目次
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:
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:
6. のステータスを確認します。予測子:
7. 予測の実行
機能
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SQLだけで機械学習ができる

Apr 11, 2023 pm 07:31 PM
sql 機械学習 ai

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"
};
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実行後、次の結果が得られます:

Query OK, 0 rows affected (3.22 sec)
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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。 :

SQLだけで機械学習ができる

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;
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実行後:

Query OK, 0 rows affected (9.79 sec)
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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';
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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 |
+----------+
ログイン後にコピー

または

+----------+
| status |
+----------+
| complete |
+----------+
ログイン後にコピー

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;
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結果は次のとおりです:

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

SQLだけで機械学習ができる

最後に一言

#SQL だけで機械学習を利用できるのは本当に便利です。MindsDB の技術的な詳細については、公式ドキュメント [2] を参照してください。参考になる場合は、クリックしてください。もっと友達と共有しましょう。

参考資料:

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

[2]ドキュメント: docs.mindsdb.com

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。

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