최근 GitHub에서 본 MindsDB[1] 프로젝트는 데이터베이스에서 기계 학습 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 즉, SQL 모델만 사용하여 기계 학습을 구축, 훈련, 최적화 및 배포할 수 있습니다. , 예측을 얻으려면 데이터와 ML 모델을 쿼리하면 됩니다.
MindsDB는 AI 테이블 개념을 채택하여 데이터베이스에 기계 학습을 제공합니다. AI 테이블은 데이터베이스에 가상 테이블로 저장된 기계 학습 모델입니다. 데이터를 기반으로 예측하는 데 도움이 됩니다. 데이터베이스에서 시계열, 회귀 및 분류 예측을 수행하고 간단한 SQL 문을 사용하여 AI 테이블을 쿼리하여 거의 즉시 출력을 얻을 수 있습니다.
다음으로 공식에서 제공한 간단한 예시를 살펴보겠습니다.
CREATE DATABASE example_data WITH ENGINE = "postgres", PARAMETERS = { "user": "demo_user", "password": "demo_password", "host": "3.220.66.106", "port": "5432", "database": "demo" };
실행 후 다음 결과를 얻을 수 있습니다.
Query OK, 0 rows affected (3.22 sec)
CREATE PREDICTOR mindsdb.home_rentals_predictor FROM example_data (SELECT * FROM demo_data.home_rentals) PREDICT rental_price;
실행 후:
Query OK, 0 rows affected (9.79 sec)
SELECT status FROM mindsdb.predictors WHERE name='home_rentals_predictor';
훈련 또는 완료 상태를 확인합니다:
+----------+ | status | +----------+ | training | +----------+
또는
+----------+ | status | +----------+ | complete | +----------+
SELECT rental_price FROM mindsdb.home_rentals_predictor WHERE number_of_bathrooms=2 AND sqft=1000;
+--------------+ | rental_price | +--------------+ | 1130 | +--------------+
MindsDB의 기술적인 내용은 공식문서[2]를 참고하시면 더 많은 친구들과 공유하실 수 있습니다.
참고자료:[1]MindsDB: https://github.com/mindsdb/mindsdb[2]문서: docs.mindsdb.com위 내용은 SQL만으로 머신러닝을 할 수 있다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!