Trong bối cảnh hiện đại của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, các doanh nghiệp đang ngày càng chuyển sang phân tích dự đoán để có được những hiểu biết sâu sắc có giá trị về các xu hướng và hành vi trong tương lai. Phân tích dự đoán bao gồm việc trích xuất các mẫu từ dữ liệu lịch sử để dự báo kết quả trong tương lai, cho phép các tổ chức đưa ra quyết định chủ động và tối ưu hóa hoạt động của mình. Theo truyền thống, phân tích dự đoán đã được thực hiện bằng cách sử dụng các nền tảng máy học độc lập, đòi hỏi phải trích xuất dữ liệu, tiền xử lý, lập mô hình và quy trình triển khai. Tuy nhiên, cách tiếp cận này thường gây ra sự phức tạp, độ trễ và rủi ro bảo mật tiềm ẩn do di chuyển dữ liệu trên các hệ thống khác nhau.

Để giải quyết những thách thức này, xu hướng tích hợp ngày càng tăng phân tích tiên đoán trực tiếp vào hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS). Bằng cách nhúng các khả năng học máy (ML) vào cơ sở dữ liệu, các tổ chức có thể tận dụng sức mạnh của phân tích dự đoán đồng thời giảm thiểu sự di chuyển dữ liệu, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và hợp lý hóa vòng đời phát triển.

Lợi ích của việc học máy trong cơ sở dữ liệu

• Giảm độ phức tạp: Học máy trong cơ sở dữ liệu giúp hợp lý hóa quy trình làm việc bằng cách cho phép nhiều người dùng từ các nguồn khác nhau thực hiện các tác vụ như đào tạo mô hình, đánh giá và triển khai trực tiếp trong môi trường cơ sở dữ liệu.
• Tăng cường bảo mật dữ liệu: Việc nhúng ML vào cơ sở dữ liệu cũng giúp giảm thiểu rủi ro bảo mật liên quan đến việc di chuyển dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau đến mục tiêu và thông tin nhạy cảm vẫn nằm trong giới hạn của cơ sở dữ liệu.
• Cải thiện hiệu quả: Cuối cùng, học máy trong cơ sở dữ liệu giúp giảm thiểu thời gian truyền và xử lý dữ liệu, giúp phát triển và triển khai mô hình nhanh hơn.

Thu hẹp khoảng cách giữa lưu trữ dữ liệu và phân tích

Trong lịch sử, học máy và phân tích dữ liệu hoạt động trong các lĩnh vực riêng biệt, thường đòi hỏi việc truyền dữ liệu cồng kềnh giữa các hệ thống. Cách tiếp cận im lặng này gây ra những nhược điểm như kém hiệu quả, lỗ hổng bảo mật và đường cong học tập dốc hơn đối với những người không chuyên (Singh và cộng sự, 2023).

Học máy trong cơ sở dữ liệu nổi lên như một yếu tố thay đổi cuộc chơi, tích hợp khả năng học máy trực tiếp trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS). Cách tiếp cận hợp lý này cho phép người dùng thực hiện các tác vụ như đào tạo, đánh giá và triển khai mô hình hoàn toàn trong môi trường cơ sở dữ liệu quen thuộc. Bằng cách tận dụng các lệnh SQL và chức năng cơ sở dữ liệu hiện có, học máy trong cơ sở dữ liệu thúc đẩy sự cộng tác chặt chẽ hơn giữa các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và quản trị viên cơ sở dữ liệu. Ngoài ra, nó còn trao quyền cho nhiều người dùng hơn để đóng góp vào việc xây dựng và triển khai các mô hình, vì kiến ​​thức chuyên môn về các ngôn ngữ máy học chuyên biệt không còn là yêu cầu bắt buộc nữa.

Các giải pháp học máy trong cơ sở dữ liệu thường cung cấp một loạt các thuật toán tích hợp đa dạng cho các tác vụ như phân loại (ví dụ: dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng), hồi quy (ví dụ: dự báo doanh số), phân cụm (ví dụ: phân khúc khách hàng dựa trên hành vi) và phát hiện sự bất thường (ví dụ: xác định các giao dịch gian lận) (Verma và cộng sự, 2020). Điều này cho phép người dùng giải quyết hàng loạt thách thức phân tích dự đoán ngay trong cơ sở dữ liệu, loại bỏ nhu cầu di chuyển dữ liệu phức tạp. Hơn nữa, các giải pháp này cung cấp khả năng mạnh mẽ để đánh giá và triển khai mô hình, cho phép người dùng đánh giá hiệu suất của mô hình và tích hợp liền mạch chúng vào quy trình vận hành để ghi điểm dữ liệu mới theo thời gian thực.

Ví dụ: các công ty trong lĩnh vực sản xuất có thể tận dụng công nghệ học máy trong cơ sở dữ liệu để phân tích dữ liệu cảm biến từ thiết bị và chủ động dự đoán các lỗi có thể xảy ra, từ đó cho phép bảo trì phòng ngừa (Verma và cộng sự, 2020). Trong ngành bán lẻ, máy học trong cơ sở dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ được cá nhân hóa, giúp tăng mức độ hài lòng của khách hàng và doanh số bán hàng (Singh et al., 2023).

