یادگیری ماشین (Machine Learning) در SQL Server چیست؟

یادگیری ماشین در SQL Server به کاربران این امکان را می‌دهد که مدل‌های Machine Learning را در پایگاه داده ایجاد، آموزش و اجرا کنند. این قابلیت از نسخه SQL Server 2016 به بعد اضافه شده و از زبان‌های برنامه‌نویسی R و پایتون پشتیبانی می‌کند. همچنین به کاربران اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به انتقال داده‌ها به سیستم‌های دیگر، تحلیل‌های پیشرفته و پیش‌بینی‌های پیچیده را انجام دهند. در این ویدئو، به بررسی Machine Learning در SQL Server می‌پردازیم و امکانات و ویژگی‌های آن را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکردشان را بهبود بخشند. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌ها، الگوها را در داده‌ها شناسایی کرده و تصمیم‌گیری و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام می‌دهد. در مقاله یادگیری ماشین چیست به بررسی کامل این موضوع پرداختیم اما به‌طور کلی، ماشین لرنینگ عبارتند از:

• رویکرد جدیدی از توسعه نرم‌افزار
• حل مسائل هوش مصنوعی
• ارائه قابلیت یادگیری به سیستم بدون برنامه‌نویسی

ایجاد مدل در یادگیری ماشین و استفاده از آن

ایجاد مدل در یادگیری ماشین شامل جمع‌آوری داده‌ها، انتخاب الگوریتم، آموزش، ارزیابی، بهینه‌سازی و نهایتاً پیاده‌سازی و نظارت است. این فرآیند به سیستم‌ها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. ایجاد مدل و استفاده از آن در ماشین لرنینگ، شامل چند مرحله کلیدی است که به‌طور خلاصه، شامل:

۱- جمع آوری و آماده سازی داده ها

ابتدا داده‌های مرتبط با مسئله موردنظر جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها باید تمیز، منظم و قابل استفاده باشند. مراحل آماده‌سازی داده‌ها شامل پاکسازی، نرمال‌سازی، و تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی است.

۲- انتخاب الگوریتم مناسب

بسته به نوع مسئله (دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و غیره)، الگوریتم مناسب انتخاب می‌شود. الگوریتم‌ها می‌توانند ساده، مانند رگرسیون خطی، یا پیچیده، مانند شبکه‌های عصبی عمیق باشند.

۳- آموزش مدل

مدل با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش داده می‌شود. در این مرحله، الگوریتم‌ها پارامترهای مدل را تنظیم می‌کنند تا بتوانند الگوهای موجود در داده‌ها را به‌خوبی بیاموزند.

۴- ارزیابی و اعتبارسنجی

مدل با استفاده از داده‌های آزمایشی ارزیابی می‌شود تا عملکرد و دقت آن سنجیده شود. معیارهایی مانند دقت، حساسیت، ویژگی و… برای ارزیابی مدل استفاده می‌شوند.

۵- بهینه سازی و تنظیم مدل

درصورت نیاز، «مدل» بهینه‌سازی و تنظیم می‌شود تا عملکرد آن بهبود یابد. این مرحله ممکن است شامل تغییر پارامترها، انتخاب ویژگی‌های مناسب‌تر و یا استفاده از تکنیک‌های مختلف برای جلوگیری از بیش‌برازش باشد.

۶- پیاده سازی و استفاده از مدل

پس از اطمینان از عملکرد مدل، آن را در محیط عملیاتی پیاده‌سازی می‌کنند. مدل اکنون می‌تواند برای پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های واقعی استفاده شود. این مرحله، شامل استقرار مدل در سیستم‌ها و نرم‌افزارهای کاربردی است.

۷- نظارت و به روزرسانی مدل

پس از پیاده‌سازی، مدل به‌صورت مداوم نظارت می‌شود تا عملکرد آن در شرایط واقعی بررسی گردد. درصورت نیاز، مدل با داده‌های جدید آموزش داده می‌شود تا دقت و کارایی خود را حفظ کند.

مدل های Machine Learning

مدل‌های یادگیری ماشین به روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی تقسیم می‌شوند که هرکدام برای انواع خاصی از مسائل و داده‌ها مناسب هستند. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین مدل‌های یادگیری ماشین اشاره می‌شود:

• مدل‌های یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• مدل‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• مدل‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-supervised Learning)
• مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری ماشین در SQL Server

SQL Server به‌عنوان سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) قابلیت‌های گسترده‌ای برای مدیریت داده‌ها دارد و همچنین امکاناتی برای انجام عملیات ماشین لرنینگ فراهم می‌کند. SQL Server اولین DBMS است که هوش مصنوعی در دل بانک اطلاعاتی وجود داره. به گفته SQL Server ، زبان R از ۲۰۱۶ به بعد ‌و پایتون از ۲۰۱۷ به بعد پشتیبانی می‌شود. در ادامه، امکانات یادگیری ماشین در SQL Server بررسی می‌شود:

SQL Server Machine Learning Services

SQL Server Machine Learning Services امکان اجرای اسکریپت‌های R و Python را مستقیماً در داخل SQL Server فراهم می‌کند. این امکان به کاربران اجازه می‌دهد که مدل‌های یادگیری ماشین را بدون نیاز به انتقال داده‌ها به خارج از پایگاه داده ایجاد، آموزش و پیاده‌سازی کنند. در مقاله مقدمه ای بر سرویس های یادگیری ماشین در SQL Server می‌توانید این موضوع را بیشتر مطالعه کنید.

مدل سازی پیش بینی کننده

با استفاده از زبان‌های R و Python، کاربران می‌توانند مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را در SQL Server ایجاد کنند. این مدل‌ها می‌توانند شامل رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی و سایر الگوریتم‌های Machine Learning باشند.

یکپارچه سازی داده ها

SQL Server قابلیت‌های پیشرفته‌ای برای پردازش داده‌ها دارد که می‌تواند به بهبود کیفیت داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین در SQL Server کمک کند. این شامل عملیات ETL (Extract, Transform, Load)، پاکسازی داده‌ها، نرمال‌سازی و دیگر فرآیندهای آماده‌سازی داده است.

پیاده سازی هوش مصنوعی در SQL Server

پیاده‌سازی هوش مصنوعی (AI) در SQL Server به کمک قابلیت‌های SQL Server Machine Learning Services انجام می‌شود. این امکان به کاربران اجازه می‌دهد که از زبان‌های برنامه‌نویسی R و Python برای اجرای اسکریپت‌های AI مستقیماً در پایگاه داده SQL Server استفاده کنند. در هنگام نصب SQL Server 2017 پرسیده می‌شود که می‌خواهید ماشین لرنینگ از چه زبانی پشتیبانی کند و شما می‌توانید زبان مطلوب خود را انتخاب نمایید.

استفاده از پایتون ‌و پکیج های آن در SQL Server

• استفاده از دیتاست Iris
• ساخت مدل با استفاده از SQL Server
• استفاده از مدل برای predict کردن در SQL Server

جمع بندی: یادگیری ماشین در SQL Server چیست؟

SQL Server با امکانات Machine Learning Services به کاربران اجازه می‌دهد که مدل‌های ماشین لرنینگ را در پایگاه داده ایجاد، آموزش و پیاده‌سازی کنند. این امر به بهبود امنیت، کارایی و یکپارچگی داده‌ها کمک می‌کند و نیاز به زیرساخت‌های جداگانه برای یادگیری ماشین در SQL Server را کاهش می‌دهد.