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Con MindsDB ML-SQL Server, los desarrolladores pueden usar SQL para ejecutar programas y modelos en las áreas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Esto hace posible, por ejemplo, proporcionar modelos como tablas AI. Esto permite, por ejemplo, pronósticos completos para datos complejos.
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MindsDB ML SQL Server
Es una solución de código abierto para ejecutar flujos de trabajo de aprendizaje automático sobre SQL. Los modelos ML se pueden proporcionar como tablas, por ejemplo. MindsDB permite a los usuarios hacer predicciones a través de una interfaz similar a SQL. La solución tiene como objetivo facilitar a los desarrolladores y científicos de datos la creación e implementación de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción.
MindsDB admite una amplia gama de modelos de aprendizaje automático y se integra con sistemas de almacenamiento de datos populares, como MySQL y PostgreSQL. Además, ofrece una interfaz de usuario basada en web para administrar y monitorear los modelos utilizados.
Una de las principales ventajas de MindsDB es su facilidad de uso. Puedes comenzar sin un conocimiento profundo de la ciencia de datos o el aprendizaje automático. Con MindsDB, los desarrolladores pueden simplemente hacer preguntas al servidor en lugar de escribir líneas de código complejas. MindsDB admite una variedad de modelos de aprendizaje automático que incluyen regresión, clasificación y NLP. La interfaz de usuario basada en la web permite a los usuarios administrar y monitorear fácilmente sus modelos.
Otro beneficio de MindsDB es el soporte para la integración con sistemas populares de almacenamiento de datos. Esto permite a los desarrolladores usar sus bases de datos existentes para entrenar modelos de aprendizaje automático y hacer predicciones. A pesar de la interfaz simple, MindsDB ofrece la posibilidad de entrenar y actualizar modelos de aprendizaje automático en tiempo real. Esto aumenta la flexibilidad y la escalabilidad. Además, los desarrolladores pueden adaptar rápidamente sus modelos a los requisitos cambiantes.
MindsDB en la práctica
Para instalar MindsDB ML-SQL-Server, se debe instalar la versión actual de Python. La instalación se puede realizar con » pip install mindsdb «. Una vez instalado, el servidor MindsDB se puede iniciar con el comando » mindsdb » en la línea de comandos. Cuando se inicia el servidor, la API de MindsDB está disponible a través de una interfaz HTTP para entrenar o administrar modelos de aprendizaje automático.
También es posible instalar MindsDB en un entorno Docker. Por ejemplo, la descarga se puede iniciar con «docker pull mindsdb/mindsdb«. Luego, se puede usar una abstracción de modelos ML como tablas de IA a través de la interfaz web. MindsDB ML SQL-Server proporciona predicciones sobre datos complejos de series temporales multivariantes con alta cardinalidad.
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Para entrenar modelos ML, se debe implementar una conexión a las bases de datos existentes después de la instalación. Después de eso, MindsBD puede aprender automáticamente de los datos históricos con una sola instrucción SQL. Paralelamente, los desarrolladores pueden importar modelos ML en un Predictor a través de JSON -AI.
Las predicciones se implementan con sentencias SQL y el predictor se presenta como tablas virtuales de IA. La vinculación de modelos ML con datos existentes es tan posible como la detección de anomalías. Para un mayor rendimiento, MindsDB también ofrece compatibilidad con GPU para entrenar los modelos. La sintaxis abierta de JSON-AI para crear modelos e inyectar bloques de aprendizaje automático de forma declarativa está integrada de forma predeterminada.
MindsDB ML SQL Server ofrece estas posibilidades para desarrolladores y científicos de datos
MindsDB ML-SQL-Server se puede utilizar en diferentes escenarios. Los ejemplos son:
- Predicción de ventas: se entrena un modelo de aprendizaje automático para predecir las ventas futuras de una empresa mediante el uso de datos históricos de ventas y otros factores relevantes, como el clima, las vacaciones y las campañas publicitarias.
- Detección de anomalías: detecte anomalías en los datos, como valores atípicos o actividad inusual en una red.
- Categoriza o etiqueta imágenes automáticamente usando imágenes de muestra y sus etiquetas correspondientes.
- Categoriza o clasifica automáticamente textos utilizando textos de muestra y sus etiquetas correspondientes.
- Reconocer emociones en textos usando textos de ejemplo y las emociones correspondientes como etiquetas.
- Prece los tiempos de mantenimiento de los equipos utilizando datos históricos de mantenimiento y otros factores relevantes, como el tiempo de actividad, los mensajes de error y las condiciones ambientales.
Consultas de ejemplo para las posibilidades de MindsDB
Estos diversos escenarios son posibles gracias al uso flexible de SQL dentro de los modelos. Un ejemplo de la sintaxis es:
# Entrena un modelo llamado «housing_model» en una tabla llamada «housing_data»
TRAIN MODEL housing_model ON housing_data
# Pide al modelo «modelo_vivienda» una predicción para el atributo «precio» basado en los atributos «pies cuadrados» y «dormitorios»
PREDICT price FROM housing_model WHERE sqft = 2000 AND bedrooms = 3
En este ejemplo, primero se entrena un modelo llamado modelo_vivienda en la tabla datos_vivienda. Luego, el modelo se usa para obtener una predicción para el atributo «precio» en función de los valores «pies cuadrados» = 2000 y «dormitorios» = 3.
Otro ejemplo de uso de MindsDB es:
# crear una tabla llamada «sales_data» con los atributos «producto», «región» y «ventas»
CREATE TABLE sales_data (product VARCHAR, region VARCHAR, sales INT)
# Insertar datos en la tabla «sales_data»
INSERT INTO sales_data (product, region, sales) VALUES (‘Shampoo’, ‘West’, 5000), (‘Shampoo’, ‘East’, 6000), (‘Conditioner’, ‘West’, 2500), (‘Conditioner’, ‘East’, 3500)
# Entrenar un modelo llamado «sales_prediction» en la tabla «sales_data»
TRAIN MODEL sales_prediction ON sales_data
# Pide al modelo «sales_prediction» una predicción de las «ventas» en función del «producto» y la «región»
PREDICT sales FROM sales_prediction WHERE product = ‘Shampoo’ AND region = ‘West’
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En este ejemplo, primero se crea una tabla denominada «sales_data», que contiene los atributos «producto», «región» y «ventas». Luego se insertan los datos en la tabla. A continuación, se entrena un modelo denominado sales_prediction en esta tabla. Finalmente, el modelo se utiliza para obtener una predicción de las «ventas» en función del «producto» = Champú y la «región» = Oeste.