenimi uygulamaları, ekipman arızalarını veya müşteri kaybının tahmin edilmesi gibi geleneksel örneklerin çok ötesine geçer. Her türlü harika şey için kullanılabilir. Geçmiş alışverişlerinize göre sizin için mükemmel ürünü öneren çevrimiçi mağazaları veya riskleri daha etkin yöneten finans kurumlarını hayal edin. Veritabanı içi makine öğrenimi, sağlık hizmetleri ve otonom araçlar gibi alanlarda bile devrim yaratma potansiyeline sahip.

Temelde, veritabanı içi makine öğrenimi, verilerinize süper güçler vermek gibidir. İşletmelerin, bilgilerinin gerçek potansiyelini ortaya çıkarmalarına, daha hızlı ve daha akıllı kararlar almalarına ve günümüzün veri odaklı dünyasında diğerlerinden önde olmalarına yardımcı olur.

Referanslar:

• Mayo, M. (2023, 17 Mayıs). Veritabanı içi makine öğrenimi: Veritabanınızın neden yapay zekaya ihtiyacı var? Veri Bilimine Doğru.
• Hackney, H. (2023, 12 Şubat). Veritabanı İçi Makine Öğreniminin Anlamlı Olmasının Beş Nedeni. Mimarlık ve Yönetişim Dergisi.
• Otto, P. (2022, 10 Haziran). Yeni başlayanlar için PostgresML kılavuzu. Orta.
• Çelkis, İ. (2022). Makine öğrenimi için PostgreSQL: TensorFlow ve scikit-learn ile uygulamalı bir kılavuz. Paket Yayıncılık.
• Singh, A., Thakur, M. ve Kaur, A. (2023). Veritabanı içi makine öğrenimi üzerine bir anket: Teknikler ve uygulamalar. Uygulamalarla uzmanlık sistmeleri, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P. ve Jain, S. (2020, Eylül). Büyük veri analitiği için veritabanı içi makine öğrenimi. İçinde 2020 Uluslararası İletişim ve Hesaplamalı Teknolojide Yenilikçi Eğilimler Konferansı (ICTCCT) (s. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/