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Para los modelos usaremos la tecnología MindsDB.
MindsDB le es una tecnología que permite crear y entrenar automáticamente modelos de aprendizaje automático a partir de los datos de su base de datos a la que se ha conectado en el paso anterior. Soporta diferentes bases de datos (Mongo, MariaDB, MySQL, Postgresql)
Cuando se trata de hacer predicciones, las consultas SQL se vuelven aún más prácticas, ya que puede hacerlas fácilmente directamente desde sus aplicaciones existentes o herramientas de Business Intelligence que ya hablan SQL. Los modelos ML están disponibles para ser utilizados inmediatamente después de ser entrenados, como si fueran tablas de bases de datos virtuales (un concepto llamado "Tablas AI").
Ejemplo sencillo Regresión: https://docs.mindsdb.com/faq/ , entrenar y desplegar modelos Machine Learning sobre diferentes base de datos, abstrayendo los modelos como AI Tables, además las predicciones estarán disponibles a través de queries SQL.
Al llevar el aprendizaje automático a la base de datos, que es el lugar habitual donde están los datos, MindsDB acelera la velocidad de desarrollo del aprendizaje automático.
Entre sus principales características tenemos:
Preprocesamiento automático de datos, ingeniería de características y codificación
Tareas de clasificación, regresión y series temporales
Llevar los modelos a la producción sin el "despliegue tradicional" como AI Tables
Obtener la precisión de los modelos
Unir los modelos ML con los datos existentes
Detección de anomalías
Análisis de explicabilidad de los modelos
Soporte de la GPU para el entrenamiento de los modelos
Sintaxis JSON-AI abierta para construir modelos y aportar los bloques ML de forma declarativa
¿Cómo funciona?
Conectar MindsDB con la base de datos sobre la que crearemos los modelos. MindsDB soporta diferentes bases de datos y tecnologías de persistencia:
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2. Entrenar un Predictor usando una sola sentencia SQL (MindsDB aprenderá de los datos históricos automáticamente) o importar su propio modelo ML a un Predictor vía JSON-AI:
Supongamos la tabla income_table para la que quiero predecir el atributo debt en función del income:
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Sin un modelo no puedo predecir el debt para un income que no tenga en la tabla:
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Creando un PREDICTOR sobre esta tabla, MindsDB creará una regresión lineal para predecir el debt:
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3. Realizar predicciones con sentencias SQL (el Predictor se expone como tablas virtuales de IA). No hay necesidad de desplegar los modelos ya que son parte de la capa de datos. Podemos consultar mi modelo:
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MindsDB es capaz de elegir el modelo más adecuado en función de los atributos de entrada, además de seleccionar un porcentaje de los datos de entrada para validar el modelo y darnos la precisión del modelo:
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Uso en MongoDB: https://www.mongodb.com/blog/post/turning-mongodb-into-predictive-database
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