IA et apprentissage automatique avec intégration de la base de données SQL

La méthode d'utilisation des modèles d'apprentissage automatique dans les bases de données SQL consiste à déployer le modèle formé en tant que service ou fonction et l'appeler dans une requête, telle que la fonction de prédiction de SQL Server ou l'extension PL / Python de PostgreSQL; 1. Cela peut réaliser l'intégration de la logique prédictive, réduire la latence et être facile à entretenir; 2. Il est important de noter que le modèle doit être léger et que le mécanisme de mise à jour doit être conçu. Le prétraitement des données peut être effectué via SQL, tels que le nettoyage, l'agrégation et l'ingénierie des fonctionnalités, l'amélioration de l'efficacité et l'automatisation du soutien. La prise en charge de la base de données grand public comprend: 1. SQL Server prend en charge les scripts R / Python; 2. PostgreSQL implémente ML via des plug-ins; 3. MySQL Heatwave prend en charge la modélisation automatique; 4. BigQuery ML prend en charge la création directe de modèles. Les choses à noter lors de la mise en œuvre incluent: 1. Gestion asynchrone des problèmes de performance; 2. La gestion de l'autorisation nécessite une politique de sécurité au niveau des lignes; 3. La version du modèle doit être enregistrée; 4. Surveillance du journal des résultats de sortie pour l'optimisation.

L'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique (ML) avec les bases de données SQL devient un composant clé des applications modernes basées sur les données. Ce n'est pas un concept technique profond, mais une direction que de nombreux développeurs, analystes et même utilisateurs d'entreprise peuvent progressivement réaliser. En combinant des modèles AI / ML avec des bases de données SQL, la prédiction en temps réel, la prise de décision automatisée et l'analyse intelligente peuvent être traitées plus efficacement.

Ce qui suit est basé sur plusieurs scénarios d'application pratiques et explique comment faire cette direction pour être plus pratique.

Comment utiliser des modèles d'apprentissage automatique dans les bases de données SQL?

La pratique la plus courante consiste à déployer le modèle formé en tant que service ou fonction, puis l'appeler dans SQL Query. Par exemple, vous pouvez former un modèle de classification avec Python, l'enregistrer au format ONNX, puis l'appeler via la fonction SQL Server PREDICT ou PostgreSQL PL / Python Extension.

Les avantages de cela sont:

• Les requêtes peuvent être directement intégrées dans la logique de prédiction
• Les données n'ont pas besoin d'être exportées vers des systèmes externes, réduisant la latence
• Contrôle facile à maintenir et à la version

Il convient de noter que les performances du modèle doivent être légères et ne peuvent pas ralentir le temps de réponse de la base de données; Dans le même temps, le mécanisme de mise à jour du modèle doit également être pris en compte, comme le recyclage régulier et le remplacement d'anciens modèles.

Comment la base de données SQL prend-elle en charge le prétraitement des données basé sur l'IA?

De nombreux projets d'IA échouent non pas à cause de modèles médiocres, mais en raison d'une mauvaise qualité des données. Les bases de données SQL sont naturellement adaptées au nettoyage des données, à l'agrégation et à l'ingénierie des fonctionnalités.

Par exemple, vous avez une feuille de dossiers de vente et souhaitez former un modèle de prévision des ventes. Vous pouvez d'abord utiliser SQL pour effectuer ce qui suit:

• Utilisez GROUP BY pour compter les ventes par jour / semaine
• Calculez la moyenne mobile à l'aide des fonctions de fenêtre
• Filtrez les enregistrements avec plus de valeurs aberrantes ou de valeurs manquantes

Ces traitements peuvent être effectués dans la base de données au lieu d'exporter les données vers Python avant le traitement. Ceci est non seulement plus efficace, mais aussi plus facile à automatiser.

Quelles bases de données SQL prennent déjà en charge les fonctions AI / ML nativement?

Désormais, les bases de données SQL traditionnelles se rapprochent de l'intelligence, telles que:

• Microsoft SQL Server : prend en charge les fonctions de prédiction intégrées, qui peuvent directement exécuter les scripts R ou Python
• PostgreSQL : implémentez les fonctions d'apprentissage automatique via des plug-ins tels que madlib ou PL/Python
• MySQL Heatwave : Oracle lance un service cloud qui prend en charge la modélisation et la prédiction automatique de l'apprentissage automatique
• Google BigQuery ML : vous permet de créer et d'exécuter des modèles ML directement dans BigQuery

Si vous prévoyez d'introduire des capacités d'IA dans votre base de données existante, donnez la priorité à voir si la base de données que vous utilisez a déjà un support pertinent et éviter les roues en double.

À quoi devriez-vous faire attention lors de l'atterrissage d'une base de données SQL AI?

Bien que cela semble cool, il y a quelques astuces faciles en matière d'atterrissage:

• Problèmes de performances : si le raisonnement du modèle est trop lent, il peut affecter la vitesse de réponse de toute la base de données. Il est recommandé de traiter de manière asynchrone ou d'utiliser du cache.
• Gestion de l'autorisation : les modèles d'IA peuvent accéder aux données sensibles et à mettre en place des politiques de sécurité au niveau des lignes
• Contrôle de la version du modèle : il est préférable d'enregistrer la version modèle utilisée pour chaque prédiction, ce qui est pratique pour le suivi et le retour en arrière ultérieur.
• Journal et surveillance : enregistrer les résultats de sortie du modèle, qui aide à l'optimisation et à la débogage

En fait, ce ne sont pas des problèmes techniques, mais davantage de habitudes de conception et de fonctionnement et de maintenance des processus.

Fondamentalement, c'est tout. L'IA et l'apprentissage automatique ne sont pas quelque chose qui doit être exécuté sur les plates-formes de Big Data. Plusieurs fois, ils peuvent être entièrement intégrés dans la base de données SQL que nous utilisons tous les jours pour rendre les données plus "prédictives".

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