Uma solução de aprendizado de máquina com código zero baseada no MindsDB
Com a estrutura Lightwood embutida, as seguintes etapas podem ser seguidas:
- Fase de preparação de dadosConecta-se diretamente ao banco de dados de negócios usando o
SELECTpara extrair dados históricos de vendas (é necessário incluir campos de previsão de metas, comosales_volume) - Criação de modelosExecução de um único comando SQL
CREATE PREDICTOR sales_forecast FROM database.sales_data PREDICT sales_volume - treinamento automáticoO sistema lida automaticamente com a engenharia de recursos, a seleção de algoritmos e a otimização de hiperparâmetros, e o progresso do treinamento pode ser visualizado em tempo real na interface da Web.
- Aplicativos preditivos: Uso
SELECT sales_forecast.sales_volume FROM sales_forecast WHERE quarter='Q3-2025'Acesso aos resultados da previsão
Declaração de pontos fortes: Um cliente de varejo concluiu todo o processo, desde a conexão de dados até o aplicativo preditivo, em 2 horas, economizando o tempo de desenvolvimento do 85% em comparação com as soluções tradicionais. Suporta o uso regularRETRAINpara atualizar o modelo.
Essa resposta foi extraída do artigoMindsDB: uma plataforma de código aberto para conectar dados de várias fontes e fazer consultas com SQL e IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma implementação rápida de modelos de previsão de vendas sem escrever códigos complexos?
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