Extraire des informations de base de données précieuses avec l'IA

Extraire des informations utiles d’une base de données peut être difficile, en particulier lorsque votre base de données est volumineuse et structurée de manière complexe. Cependant, l’information est comme la vie des entreprises, et ceux qui peuvent l’exporter peuvent l’utiliser pour gagner des parts de marché et dominer les concurrents. J’ai parlé avec Adam Carrigan, homme d’affaires et ancien consultant en gestion chez Deloitte, qui est également son co-fondateur et COO MindsDB. Adam m’a gentiment permis d’extraire des informations sur la façon d’utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour extraire des informations d’une base de données. et je partage ma conversation avec des lecteurs dont les entreprises peuvent bénéficier des idées d’Adam et de sa vaste expérience.

MITCH: Pourquoi tant d’entreprises ont-elles du mal à extraire des informations utiles de leurs bases de données?

ADAM: Bien que la plupart des entreprises disposent de grandes quantités de données, soit les données ne sont pas structurées de manière à les rendre utiles, soit elles ne disposent pas des outils nécessaires pour extraire efficacement les informations. L’apprentissage automatique et l’analyse prédictive sont une excellente solution à ces problèmes. Malheureusement, ces outils nécessitaient généralement des ressources spécialisées et des connaissances en science des données. En règle générale, ces professionnels des données très demandés travaillent pour de grandes entreprises avec un budget limité pour adopter avec succès les dernières technologies.

Même pour les grandes entreprises, les projets de science des données peuvent être complexes et prendre du temps. Étant donné que les vrais utilisateurs de données doivent passer par des scientifiques des données pour extraire des informations, ces pipelines de développement peuvent être considérablement pris en charge.

MITCH: Expliquez le concept d’analyse prédictive tel qu’il s’applique à l’apprentissage automatique.

Base de données AI

ADAM: L’analyse prédictive existait bien avant l’apprentissage automatique. Il s’agit simplement d’analyser les données historiques pour identifier les modèles utiles pour créer des prévisions et des prévisions futures. L’apprentissage automatique, quant à lui, est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui crée des algorithmes qui apprennent à partir d’une série d’entrées et de sorties de données afin de pouvoir effectuer des classifications, des prédictions, etc. J’ai écrit un court article la différence entre l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.

Finalement, vous pouvez considérer l’apprentissage automatique comme un moyen d’effectuer des analyses prédictives et, dans de nombreux cas, c’est le plus précis. Mais ce n’est pas le seul moyen. Par exemple, si vous avez utilisé Excel et la formule de prévision simple pour prédire une tendance, il s’agit d’une analyse prédictive, même si elle peut ne pas être très utile ou précise.

MITCH: Comment l’ajout de fonctionnalités d’IA aux bases de données existantes profite-t-il aux entreprises?

ADAM: L’intégration des capacités de l’IA dans une base de données existante rend la puissance de l’apprentissage automatique accessible à quiconque peut exécuter une requête SQL. Comme mentionné précédemment, les plus grandes entreprises étaient les seules organisations dotées des ressources techniques et du personnel spécialisé pour mettre en œuvre avec succès les programmes d’apprentissage automatique. Ce n’est plus le cas.

Le simple fait d’ajouter l’IA à une base de données existante ouvre tout le potentiel des données en apportant l’apprentissage automatique directement à la source. Les organisations peuvent désormais collecter des informations de précaution qui peuvent être activées à partir de leurs données avec une simple requête de base de données, car les prévisions ressemblent maintenant, se sentent et fonctionnent comme des tables normales dans une base de données, qui peuvent être interrogées comme les autres. Ce concept s’appelle AI-Tables. L’avantage ultime de l’utilisation de AI-Tables est que les modèles d’apprentissage automatique deviennent moins complexes et coûteux et peuvent être développés et mis à l’échelle rapidement.

MITCH: Comment ajouter une IA à une base de données?

Application de l'intelligence artificielle

ADAM: L’ajout d’IA à une base de données existante est un processus relativement simple pour les bases de données qui autorisent les tables externes. Cette fonctionnalité porte des noms différents selon la base de données. Cependant, les bases de données qui prennent actuellement en charge les tables externes et prennent donc également en charge AI-Tables incluent MariaDB, MySQL, PostgreSQL et ClickHouse. Cependant, attendez-vous à ce que plus de bases de données fournissent cette fonctionnalité à mesure que la technologie gagne en popularité.

L’utilisateur installe le logiciel open source sur un serveur cloud, sur site ou virtuel. Notez qu’il est important de s’assurer que le GPU du serveur prend en charge l’un des jeux d’instructions spécialisés requis pour un fonctionnement réussi. De plus, la présence d’un serveur doit fournir suffisamment de RAM pour fonctionner efficacement. Cela variera en fonction de la taille et de la complexité de vos données.

Ensuite, entrez simplement les informations d’identification de la base de données et vous êtes prêt à commencer à créer et à utiliser des modèles d’apprentissage automatique.

MITCH: Quelle est l’approche de MindsDB pour rendre l’apprentissage automatique accessible?

ADAM: Comme mentionné ci-dessus, la création d’un modèle d’apprentissage automatique est complexe et nécessite des ressources spécialisées. C’est un processus coûteux et long. Même avec un modèle coûteux, le transférer en production est un processus fastidieux.

Cependant, MindsDB fournit désormais les tables IA révolutionnaires pour la plupart des bases de données. La solution MindsDB permet aux utilisateurs de créer, former et développer facilement des modèles ML avec uniquement des compétences SQL de base. MindsDB réduit également la complexité de la formation des modèles en tirant parti d’une fonctionnalité de source de données innovante activée par l’IA.

Finalement, les modèles se développent rapidement et se développent rapidement et évoluent avec AI-Tables. Cette approche permet aux entreprises de toute taille de tirer immédiatement des informations préventives prévisibles de leurs données. La puissance de l’apprentissage automatique n’est plus le domaine exclusif des data scientists et des ingénieurs logiciels seniors.

Les bénéfices pour les entreprises sont nombreux: prédire le retournement, détecter les fraudes et optimiser la valeur vie d’un client. tout en utilisant des requêtes SQL de base. Liez-le simplement à votre base de données, exécutez une requête, entraînez le modèle et recevez des prédictions sous forme de tables dans vos bases de données existantes. En particulier, les clients de MindsDB ont économisé jusqu’à 60% de coûts en utilisant AI-Tables.

MITCH: Selon vous, qu’est-ce qui s’applique à l’avenir de l’analyse prédictive et de l’apprentissage automatique? Comment cela affectera-t-il le commerce et la société, ainsi que l’impact sur le consommateur et l’utilisateur final?

ADAM: Enfin, simplifier l’apprentissage automatique et le transférer dans la base de données permet aux utilisateurs de données de tirer davantage d’avantages de l’analyse prédictive. Fournir des outils d’apprentissage automatique à l’utilisateur final révélera de nouvelles utilisations passionnantes de la technologie et de nouvelles façons d’exploiter les connaissances acquises. À ce stade, attendez-vous à ce que l’utilisation étendue de l’apprentissage automatique augmente à un rythme encore plus élevé. À mesure que l’apprentissage automatique évolue avec la technologie, les entreprises bénéficieront d’une capacité améliorée à prédire le comportement des clients. Cela leur permet de concevoir des produits et des offres pour vraiment répondre aux attentes des consommateurs.

MITCH: Merci, Adam, d’avoir partagé cette information avec les lecteurs de TechGenix.

ADAM: Vous êtes les bienvenus.

Image en vedette: Shutterstock


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