Các tính năng chính của Machine Learning trong cơ sở dữ liệu

Các giải pháp học máy trong cơ sở dữ liệu cung cấp một bộ tính năng toàn diện để xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán trực tiếp trong môi trường cơ sở dữ liệu:

• Các thuật toán tích hợp: Không cần phải bắt đầu lại từ đầu! Học máy trong cơ sở dữ liệu được trang bị hộp công cụ gồm các thuật toán phổ biến như hồi quy tuyến tính, cây quyết định và phân cụm. Các thuật toán này được tinh chỉnh để hoạt động hiệu quả trong cơ sở dữ liệu của bạn, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.

• Đào tạo và đánh giá mô hình: Hãy tưởng tượng đào tạo mô hình của bạn trực tiếp trong cơ sở dữ liệu bằng các lệnh SQL đơn giản. Bạn có thể cho hệ thống biết nên sử dụng dữ liệu nào, bạn đang cố gắng dự đoán điều gì và cách điều chỉnh mô hình. Sau đó, hệ thống sẽ cung cấp phản hồi về mức độ hoạt động của mô hình của bạn bằng cách sử dụng các số liệu rõ ràng như độ chính xác và độ chính xác. Đánh giá tích hợp này giúp bạn tinh chỉnh mô hình của mình để có kết quả tối ưu.
• Triển khai mô hình: Khi bạn đã xây dựng được một mô hình tuyệt vời, bạn có thể đưa nó vào hoạt động ngay lập tức. Học máy trong cơ sở dữ liệu cho phép bạn triển khai mô hình của mình trực tiếp trong cơ sở dữ liệu dưới dạng hàm do người dùng xác định (UDF). Điều này có nghĩa là bạn có thể nhận được dự đoán về dữ liệu mới ngay lập tức mà không cần phải di chuyển thông tin xung quanh hoặc dựa vào các công cụ bên ngoài.
• Tích hợp SQL: Học máy trong cơ sở dữ liệu tích hợp hoàn hảo với SQL mà bạn đã biết. Điều này cho phép bạn kết hợp các tác vụ học máy với các hoạt động cơ sở dữ liệu hiện có của mình. Các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và quản trị viên cơ sở dữ liệu đều có thể làm việc cùng nhau trong cùng một môi trường, giúp quá trình phát triển diễn ra suôn sẻ và hiệu quả hơn.

Chuẩn bị dữ liệu

Làm sạch dữ liệu

Trước khi tiến hành phân tích, điều quan trọng là phải đảm bảo tính toàn vẹn và chất lượng của dữ liệu. Trong phần này, chúng tôi sẽ thực hiện các thao tác làm sạch dữ liệu để xóa mọi giá trị rỗng hoặc không liên quan khỏi dữ liệu cảm biến.

Chuyển đổi dữ liệu

Chuyển đổi dữ liệu bao gồm việc định hình lại và cấu trúc dữ liệu thành định dạng phù hợp để phân tích. Ở đây, chúng tôi sẽ chuyển đổi số liệu đọc từ cảm biến thô sang định dạng có cấu trúc chặt chẽ hơn, tổng hợp chúng ở cấp độ hàng giờ.

Tổng hợp dữ liệu

Việc tổng hợp dữ liệu cho phép chúng tôi tóm tắt và cô đọng thông tin, giúp phân tích xu hướng và mô hình dễ dàng hơn. Trong đoạn mã này, chúng tôi tổng hợp dữ liệu cảm biến theo ID máy và dấu thời gian hàng giờ, tính giá trị cảm biến trung bình cho từng khoảng thời gian.

Các chức năng làm sạch, chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu này nâng cao tính toàn diện trong phân tích của chúng tôi và đảm bảo rằng chúng tôi đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc, chất lượng cao để lập mô hình bảo trì dự đoán.

Đào tạo người mẫu

Với dữ liệu được xử lý trước trong tay, chúng ta có thể tiến hành huấn luyện mô hình bảo trì dự đoán. Giả sử chúng tôi chọn sử dụng mô hình hồi quy logistic cho nhiệm vụ này:

Đánh giá mô hình

Sau khi mô hình được đào tạo, chúng tôi có thể đánh giá hiệu suất của mô hình bằng các số liệu có liên quan như độ chính xác và đường cong ROC:

Dự đoán thời gian thực

Cuối cùng, chúng ta có thể triển khai mô hình được đào tạo dưới dạng hàm do người dùng xác định (UDF) để dự đoán theo thời gian thực:

Kết luận

Trước đây, việc thu thập thông tin chuyên sâu từ dữ liệu đòi hỏi phải thực hiện rất nhiều thao tác qua lại. Thông tin cần được di chuyển khắp nơi, được các chuyên gia phân tích và sau đó kết quả sẽ được gửi lại. Điều này có thể chậm và cồng kềnh. Nhưng học máy trong cơ sở dữ liệu đang thay đổi cuộc chơi.

