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MindsDB為許多不支持內(nèi)置機器學習的數(shù)據(jù)庫帶來了機器學習功能

2年前作者：LCHub低代碼社區(qū)分類：Toy博客閱讀(13)違法舉報

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選擇平臺的首要原則是“靠近數(shù)據(jù)”，讓代碼靠近數(shù)據(jù)是保持低延遲的必要條件。

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機器學習，特別是深度學習往往會多次遍歷所有數(shù)據(jù)（遍歷一次被稱為一個epoch）。對于非常大的數(shù)據(jù)集來說，理想的情況是在存儲數(shù)據(jù)的地方建立模型，這樣就不需要大量的數(shù)據(jù)傳輸。目前已經(jīng)有部分數(shù)據(jù)庫在一定程度上支持這種功能。我們會很自然地問到一個問題，即哪些數(shù)據(jù)庫支持內(nèi)部機器學習，它們又是如何做到的？下面我將對這些數(shù)據(jù)庫進行探討。

如果用戶的數(shù)據(jù)庫不支持內(nèi)置機器學習，那么他們可以使用MindsDB。該款產(chǎn)品集成了6個數(shù)據(jù)庫和5個商業(yè)智能工具，支持的數(shù)據(jù)庫包括MariaDB、MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、微軟SQL Server和Snowflake。目前MindsDB還正在努力與MongoDB整合，2021年晚些時候還將會與流數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)集成。MindsDB支持的商業(yè)智能工具包括SAS、Qlik Sense、微軟Power BI、Looker和Domo。

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