Eine Zero-Code-Lösung für maschinelles Lernen auf Basis von MindsDB
Mit dem eingebauten Lightwood-Rahmen können die folgenden Schritte durchgeführt werden:
- Phase der DatenaufbereitungVerbindung mit der Geschäftsdatenbank über die
SELECTAnweisung, um historische Verkaufsdaten zu extrahieren (müssen Zielprognosefelder wiesales_volume) - ModellbildungAusführen eines einzelnen SQL-Befehls
CREATE PREDICTOR sales_forecast FROM database.sales_data PREDICT sales_volume - auto-trainingDas System übernimmt automatisch das Feature-Engineering, die Auswahl der Algorithmen und die Optimierung der Hyperparameter, und der Trainingsfortschritt kann in Echtzeit auf der Weboberfläche angezeigt werden.
- Prädiktive Anwendungen: Verwendung
SELECT sales_forecast.sales_volume FROM sales_forecast WHERE quarter='Q3-2025'Zugang zu den Prognoseergebnissen
Stärken: Ein Einzelhandelskunde schloss den gesamten Prozess von der Datenverbindung bis zur prädiktiven Anwendung in 2 Stunden ab und sparte damit 85% Entwicklungszeit im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen. Unterstützt die regelmäßige NutzungRETRAINum das Modell zu aktualisieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMindsDB: eine Open-Source-Plattform zur Verbindung von Daten aus verschiedenen Quellen und zur Abfrage mit SQL und KIDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine schnelle Bereitstellung von Absatzprognosemodellen, ohne komplexen Code zu schreiben?
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