Hãy tưởng tượng có một hộp công cụ mạnh mẽ được tích hợp ngay trong hệ thống lưu trữ dữ liệu của bạn. Đó là ý tưởng đằng sau việc học máy trong cơ sở dữ liệu. Nó cho phép bạn tạo “mô hình thông minh” trực tiếp trong cơ sở dữ liệu hiện có của mình. Những mô hình này có thể phân tích dữ liệu của bạn và dự đoán xu hướng trong tương lai hoặc khám phá các mẫu ẩn. Nó giống như có một quả cầu pha lê cho doanh nghiệp của bạn mà không cần phải di chuyển dữ liệu đi khắp nơi.

Cách tiếp cận mới này mang lại một số lợi ích thú vị. Đầu tiên, nó cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn nhiều. Các phương pháp truyền thống thường liên quan đến việc chờ truyền dữ liệu và phân tích bên ngoài, việc này có thể mất thời gian. Học máy trong cơ sở dữ liệu hoạt động trực tiếp với dữ liệu được lưu trữ của bạn, cung cấp cho bạn thông tin chi tiết theo thời gian thực. Không còn phải chờ đợi kết quả nữa!

Thứ hai, học máy trong cơ sở dữ liệu trao quyền cho nhiều người hơn để đóng góp vào các sáng kiến ​​dựa trên dữ liệu. Việc xây dựng những mô hình thông minh này không còn cần đến bằng tiến sĩ nữa. trong học máy. Bằng cách tận dụng các lệnh quen thuộc đã được sử dụng trong cơ sở dữ liệu, ngay cả những người không có bằng cấp chuyên môn về học máy cũng có thể tham gia. Nó giống như mở ra cánh cửa cho nỗ lực của nhóm, cho phép mọi người có kiến ​​thức quý giá về dữ liệu đóng góp.

Thứ ba, các giải pháp máy học trong cơ sở dữ liệu được xây dựng theo quy mô. Khi doanh nghiệp của bạn thu thập thêm thông tin, hệ thống có thể xử lý thông tin đó một cách dễ dàng. Nó giống như một hộp công cụ mở rộng khi bạn cần, đảm bảo hệ thống vẫn hoạt động hiệu quả ngay cả khi dữ liệu của bạn tăng lên.

Cuối cùng, công nghệ máy học trong cơ sở dữ liệu giúp dữ liệu của bạn được an toàn và bảo mật. Thay vì di chuyển dữ liệu của bạn để phân tích, dữ liệu sẽ được khóa an toàn trong giới hạn hệ thống cơ sở dữ liệu của bạn. Điều này giúp loại bỏ các rủi ro liên quan đến việc truyền dữ liệu và các vi phạm tiềm ẩn.

Các ứng dụng của học máy trong cơ sở dữ liệu vượt xa các ví dụ truyền thống như dự đoán lỗi thiết bị hoặc tình trạng rời bỏ khách hàng. Nó có thể được sử dụng cho tất cả những điều tuyệt vời. Hãy tưởng tượng các cửa hàng trực tuyến giới thiệu sản phẩm hoàn hảo cho bạn dựa trên các lần mua hàng trước đây của bạn hoặc các tổ chức tài chính quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Học máy trong cơ sở dữ liệu thậm chí còn có tiềm năng cách mạng hóa các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và xe tự hành.

Về bản chất, học máy trong cơ sở dữ liệu giống như mang lại siêu năng lực cho dữ liệu của bạn. Nó giúp các doanh nghiệp khai thác tiềm năng thực sự của thông tin, đưa ra quyết định nhanh hơn và thông minh hơn, đồng thời luôn dẫn đầu trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay.

Tài liệu tham khảo:

• Mayo, M. (2023, ngày 17 tháng XNUMX). Học máy trong cơ sở dữ liệu: Tại sao cơ sở dữ liệu của bạn cần AI. Hướng tới khoa học dữ liệu.
• Hackney, H. (2023, ngày 12 tháng XNUMX). Năm lý do tại sao học máy trong cơ sở dữ liệu lại có ý nghĩa Tạp chí Kiến trúc & Quản trị.
• Otto, P. (2022, ngày 10 tháng XNUMX). Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu về PostgresML. Trung bình.
• Celkis, I. (2022). PostgreSQL dành cho học máy: Hướng dẫn thực hành với TensorFlow và scikit-learn. Nhà xuất bản Packt.
• Singh, A., Thakur, M., & Kaur, A. (2023). Một cuộc khảo sát về học máy trong cơ sở dữ liệu: Kỹ thuật và ứng dụng. Expert Systems with Applications, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P., & Jain, S. (2020, tháng XNUMX). Học máy trong cơ sở dữ liệu để phân tích dữ liệu lớn. TRONG Hội nghị quốc tế năm 2020 về xu hướng đổi mới trong công nghệ truyền thông và tính toán (ICTCCT) (trang 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/