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僅用 SQL 就可以搞機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
MindsDB 通過采用 AI 表的概念將機(jī)器學(xué)習(xí)引入數(shù)據(jù)庫。AI 表是作為虛擬表存儲在數(shù)據(jù)庫中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它們有助于根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。你可以在數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行時間序列、回歸和分類預(yù)測,并通過使用簡單的 SQL 語句查詢 AI 表幾乎立即獲得輸出。

最近在 GitHub 上看到的這個 MindsDB[1] 項目讓我眼前一亮,它可以在數(shù)據(jù)庫里執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的操作,也就是說,僅用 SQL 就可以構(gòu)建、訓(xùn)練、優(yōu)化和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型,要獲得預(yù)測,只需查詢數(shù)據(jù)和 ML 模型就可以。

MindsDB 通過采用 AI 表的概念將機(jī)器學(xué)習(xí)引入數(shù)據(jù)庫。AI 表是作為虛擬表存儲在數(shù)據(jù)庫中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它們有助于根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。你可以在數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行時間序列、回歸和分類預(yù)測,并通過使用簡單的 SQL 語句查詢 AI 表幾乎立即獲得輸出。

接下來,我們來看一個官方提供的一個簡單示例。

1、申請一個免費的 MindsDB 云賬號,這樣就可以立刻體驗到了。如果你更喜歡本地部署,可以安裝他們的 Docker 版本。

2、從 SQL 客戶端連接到 MindsDB。

3、使用 CREATE DATABASE 連接到數(shù)據(jù)庫。MindsDB 有一個示例數(shù)據(jù)庫,可以立即使用。請使用 CREATE DATABASE 語句,如下所示:

CREATE DATABASE example_data
WITH ENGINE = "postgres",
PARAMETERS = {
"user": "demo_user",
"password": "demo_password",
"host": "3.220.66.106",
"port": "5432",
"database": "demo"
};

執(zhí)行之后可以得到下面的結(jié)果:

Query OK, 0 rows affected (3.22 sec)

4、可以使用標(biāo)準(zhǔn) SQL 來預(yù)覽數(shù)據(jù),如下圖所示:

圖片

5、使用 CREATE PREDICTOR 創(chuàng)建預(yù)測器:

CREATE PREDICTOR mindsdb.home_rentals_predictor
FROM example_data
(SELECT * FROM demo_data.home_rentals)
PREDICT rental_price;

執(zhí)行后:

Query OK, 0 rows affected (9.79 sec)

6、檢查預(yù)測器的狀態(tài):

SELECT status
FROM mindsdb.predictors
WHERE name='home_rentals_predictor';

會得到正在訓(xùn)練或者已完成的狀態(tài):

+----------+
| status |
+----------+
| training |
+----------+

或者

+----------+
| status |
+----------+
| complete |
+----------+

7、執(zhí)行預(yù)測

SELECT 語句允許你基于特征進(jìn)行預(yù)測,其中特征是用于進(jìn)行預(yù)測的輸入變量或輸入列。現(xiàn)在來預(yù)測一棟帶兩間浴室的 1000 平方英尺房屋的租金是多少。

SELECT rental_price
FROM mindsdb.home_rentals_predictor
WHERE number_of_bathrooms=2
AND sqft=1000;

得到結(jié)果如下:

+--------------+
| rental_price |
+--------------+
| 1130 |
+--------------+

到了這一步,你已經(jīng)成功地使用 SQL 訓(xùn)練了一個預(yù)測模型并獲得了預(yù)測的數(shù)據(jù)!

特性

1、自動數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和編碼

2、分類、回歸、時間序列任務(wù)

3、無需“傳統(tǒng)部署”即可將模型投入生產(chǎn)

4、獲取每個預(yù)測的模型準(zhǔn)確度評分和置信區(qū)間

5、可以將 ML 模型與現(xiàn)有數(shù)據(jù) Join

6、異常檢測

7、模型可解釋性分析

8、支持 GPU 訓(xùn)練

支持和以下數(shù)據(jù)庫集成:

圖片

最后的話

僅用 SQL 就可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)真的很方便,MindsDB 的技術(shù)細(xì)節(jié)可以訪問官方文檔[2],如果有幫助請點在看分享給更多的朋友。

參考資料:

[1]MindsDB: https://github.com/mindsdb/mindsdb

[2]文檔: docs.mindsdb.com

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: Python七號
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