Datenbankinternes maschinelles Lernen ermöglicht Paradigmenwechsel
Das integrierte Lightwood-Framework von MindsDB stellt ein neues Paradigma für die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen dar. Die Innovativität im Vergleich zu traditionellen Lösungen wird durch folgende Punkte belegt:
- Ausbildung vor OrtErstellung von Modellen direkt am Speicherort der Daten, wodurch Kosten für die Datenübertragung entfallen
- automatisiertes VerfahrenVollständiges Feature-Engineering bis zur Modellbereitstellung mit dem Befehl CREATE PREDICTOR.
- einheitliches ManagementModelle als Datenbankobjekte für Versionskontrolle und Rechteverwaltung
Das Beispiel der Immobilienpreisvorhersage zeigt, dass die Verwendung von MindsDB den Modellentwicklungszyklus von traditionell 2 Wochen auf 4 Stunden verkürzen kann. Der von der Plattform automatisch erstellte Bericht zur Modellinterpretation enthält Schlüsselindikatoren wie die Bedeutung der Merkmale und den SHAP-Wert und unterstützt die Abfrage der Vorhersageergebnisse über Standard-SQL. Den Rückmeldungen der Benutzer zufolge wird die Modellgenauigkeit in vorausschauenden Wartungsszenarien im Durchschnitt um 15% verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMindsDB: eine Open-Source-Plattform zur Verbindung von Daten aus verschiedenen Quellen und zur Abfrage mit SQL und KIDie
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