SQLだけで機械学習ができる
最近 GitHub で見た MindsDB[1] プロジェクトを見て、目が輝きました。データベース内で機械学習関連の操作を実行できます。言い換えれば、SQL のみを使用して構築、トレーニング、最適化、デプロイできます。機械学習モデルでは、データと ML モデルをクエリするだけで予測を取得できます。
MindsDB は、AI テーブルの概念を採用することで、データベースに機械学習をもたらします。 AI テーブルは、データベースに仮想テーブルとして保存される機械学習モデルです。データに基づいて予測を行うのに役立ちます。データベース内で時系列、回帰、分類の予測を実行し、単純な SQL ステートメントを使用して AI テーブルにクエリを実行することで、ほぼ瞬時に出力を取得できます。
次に、公式が提供する簡単な例を見てみましょう。
1. 無料の MindsDB クラウド アカウントを申請して、すぐに体験してください。ローカル展開を希望する場合は、Docker バージョンをインストールできます。
2. SQL クライアントから MindsDB に接続します。
3. CREATE DATABASE を使用してデータベースに接続します。 MindsDB には、すぐに使用できるサンプル データベースが用意されています。以下に示すように、CREATE DATABASE ステートメントを使用してください:
CREATE DATABASE example_data WITH ENGINE = "postgres", PARAMETERS = { "user": "demo_user", "password": "demo_password", "host": "3.220.66.106", "port": "5432", "database": "demo" };
実行後、次の結果が得られます:
Query OK, 0 rows affected (3.22 sec)
4. 以下に示すように、標準 SQL を使用してデータをプレビューできます。 :
5. CREATE PREDICTOR を使用して予測子を作成します:
CREATE PREDICTOR mindsdb.home_rentals_predictor FROM example_data (SELECT * FROM demo_data.home_rentals) PREDICT rental_price;
実行後:
Query OK, 0 rows affected (9.79 sec)
6. のステータスを確認します。予測子:
SELECT status FROM mindsdb.predictors WHERE name='home_rentals_predictor';
トレーニングまたは完了のステータスを取得します:
+----------+ | status | +----------+ | training | +----------+
または
+----------+ | status | +----------+ | complete | +----------+
7. 予測の実行
SELECT ステートメントを使用すると、次のことが可能になります。特徴に基づいて予測します。特徴は、予測を行うために使用される入力変数または列です。次に、2 つのバスルームを備えた 1000 平方フィートの家がいくらで賃貸されるかを予測してください。
SELECT rental_price FROM mindsdb.home_rentals_predictor WHERE number_of_bathrooms=2 AND sqft=1000;
結果は次のとおりです:
+--------------+ | rental_price | +--------------+ | 1130 | +--------------+
このステップでは、SQL を使用して予測モデルをトレーニングし、予測データを取得しました。
機能
1. 自動データ前処理、特徴量エンジニアリング、エンコード
2. 分類、回帰、時系列タスク
3. 「」は不要です。従来の「デプロイ」を使用して、モデルを運用環境に導入します。
4. 各予測のモデル精度スコアと信頼区間を取得します
#5. ML モデルを既存のデータと結合できます6. 異常検出7. モデル解釈可能性分析8. GPU トレーニングのサポート次のデータベースとの統合をサポート:
以上がSQLだけで機械学習ができるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









Centos Shutdownコマンドはシャットダウンし、構文はシャットダウン[オプション]時間[情報]です。オプションは次のとおりです。-hシステムをすぐに停止します。 -pシャットダウン後に電源をオフにします。 -r再起動; -t待機時間。時間は、即時(現在)、数分(分)、または特定の時間(HH:mm)として指定できます。追加の情報をシステムメッセージに表示できます。

Centosシステムの下でのGitlabのバックアップと回復ポリシーデータセキュリティと回復可能性を確保するために、Gitlab on Centosはさまざまなバックアップ方法を提供します。この記事では、いくつかの一般的なバックアップ方法、構成パラメーター、リカバリプロセスを詳細に紹介し、完全なGitLabバックアップと回復戦略を確立するのに役立ちます。 1.手動バックアップGitlab-RakeGitlabを使用:バックアップ:コマンドを作成して、マニュアルバックアップを実行します。このコマンドは、gitlabリポジトリ、データベース、ユーザー、ユーザーグループ、キー、アクセスなどのキー情報をバックアップします。デフォルトのバックアップファイルは、/var/opt/gitlab/backupsディレクトリに保存されます。 /etc /gitlabを変更できます

CENTOSシステムでHDFS構成をチェックするための完全なガイドこの記事では、CENTOSシステム上のHDFSの構成と実行ステータスを効果的に確認する方法をガイドします。次の手順は、HDFSのセットアップと操作を完全に理解するのに役立ちます。 Hadoop環境変数を確認します。最初に、Hadoop環境変数が正しく設定されていることを確認してください。端末では、次のコマンドを実行して、Hadoopが正しくインストールおよび構成されていることを確認します。HDFS構成をチェックするHDFSファイル:HDFSのコア構成ファイルは/etc/hadoop/conf/ディレクトリにあります。使用

CENTOSでのZookeeperパフォーマンスチューニングは、ハードウェア構成、オペレーティングシステムの最適化、構成パラメーターの調整、監視、メンテナンスなど、複数の側面から開始できます。特定のチューニング方法を次に示します。SSDはハードウェア構成に推奨されます。ZookeeperのデータはDISKに書き込まれます。十分なメモリ:頻繁なディスクの読み取りと書き込みを避けるために、Zookeeperに十分なメモリリソースを割り当てます。マルチコアCPU:マルチコアCPUを使用して、Zookeeperが並行して処理できるようにします。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

SSHサービスを再起動するコマンドは次のとおりです。SystemCTL再起動SSHD。詳細な手順:1。端子にアクセスし、サーバーに接続します。 2。コマンドを入力します:SystemCtl RestArt SSHD; 3.サービスステータスの確認:SystemCTLステータスSSHD。
