PGNeural wurde von CYBERTEC entwickelt und bringt modernstes Deep Learning in die PostgreSQL Welt.

Die Entwicklung moderner Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz wird das 21. Jahrhundert verändern wie nur wenige andere Technologien davor. Selbstfahrende Autos, intelligente Häuser oder intelligente Produktvorschläge ihrer Lieblingswebsite – all diese neuen Technologien werden einen Einfluss auf unsere Gesellschaft haben.

PGNeural verbindet moderne Algorithmen aus dem Bereich des Machine Learning mit PostgreSQL und erlaubt die Integration modernster mathematischer Verfahren mit der Database-Engine. Dadurch ist es möglich, sich schnell an neue Anforderungen anzupassen und bei Bedarf Änderungen vorzunehmen. Wir bringen ihre Algorithmen zu den Daten und sorgen für top Performance. Entwickeln Sie neue, moderne Applikationen und erschließen Sie neue Märkte.

PGNeural ist ein Set von Tools, das zahlreiche Algorithmen und Verfahren enthält, die man direkt in PostgreSQL verwenden kann (Kohonen Netzwerk, Support Vector Machines, etc.). Des Weiteren ermöglichen wir die direkte Integration von sklearn und TensorFlow.
Durch die Symbiose von künstlicher Intelligenz und PostgreSQL werden neuartige Anwendungen möglich, die weit über das Bekannte hinausgehen.

Künstliche Intelligenz und Deep-Learning für Ihren Vorteil

  • Intelligente Suche
  • Betrugserkennung
  • Optimierung von Prozessen
  • Zeitreihenanalysen (Finanzdaten, etc.)
  • Wissenschaftliche Modelle (Klimamodelle, etc.)
  • Mustererkennung
  • Data Mining
  • Robotik
  • Spieleentwicklung

Um sinnvoll arbeiten zu können, benötigen neuronale Netzwerke eine entsprechende Datenbankinfrastruktur, die sich gut in den Analyseprozess integrieren lässt.

pgneural - Deep Learning für PostgreSQL

Die Arbeitsweise neuronaler Netzwerke

Neuronale Netzwerkmodelle simulieren die Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen zur Modellbildung sind neuronale Netzwerke daher in der Lage, komplexe Zusammenhänge selbst zu erkennen und entsprechend zu reagieren.
Neuronale Netzwerke werden speziell auf ein entsprechendes Anwendungsgebiet abgestimmt und mit historischen Daten trainiert. Dabei erkennt das Netz selbstständig relevante Zusammenhänge und ermöglicht es so, Aussagen über die Zukunft zu treffen.

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