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10 个支持数据库机器学习的数据库

选择云机器学习平台的第一条规则就是贴近数据。传输速度不能超过光速,因此代码必须靠近数据放置以减少延迟。机器学习,尤其是深度学习,往往会多次查看所有数据(每次查看的过程称为一个纪元)。

对于非常大的数据集,理想的情况是在数据已经存在的情况下构建模型,从而无需进行批量数据传输。一些数据库在有限程度上支持这一点。这自然会引发一个问题:“什么数据库支持内部机器学习以及它如何支持它?” 让我们按字母顺序查看数据库。

ⓒ 盖蒂图片银行

亚马逊红移 Amazon Redshift是一项托管 PB 级数据仓库服务

可使用现有商业智能工具简单且经济高效 比利时 WhatsApp 号码数据 地分析所有数据。该服务针对大小从数百 GB 到 PB 或更大的数据集进行了优化,每年每 TB 的成本不到 1,000 美元。

借助 Amazon Redshift ML,SQL 用户可以使用 SQL 命令轻松创建、训练和部署机器学习模型。Redshift SQL 的 CREATE MODEL 命令定义用于训练的数据和目标列,然后通过同一区域中的加密 Amazon S3 存储桶将数据传递到 Amazon SageMaker Autopilot 以执行训练。

AutoML 训练完成后,Redshift ML 会编译最佳模型并将其注册为 Redshift Cluster 中的预测 SQL 函数。然后,用户通过在 SELECT 语句中调用此预测函数来调用模型进行推理。

摘要:Redshift ML 使用 SageMaker Autopilot 根据通过 SQL 语句

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指定的数据自动创 销售线索 建预测模型,并将该模型提取到 S3 存储桶。找到的最佳预测函数被注册在红移簇中。

炽热SQL
Blazing SQL是一个基于 RAPIDS 生态系统构建的 GPU 加速 SQL 引擎。它以两种形式存在:开源项目和付费服务。RAPIDS 是 NVIDIA 孵化的开源软件库和 API 的集合,它使用 CUDA,基于 Apache Arrow 列式内存格式。CuDF 是 RAPIDS 的一部分,是一个类似于 Pandas 的 GPU 数据帧库,用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。

Dask 是一个开源工具,允许将 Python 包扩展到多台机器。Dask 将数据和计算分布在位于单个系统或多节点集群上的多个 GPU 上。Dask 与 RAPIDS cuDF、XGBoost 和 RAPIDS cuML 集成,用于 GPU 加速的数据分析和机器学习。

摘要:BlazingSQL 在 Amazon S3 上的数据湖上执行 GPU 加速查询,将生成的数据帧传递给 cuDF 进行数据操作,最后使用 Rapids XGBoost 和 cuML 进行机器学习 Pi。您可以使用 Torch 和 TensorFlow 执行深度学习。

布赖特利特
BrightLight是一个以浏览器为中心的平台,在具有深度学习功能的数据库中实现人工智能。BrightLight 将 PostgreSQL 数据库、PyTorch、Jupyter Notebook、Scikit-Learn、NumPy、Pandas 和 MLFlow 整合到一个无服务器平台中。该无服务器平台用作数据科学工具,使用三种 GPU 加速产品:数据库、数据可视化工具和笔记本。

BrightLight 通过 PostgreSQL 连接器连接到所有产品,包括 Tableau 和 Python 等 BI 工具。支持从 PostgreSQL 外部数据包装器 (FDW) 支持的外部数据文件(例如 CSV 和外部 SQL 数据源)加载和收集数据。后者包括 Snowflake、Microsoft SQL Server、Google Cloud BigQuery、Databricks、Amazon Redshift 和 Amazon Athena。

Brightlight 是一种具有连接并行性的 GPU 数据库,可以在几秒钟内处理数十亿行数据。BrightLight 的应用领域包括电信、零售、石油和天然气、金融、物流以及 DNA 和基因组学。

摘要:Brightlight 与 PyTorch 和 Scikit-Learn 集成,可以支持深度学习和在您自己的数据上内部运行的简单机器学习模型。由于 GPU 支持和并行处理,所有操作都相对较快。当然,在数十亿行上训练复杂的深度学习模型需要一些时间。

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