AI dan Pembelajaran Mesin dengan Integrasi Pangkalan Data SQL

Kaedah menggunakan model pembelajaran mesin dalam pangkalan data SQL adalah untuk menggunakan model terlatih sebagai perkhidmatan atau fungsi dan memanggilnya dalam pertanyaan, seperti fungsi ramalan SQL Server atau lanjutan PL/Python PostgreSQL; 1. Ini dapat mencapai embedding logik ramalan, mengurangkan latensi dan mudah dijaga; 2. Adalah penting untuk diperhatikan bahawa model itu harus ringan dan mekanisme kemas kini perlu direka bentuk. Pra -proses data boleh dilakukan melalui SQL, seperti pembersihan, pengagregatan dan kejuruteraan ciri, meningkatkan kecekapan dan automasi sokongan. Sokongan pangkalan data arus perdana termasuk: 1. SQL Server menyokong skrip r/python; 2. PostgreSQL melaksanakan ML melalui pemalam; 3. MySQL Heatwave menyokong pemodelan automatik; 4. BigQuery ML menyokong penciptaan langsung model. Perkara yang perlu diperhatikan semasa pelaksanaan termasuk: 1. Pengendalian isu -isu prestasi yang tidak segerak; 2. Pengurusan kebenaran memerlukan dasar keselamatan peringkat berturut-turut; 3. Versi model perlu direkodkan; 4. Pemantauan log hasil output untuk pengoptimuman.

Penyepaduan AI dan Pembelajaran Mesin (ML) dengan pangkalan data SQL menjadi komponen utama aplikasi yang didorong oleh data moden. Ini bukan konsep teknikal yang mendalam, tetapi arahan yang banyak pemaju, penganalisis dan juga pengguna korporat secara beransur -ansur dapat menyedari. Dengan menggabungkan model AI/ML dengan pangkalan data SQL, ramalan masa nyata, membuat keputusan automatik dan analisis pintar dapat dikendalikan dengan lebih cekap.

Berikut adalah berdasarkan beberapa senario aplikasi praktikal dan bercakap tentang cara melakukan arah ini menjadi lebih praktikal.

Bagaimana cara menggunakan model pembelajaran mesin dalam pangkalan data SQL?

Amalan yang paling biasa adalah untuk menggunakan model terlatih sebagai perkhidmatan atau fungsi dan kemudian memanggilnya dalam pertanyaan SQL. Sebagai contoh, anda boleh melatih model klasifikasi dengan Python, simpan ke dalam format ONNX, dan kemudian panggilnya melalui SQL Server PREDICT Function atau Extension Pl/Python PostgreSQL.

Faedah melakukan ini adalah:

• Pertanyaan boleh dibenamkan secara langsung dalam logik ramalan
• Data tidak perlu dieksport ke sistem luaran, mengurangkan latensi
• Mudah dikekalkan dan kawalan versi

Harus diingat bahawa prestasi model harus ringan dan tidak dapat melambatkan masa tindak balas pangkalan data; Pada masa yang sama, mekanisme kemas kini model juga perlu diambil kira, seperti latihan semula dan menggantikan model lama.

Bagaimanakah pangkalan data SQL menyokong preprocessing data yang didorong oleh AI?

Banyak projek AI gagal kerana model yang lemah, tetapi kerana kualiti data yang lemah. Pangkalan data SQL secara semulajadi sesuai untuk pembersihan data, pengagregatan dan kejuruteraan ciri.

Sebagai contoh, anda mempunyai lembaran rekod jualan dan ingin melatih model ramalan jualan. Anda boleh menggunakan SQL terlebih dahulu untuk melakukan perkara berikut:

• Gunakan GROUP BY mengira jualan mengikut hari/minggu
• Kirakan purata bergerak menggunakan fungsi tetingkap
• Menapis rekod dengan lebih banyak outlier atau nilai yang hilang

Pemprosesan ini boleh dilakukan dalam pangkalan data dan bukannya mengeksport data ke Python sebelum diproses. Ini bukan sahaja lebih cekap, tetapi juga lebih mudah untuk mengautomasikan.

Pangkalan data SQL mana yang sudah menyokong fungsi AI/ML secara asli?

Kini pangkalan data SQL arus perdana bergerak lebih dekat ke arah kecerdasan, seperti:

• Microsoft SQL Server : Menyokong fungsi ramalan terbina dalam, yang boleh secara langsung menjalankan skrip R atau Python
• PostgreSQL : Melaksanakan fungsi pembelajaran mesin melalui pemalam seperti madlib atau PL/Python
• MySQL Heatwave : Oracle melancarkan perkhidmatan awan yang menyokong pemodelan dan ramalan pembelajaran mesin automatik
• Google BigQuery ML : membolehkan anda membuat dan menjalankan model ML secara langsung di BigQuery

Jika anda bercadang untuk memperkenalkan keupayaan AI ke dalam pangkalan data anda yang sedia ada, berikan keutamaan untuk melihat jika pangkalan data yang anda gunakan sudah mempunyai sokongan yang relevan dan elakkan roda pendua.

Apa yang perlu anda perhatikan ketika mendarat pangkalan data AI SQL?

Walaupun kedengarannya sejuk, terdapat beberapa helah mudah ketika mendarat:

• Isu Prestasi : Jika penalaran model terlalu perlahan, ia boleh menjejaskan kelajuan tindak balas keseluruhan pangkalan data. Adalah disyorkan untuk memproses secara tidak segerak atau menggunakan cache.
• Pengurusan Kebenaran : Model AI boleh mengakses data sensitif dan perlu menyediakan dasar keselamatan peringkat baris
• Kawalan Versi Model : Adalah lebih baik untuk merakam versi model yang digunakan untuk setiap ramalan, yang mudah untuk penjejakan dan backtracking berikutnya.
• Log dan Pemantauan : Catat hasil output model, yang membantu dengan pengoptimuman pasca dan debugging

Malah, ini bukan masalah teknikal, tetapi lebih banyak reka bentuk proses dan tabiat operasi dan penyelenggaraan.

Pada dasarnya itu sahaja. AI dan pembelajaran mesin bukan sesuatu yang mesti dijalankan pada platform data besar. Banyak kali, mereka boleh tertanam sepenuhnya dalam pangkalan data SQL yang kami gunakan setiap hari untuk menjadikan data lebih "ramalan".

Atas ialah kandungan terperinci AI dan Pembelajaran Mesin dengan Integrasi Pangkalan Data SQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!